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题名基于切削区域温度数据的刀具磨损预测
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作者
郭宏
焦士轩
董超杰
李锴诚
畅晨吕
李欣伦
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机构
太原科技大学机械工程学院
山西平阳重工机械有限责任公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第9期163-167,172,共6页
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基金
山西省重点研发项目(202102150401009)。
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文摘
刀具磨损预测是制造业中至关重要的问题,提前预测刀具的磨损,并及时进行更换,能够降低生产成本,提高生产效率。选择切削区域温度数据来预测刀具磨损,同时考虑到加工过程中切削屑的脱落会影响数据的采集,设计了降噪算法来去除切削屑的干扰。具体而言,首先,设计了基于帧差法的降噪算法;之后,构建了卷积长短时记忆网络预测刀具磨损;最后,通过实验对方法的有效性进行验证。实验结果表明降噪算法能够有效地去除切削屑产生的噪声,提出的网络模型相比传统的BP神经网络模型预测精度有所提高,不同工况下的预测结果均方根误差平均降低了0.0171。
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关键词
刀具磨损预测
数据降噪
帧差法
神经网络
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Keywords
tool wear prediction
data noise reduction
frame difference method
neural network
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG71
[金属学及工艺—刀具与模具]
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题名钛合金干摩擦磨损及减磨方法研究进展
被引量：1
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作者
杜洋
吕晓仁
李述军
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机构
沈阳工业大学机械工程学院
中国科学研究院金属研究所
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出处
《金属材料与冶金工程》
CAS
2021年第1期30-37,共8页
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基金
国家自然科学基金面上资助项目(51871220)。
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文摘
钛合金具有比强度高、比刚度大、良好的耐腐蚀性和耐热性等特点,因此广泛用于航空航天、化学工业、石油工业、生物医学等领域。随着其应用领域的不断扩大和应用环境的愈加复杂恶劣,钛合金的摩擦磨损性能与减磨方法成为其研究的必要方面。为此,本文综述了近年来钛合金干摩擦磨损领域的研究现状,讨论了干摩擦磨损的外部影响因素以及不同影响因素下的磨损机理,并总结了目前较为常用的四种减磨方法的研究进展并对未来的发展方向进行了展望。
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关键词
钛合金
干摩擦磨损
磨损机理
减磨方法
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Keywords
titanium alloy
dry friction and wear properties
wear mechanism
wear reduction method
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分类号
TG146.23
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名基于融合评价指标和神经网络的刀具磨损预测
被引量：2
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作者
秦国华
高杰
叶海潮
姜国杰
黄帅
赖晓春
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机构
南昌航空大学航空制造工程学院
北京航空材料研究院
江西省教育厅江西省教育国际合作与教师发展中心
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2013-2023,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(51765047)
江西省主要学科学术和技术带头人计划项目(20172BCB22013)
江西省科技厅重点研发计划项目(20203BBE53049)。
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文摘
机械加工过程中的刀具磨损状态对零件的加工质量、生产效率和成本影响极大。对刀具磨损的采集信号进行合理准确地降噪处理,是实现刀具磨损检测的核心技术。利用熵值法构造出信噪比、平滑度、均方根误差3个传统评价指标的权重,提出降噪质量的融合评价指标。对比仿真信号的去噪结果与真实信号发现,融合评价指标更具可行性和优越性。以最大融合评价指标为目标,提出降噪参数的优化方法。针对小波阈值去噪后的实际刀具磨损振动信号,与传统的单个评价指标相比,融合评价指标优选出来的降噪参数,不仅能够去除[6 kHz,12 kHz]高频部分的噪声信号,而且能够比较完整地保留[0 kHz,6 kHz]低频部分的真实信号。通过提取出刀具磨损特征值,建立切削工艺参数与刀具磨损之间的神经网络预测模型。刀具磨损试验结果表明,预测结果与试验测量值之间的最大误差不超出6.0%,进一步验证了基于多指标融合评价的最佳降噪参数能够准确地提取出刀具磨损信号的特征量。
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关键词
刀具磨损
评价指标
熵值法
小波阈值去噪
降噪参数
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Keywords
tool wear
noise reduction parameter
entropy method
wavelet threshold denoising
evaluation index
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分类号
TG702
[金属学及工艺—刀具与模具]
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