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关键词： 旋转超声磨削   金刚石磨具   磨损形式   磨损量   回归分析   表面粗糙度   Si3N4陶瓷  

摘要： 热压烧结Si_(3)N_(4)陶瓷材料常应用于航天飞行器中关键耐高温零部件,但由于高硬度和低断裂韧性,其加工效率和加工表面质量难以满足制造需求。为了提高热压烧结Si_(3)N_(4)陶瓷旋转超声磨削加工质量,减小由于金刚石磨具磨损带来的加工误差,开展了磨具磨损行为研究。基于热压烧结Si_(3)N_(4)陶瓷旋转超声磨削加工实验,分析了金刚石磨具磨损形式;基于回归分析建立了金刚石磨具磨损量数学模型,揭示了加工参数及磨具参数与金刚石磨具磨损量间映射关系;并研究了磨损形式与磨具磨损量及加工表面粗糙度影响规律。结果表明:磨粒磨耗是旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷用金刚石磨具最主要磨损形式,比例超过50%;主轴转速和磨粒粒度对磨具磨损量影响最为显著;且磨损量较小时,加工表面粗糙度值反而增加。以上研究可为提高旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷加工精度和加工质量提供指导。

关键词： 淬硬钢   Al_(2)O_(3)   MoS_(2)   油包水滴   摩擦   磨损  

摘要： 淬硬钢高速切削加工易出现切削温度高和刀具磨损快等问题,因此有效冷却和润滑非常重要。提出油包水滴射流(OoW)与纳米粒子相结合的绿色冷却润滑方法,将Al_(2)O_(3)和MoS_(2)分别添加到水和大豆油中得到纳米流体,再混合雾化喷出纳米粒子油包水滴射流(N-OoW)。制备了0.25%和0.75%两种质量分数的纳米流体,形成N_(0.25)-OoW和N_(0.75)-OoW两种纳米粒子油包水滴射流方式,并与原OoW方式对比。开展摩擦磨损实验,对比分析摩擦系数及磨痕形貌,再开展两种车削速度下的车削实验,对比分析刀具寿命及刀具磨损。结果表明,N_(0.75)-OoW方式的摩擦系数、磨痕宽度、磨痕深度和刀具磨损均最小;在切削速度120m/min和200m/min时,相比于OoW,N_(0.75)-OoW方式的刀具寿命分别提高了29.6%和34.4%;纳米粒子油包水滴射中,单一纳米粒子优异的抗磨减摩性能以及纳米粒子之间的协同效应是降低摩擦磨损及提高刀具寿命的主要原因。

关键词： 高温合金   铣削   涂层   磨损   切削力   薄壁件  

摘要： 为解决高温合金薄壁件加工时颤振大和磨损大的问题,研究了不同成分体系涂层对铣削刀具的影响。采用电弧离子镀的方法在硬质合金刀具表面沉积了AlTiN/TiAlN、AlCrN/TiAlN和Ti SiN/TiAlN 3种双层涂层。采用扫描电子显微镜、纳米压痕仪与微米划痕仪表征了3种涂层的表面形貌与力学性能,在高性能铣床进行了涂层刀具的铣削试验,采集了刀具后刀面磨损照片与对应切削力,分析了不同涂层在铣削时的性能表现。研究表明,TiSiN/TiAlN涂层具有最高的硬度与耐磨因子,在铣削24 m后,后刀面磨损最小,但涂层表层易与高温合金发生黏结;AlCrN/Ti AlN涂层硬度与耐磨因子稍低,铣削24 m后,刀具接近失效,但与高温合金黏结并不严重;AlTiN/TiAlN涂层硬度与耐磨因子最小,铣削后磨损最严重,铣削12 m时刀具已经失效,但涂层与高温合金黏结最为轻微。因此,使用硬度与耐磨因子较大的涂层能够有效减小刀具铣削高温合金时的磨损,进而提高刀具寿命。

关键词： 电梯   对重导靴缺失   曳引钢带失效   处置措施   检验检测  

摘要： 介绍了一则由对重导靴缺失引发的电梯曳引钢带磨损的检验案例,对该案例反映的问题提出了应对见解。讨论了电梯曳引钢带检验所涉及的安全技术规范要求和检验检测方法;介绍了电梯定期检验发现的曳引钢带的其他失效形式及处置措施。

关键词： 低频轴向振动   套孔加工   轴向力   烧焦概率   自动落料  

摘要： GFRP的套孔钻削过程中极易产生分层、撕裂等加工损伤,其与轴向钻削力直接相关。为提高GFRP的制孔质量,采用新型金刚石薄壁套料钻,结合低频轴向振动加工技术,建立单颗磨粒的运动学模型和动力学模型,试验研究GFRP制孔中的轴向力变化规律,并对套料钻的烧焦概率、自动落料率进行分析。结果表明:对比常规钻削,低频振动钻削时的瞬时进给量和轴向力比常规钻削时的大,且随着振幅的增加,轴向力也随之增大;低频振动钻削和常规钻削时的轴向力皆随进给速度的增加而增大,随主轴转速的升高而降低。同时,低频振动钻削时磨粒间断性地参与钻削,大大降低了套料钻的烧焦概率,提高了其自动落料率,自动落料率高达88.24%,可实现GFRP的连续批量制孔。

关键词： 刀具磨损   域对抗自适应   多尺度时空特征   分布式卷积神经网络   长短时记忆网络  

摘要： 数控加工中存在刀具几何误差及安装误差、刀具及工件材料性能的随机波动等因素,导致刀具之间的磨损过程与监测信号上存在较大差异的问题,使得刀具磨损值难以精确预测。为此,本文提出了一种结合域对抗自适应的多尺度分布式卷积长短时记忆网络模型(Multiscale time-distributed convolutional long short-term memory,MTDCLSTM)。将加工过程中采集到的多传感器信号作为模型输入,通过域分类器与预测器之间的对抗学习,提取出可有效表征刀具磨损且与域无关的多尺度时空特征,经预测器的非线性映射,实现对刀具磨损值的精确预测。实验结果表明,结合域对抗自适应的MTDCLSTM模型预测性能明显优于分布式卷积神经网络、长短时记忆网络、卷积神经网络与支持向量机模型。与基于迁移成分分析的支持向量回归模型相比,本文模型的均方根误差与平均绝对误差分别降低了59.8%和62.5%,决定系数提高了66.1%,可有效缩小刀具个体之间的差异,提高磨损值预测精度。

关键词： 刮板输送机   DEM-MBD耦合   中部槽槽帮磨损   槽帮载荷   内侧曲线优化  

摘要： 针对当前刮板输送机中部槽槽帮磨损严重问题,利用刮板输送机DEM-MBD耦合模型对其运输过程进行仿真模拟。研究发现,刮板输送机从空载到满载过程中,槽帮内侧压力的集中区域从槽帮下边沿逐渐向上边沿转移,稳定满载时槽帮上边沿压力范围在9842~10890Pa,明显大于下边沿最大压力8742Pa,与槽帮上边沿磨损严重相吻合;且刮板对槽帮作用力集中在槽帮上边沿,作用力大小范围为23950~160350N,均值为85509N,是煤料对槽帮作用力均值的30.76倍,表明槽帮上边沿磨损主要是由刮板与槽帮间的刚体-刚体磨损造成的。对槽帮内侧曲线进行优化,结果表明:稳定满载时槽帮内侧压力及刮板对槽帮作用力分别降低了19.34%和42.51%,为槽帮结构优化提供了依据。

关键词： 带式输送机   滚筒包胶   磨损   影响因素   分析  

摘要： 针对某煤炭企业运行中的带式输送机滚筒包胶胶面磨损问题,完成了输送带张紧力、钢丝间距和直径对滚筒包胶磨损影响规律的研究工作。基于影响规律,完成带式输送机参数配置,应用结果表明,包胶使用寿命延长了约10个月,提高了带式输送机有效利用时间,为煤炭企业新增经济效益近100万/年。

关键词： 刀具磨损识别   特征优选   Pearson   PCA   mRMR   狮群优化算法   支持向量机  

摘要： 在数控机床加工过程中对其铣刀的磨损状态进行识别与监测是实现智能制造的重要课题之一.以往的人工识别法会造成过早或过晚更换刀具的问题,使用机器学习对刀具磨损状态进行识别已成为主流.本文对采集到的刀具信号,选择对切削力信号和振动信号进行特征提取.针对特征子集的优化选择,提出了多层Filter式特征选择算法PP_mRMR(Pearson+PCA+mRMR),逐层降低特征维数,减少每层计算量,得到维数低、冗余度小的优选特征子集.最后再使用狮群优化算法(LSO)优化支持向量机(SVM)的参数,并利用优化好的LSO-SVM分类器实现刀具磨损状态识别.计算机仿真实验结果表明,对优选的特征子集,采用经过LSO优化后的SVM算法能够准确识别铣刀的磨损状态.相比于现有的其他算法,识别准确率提升了2.4%,可达98.13%,并且由于算法迭代速度更快,识别时间也更少.

关键词： 电梯   曳引轮槽磨损   异常   原因分析   钢丝绳张力不均  

摘要： 针对一则电梯曳引轮槽异常磨损的检验案例,介绍了检验现场发现的问题以及检验现场验证情况,由此分析了曳引轮槽异常磨损的原因。指出了曳引轮槽异常磨损的安全隐患,提出应从电梯安装、维护乃至使用环节注意防范曳引轮槽异常磨损。