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关键词： 农业机械零件   损耗原因   预防措施  

摘要： 阐述了农业机械零件损耗对农业生产的影响,分析了农业机械零件损耗原因以及农业机械零件损耗案例,探讨了农业机械零件损耗的预防措施。

关键词： 金刚滚轮   信息熵   小波包分解   PSO-SVM  

摘要： 为解决金刚滚轮修整磨损情况难以准确在线判断难题。设计开发了一套内置式声发射在线监测金刚滚轮磨损装置。基于Shannon信息熵理论与小波包模型,提出了一种对金刚滚轮修整声发射信号处理方法。该方法计算每一层小波包系数的信息熵,并根据信息熵变化规律可确定小波包最佳分解层数。然后,利用主成分分析对该小波包分解特征参数进行降维,提取出最能表征金刚滚轮磨损的特征参数。最后,基于该特征参数建立粒子群优化算法支持向量机(particle swarm optimization-support vector machin,PSO-SVM),对金刚滚轮磨损状态进行实验监测研究。结果表明PSO-SVM模型分类精度最高,平均正确率高达95.24%以上,并通过大量实验验证了PSO-SVM的有效性。

关键词： 标签磨损   随机振动   包装系统响应   磨损评价方法  

摘要： 围绕运输过程中箱装瓶形产品表面标签的摩擦损伤,建立标签油墨振动磨损定量评价方法,研究振动激励谱形对包装系统响应及标签油墨振动磨损的影响,并分析导致标签油墨振动磨损差异的影响因素。结果表明:标签磨损程度可通过油墨转移量的单位像素平均灰度值定量评价;由于包装系统的非线性振动传递特性,垂直振动激励会引起侧向振动响应,使包装内产品与包装侧壁间相互挤压,在振动条件下会发生相互摩擦从而导致标签磨损;由于包装系统的窄带滤波响应特性,在振动总激励Grms值相同的情况下,不同激励谱形会引起包装内部产品与包装间的侧向动压力变化,且与激励谱在包装系统共振频段内的Grms值大小有关,这进一步导致标签磨损量的差异。该研究成果为基于物流运输的瓶形包装品表面标签油墨振动磨损评价及测试方法的建立提供思路。

关键词： 切削机床   机械零件加工   成形原理  

摘要： 为满足机械零件的设计需求,保证金属切削加工工艺质量,建立一种基于共轭曲面原理的加工成形方法,应用MATLAB软件,对切削平面进行仿真计算,实现零件表面的平滑、精确、稳定加工,从而提高零件的表面质量和使用寿命。通过实验验证该方法具有一定的可行性,对实际加工有一定指导意义。

关键词： 润滑   安全性   水平尾翼   伸缩螺杆   磨损  

摘要： 针对MD-83飞机的水平尾翼平衡调节系统因润滑作业周期延长、润滑不足导致飞机坠毁的空难事件,介绍了润滑保养工作与飞行安全的关系、最佳的润滑作业周期确定方法、水平尾翼平衡调节系统组成及工作原理,阐述了空难事件发生过程,详细分析了空难事件产生原因。分析结果发现:阿拉斯加航空公司延长了伸缩螺杆润滑维修作业保养周期,违反润滑保养工作程序,是造成此次空难事件的主要原因,机长在应急处理中的人为差错是次要原因。最后,提出了四条预防措施,保证飞行安全。

关键词： 水润滑   环保型润滑油   磨损   膜厚   接触角   侧油脊  

摘要： 由于水的润滑膜建立能力较差,本文中研究了微量环保型润滑油辅助水润滑的润滑膜建立机制.利用滚子-盘接触润滑膜测量仪,研究了水环境下2种黏度的环保型润滑油作为第二介质的辅助润滑特性,并通过荧光标记对油的流动进行了观测.结果表明,水环境下滚子-盘接触区的润滑油主要来源于入口油池和侧油脊.与在空气中不同,水环境使油在固体表面的润湿性变低,接触区供油易受外界干扰,膜厚易发生波动.低速下侧油脊更容易向接触区回流,从而改善供油;在高速下水的逆流推动侧油脊回流的油远离接触区,导致入口供油变差.此外,环块试验机结果表明微量环保型润滑油辅助水润滑具备良好的减摩抗磨能力.

关键词： 高频高负载   镀碳膜   钛氮共渗   摩擦磨损性能  

摘要： 为提升高频高负载工况下30CrMnSiA钢的摩擦磨损性能,在其表面分别采用PVD镀碳膜技术和PST钛氮共渗技术制备强化层,经表面处理后,硬度分别提高了110%和82%。200 N载荷工况时,镀碳膜试样与未进行表面处理试样和钛氮共渗试样相比,摩擦因数较小、磨痕深度较浅以及磨损速率较低。300 N载荷工况时,试验初期碳膜即失效,钛氮共渗试样与未进行表面处理试样相比,摩擦因数较小,一定时间后3种试样的摩擦因数趋于一致,并且钛氮共渗试样的磨痕深度相对较浅、磨损速率相对较低。分析可知:针对30CrMnSiA钢材料,PVD镀碳膜处理方法适用于载荷不超过200 N的工况,PST钛氮共渗处理方法适用于载荷超过300 N的工况。

关键词： 煤炭机械设备   磨损性能   表面激光熔覆   工艺参数优化   设备耐磨性  

摘要： 本研究聚焦于煤炭行业机械设备磨损问题,通过表面激光熔覆工艺的探索,旨在降低煤炭机械设备的磨损率。结合磨损试验和金相组织观察的研究方法,系统分析了不同激光参数和熔覆材料对磨损性能的影响。研究结果显示,优化的激光熔覆工艺显著提升了煤炭机械设备的耐磨性。具体地,调整激光功率、激光束直径和熔覆速度,能够有效控制熔覆层的表面硬度和耐磨性。此外,还发现,在特定环境下,选择恰当的熔覆材料和工艺参数能极大提高设备的耐磨性和使用寿命。本研究成果为煤炭机械设备的设计优化和工艺改进提供了重要的理论支持和实践指导。

关键词： 刀具磨损   深度学习   卷积神经网络   格拉姆角场  

摘要： 针对传统卷积神经网络刀具磨损程度识别方法网络模型体积大、结构复杂以及在线获取刀具磨损图像数据难的问题,提出一种将轻量卷积神经网络应用于刀具磨损程度识别的研究方法。将铣刀加工时产生的力信号与振动信号经格拉姆角场处理转化为图像数据集。再将图像数据分别输入到轻量级卷积神经网络MobilenetV2、MobilenetV3、ShuffleNet模型中进行对比分析。结果表明:在初期磨损和正常磨损阶段使用MobilenetV2,在急剧磨损阶段使用MobilenetV3对刀具磨损识别效果能够达到最佳。与一般卷积神经网络进行对比表明,轻量化卷积神经网络对刀具磨损识别效果优于一般卷积神经网络。该方法解决了刀具图像数据在线获取困难的问题,增加了信息处理的容错性,能有效减少模型体积和计算量,便于植入嵌入式系统并集成到机床系统中。

关键词： 刀具磨损   振动信号   小波包分解   卷积神经网络  

摘要： 为监测机床切削加工过程中刀具的非线性磨损变化,提出了一种基于小波包分解和一维卷积神经网络(1D CNN)的刀具磨损状态识别方法。采集机床主轴振动数据作为监测信号,采用经信噪比定量分析后的小波包进行预处理,然后选取小波包分解后各频带的能量特征作为1D CNN的输入,实现了对刀具磨损状态的有效识别。实验表明,该模型能够实现刀具磨损状态的准确预测,相比于BP网络、能量频谱图-Alexnet和Lstm网络模型,刀具磨损状态识别率最优,平均准确率达到98.262%。