快速点磨削加工过程中的振动仿真与预测

摘要

快速点磨削技术是是通过砂轮轴线相对于工件轴线略微倾斜而形成砂轮与工件在理论上点接触的快速磨削技术，它综合了超硬磨料砂轮、数控技术和CNC等先进技术。其实质是众多磨粒对工件进行切削加工，由于形成理论的点接触，所以它与普通的外圆磨削有很大区别。快速点磨削技术有利于一次安装中加工具有复杂形状的轴类零件，我国少数汽车企业引进了这项技术。但是这项技术仍处于起步发展阶段，国内外对其磨削机理、磨削质量控制等方面的研究及其相关技术鲜有报道。而磨削加工精度是磨削质量控制一个重要方面，磨削过程中的振动是影响磨削加工精度最主要因素之一。故有必要对快速点磨削过程中的振动加以研究，为提高工件的表面质量提供理论依据。
　　总结全文，本文的主要研究工作和研究成果有如下几个方面:
　　(1)介绍了快速点磨削技术的相关概念、技术特征及加工特点，对国内外的研究现状做了简要介绍，并对非线性振动在磨削领域的应用情况进行了总结。结合快速点磨削目前的发展情况提出了本课题的来源和研究意义等。
　　(2)对快速点磨削振动试验研究中的相关内容作了全面介绍，包括点磨削试验使用的点磨削磨床、砂轮及其修正方法、两种金属材料特性、试验数据采集系统、分析设备、采集传感器的工作原理和磨削工艺参数设计方案等。
　　(3)在磨削工艺试验的基础上，针对45号钢和40Cr两种材料，讨论不同点磨削工艺参数对整个快速点磨削过程的影响，通过分析加速度信号的时域特征，结合不同材料振动特性的对比等来判断磨削过程振动方式和影响磨削振动的相关工艺参数，为优化磨削参数提供依据。
　　(4)为研究非线性参数对磨削系统振动的影响，对多元非线性回归理论进行详细的阐述，先讲述了非线性方程线性化的方法和步骤，其次又介绍了多元线性回归模型的建立与假设检验的理论知识。最后建立点磨削加工参数与平均振幅的一元和多元非线性回归模型。
　　(5)借助人工神经网络理论，以快速点磨削过程中的平均振幅为待预测参数，以加工工艺参数为待优化的参数，建立了BP神经网络预测程序和模型，用试验所得数据进行分析，结果显示BP神经网络具有广泛的映射能力，有较好的预测效果。
　　(6)总结了论文研究所得到的成果和结论，对不足之处进行了分析及讨论，并对下一步的研究提出了探索性的建议。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 快速点磨削

1．2 课题的研究现状

1．2．1 快速点磨削技术的研究现状

1．2．2 非线性振动的研究现状

1．3 快速点磨削技术特点

1．4 论文的来源、意义和总体的框架

1．4．1 论文的来源和意义

1．4．2 论文研究的总体框架

第2章 试验条件和试验方案

2．1 快速点磨削振动试验条件

2．2 试验样品

2．3 磨削振动数据采集系统

2．3．1 磨削过程信号采集

2．3．2 压电式加速度传感器原理

2．4 磨削工艺试验参数方案

2．5 本章小结

第3章 快速点磨削振动试验分析

3．1 快速点磨削工艺试验振动信号分析

3．2 不同种材料振动信号时域分析

3．3 点磨削参数的影响

3．3．1 45号钢振动信号分析

3．3．2 对40Cr加工过程中振动的分析

3．4 本章小结

第4章 基于多元非线性回归的点磨削振动模型

4．1 非线性回归数值模拟

4．1．1 “线性化”方法

4．1．2 非线性回归拟合情况比较

4．2 多元线性回归模型理论

4．2．1 多元线性回归的概念

4．2．2 估计回归参数的方法

4．2．3 回归方程的显著性检验

4．2．4 回归系数的显著性检验

4．2．5 标准回归方程及其显著性检验

4．3 一元及多元非线性回归模型的建立

4．3．1 试验材料及方法

4．3．2 一元回归方程

4．3．3 多元非线性回归方程

4．4 本章小结

第5章 基于BP神经网络的点磨削振动预测

5．1 人工神经网络

5．2 人工神经网络的分类

5．3 BP神经网络结构及特点

5．4 BP网络的学习局限性

5．5 BP网络学习算法的改进

5．6 快速点磨削加工振动神经网络模型的建立

5．6．1 获取样本数据

5．6．2 建立45号钢BP网络模型

5．6．3 网络的训练结果

5．6．4 45号钢的神经网络测试

5．6．5 40Cr的神经网络预测模型

5．7 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

致谢