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砂带磨削

砂带磨削的相关文献在1987年到2023年内共计686篇,主要集中在金属学与金属工艺、机械、仪表工业、自动化技术、计算机技术 等领域,其中期刊论文406篇、会议论文24篇、专利文献568442篇;相关期刊155种,包括金刚石与磨料磨具工程、磨料磨具通讯、机械科学与技术等; 相关会议16种,包括第十八届中国磨粒技术学术会议、2013数字化/精益化/智能化发展与兵器制造业学术研讨会、2010海峡两岸超硬材料技术发展论坛等;砂带磨削的相关文献由976位作者贡献,包括黄云、肖贵坚、黄智等。

砂带磨削—发文量

期刊论文>

论文:406 占比:0.07%

会议论文>

论文:24 占比:0.00%

专利文献>

论文:568442 占比:99.92%

总计:568872篇

砂带磨削—发文趋势图

砂带磨削

-研究学者

  • 黄云
  • 肖贵坚
  • 黄智
  • 杨俊峰
  • 邹莱
  • 朱派龙
  • 张美
  • 汪涛
  • 周文
  • 王福明
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 李飞; 陈树林; 崔庞博; 吴昕; 肖贵坚
    • 摘要: 整体叶盘具有结构复杂、材料难加工的特点,其加工精度和表面质量对航空发动机整体性能有至关重要的影响。当前,机器人砂带磨削技术已应用于整体叶盘类复杂曲面的磨削加工。然而,在磨削轨迹规划时多采用目标点均布的方式,这就要求目标点必须足够多,从而导致加工效率过低。基于改进的等弦高误差法对整体叶盘机器人砂带磨削的磨削轨迹进行优化分析,并开展相关仿真与实验验证。结果表明:改进的等弦高误差法可根据曲率变化优化磨削轨迹,减少目标加工点数量,从而提高加工效率。经实验验证,与轨迹优化前相比,优化后整体叶盘的加工效率提高了42.9%;优化后的表面粗糙度Ra可达0.26μm,且叶片一致性较好,尤其是在曲率变化较大的位置。
    • 伍娅; 乔虎; 曹岩
    • 摘要: 为了获得给定范围内的砂带磨削钛合金表面粗糙度工艺参数的最优区间,以钛合金TC4为研究对象,进行砂带磨削表面粗糙度试验。构建砂带磨削钛合金表面粗糙度的经验公式,分析表面粗糙度对工艺参数的灵敏度,获得工艺参数的稳定域与非稳定域。结合正交试验中的极差分析,得到工艺参数对表面粗糙度的影响曲线,进行了工艺参数的区间优选。研究结果表明:表面粗糙度对磨料粒度的变化最为敏感,对砂带线速度的变化最不敏感;磨料粒度的优选范围为120#~150#,砂带线速度的优选范围为15~20 m/s,磨削压力的优选范围为10~15 N。本研究对砂带磨削钛合金表面粗糙度控制提供了理论方法与试验依据。
    • 李东阳; 谢海龙; 王清辉; 廖昭洋
    • 摘要: 提出了一种基于力反馈的机器人砂带磨削虚拟示教轨迹规划方法,开发了一套机器人虚拟示教系统。该系统通过给予操作者连续的磨削力觉反馈和视觉仿真,使操作者沉浸在一个虚拟现实的环境中,能够像真实的手工磨削一样动态地规划工件的磨削轨迹和参数,以避免加工干涉并获得较好的加工表面质量。为了提高示教精度和效率,建立了一个虚拟夹具模型来辅助并引导操作者快速地完成复杂零件的轨迹规划任务。实验研究表明,该方法生成的轨迹能够有效避免机器人磨削复杂零件时的各类干涉,对提升机器人砂带磨削轨迹规划效率具有重要意义。
    • 肖贵坚; 陈树林; 李少川; 陈本强; 卓晓琴; 黄云
    • 摘要: 砂带磨粒磨损直接影响磨削表面质量进而影响构件综合服役性能。以表面完整性为评估指标,对砂带磨损前后钛合金的表面加工质量进行了试验研究,揭示了砂带磨粒磨损对磨削TC17表面粗糙度、残余应力和表面硬度的影响规律及机制。结果表明,磨粒磨损后由于高度均匀化、单位面积切削磨粒数增加、磨削深度减小,使得表面粗糙度减小、纹理均匀细腻,粗糙度降低可达70.3%。与磨损磨粒相比,锋利磨粒砂带加工表面材料发生了明显加工硬化,使表面硬度提升达到20%以上,而磨损磨粒加工表面发生了塑性涂敷,显微硬度略低于基体硬度。试验中,砂带磨削表面均实现了残余拉应力(约400MPa)向残余压应力(-300MPa左右)的转变。不同砂带的磨粒磨损对表面残余压应力的影响不同,锆刚玉砂带磨粒磨损使磨削表面残余压应力提升了33%,金刚石砂带磨粒磨损使磨削表面残余压应力降低了34%。
    • 蔡晨; 伍希志; 吴雨阳; 李贤军; 马恒禛
    • 摘要: 基于多线性弹塑性材料本构模型和Shear Damage损伤准则,建立椴木单颗粒砂带磨削的有限元仿真模型;通过有限元模型,研究了单磨粒切削的成屑机理、切削力以及切削深度和弹性支撑对切削力的影响。结果表明:从成屑机理角度,可将单颗磨粒切削过程分为滑擦、耕犁和切削3个过程。在稳定切削阶段,切削深度对切削力的影响较大,随着切削深度的增加,平均切向切削力及其标准差均增大,但其变异系数略微减小。理想条件下,弹性支撑切向切削力的标准差比刚性支撑大44.74%,考虑外界扰动后弹性支撑切向切削力的标准差比刚性支撑小8.54%。
    • 刘建春; 陈博伦; 林晓辉; 邹朝圣
    • 摘要: 针对工业机器人砂带磨削最优工艺参数组合的选择,通过机器人夹持工件进行砂带磨削,采用正交实验和极差、方差分析方法研究砂带线速度、工件进给量、横向进给速度、砂带目数对工件表面粗糙度Ra及材料去除深度MRD的影响,探究其最优工艺参数组合,并通过正交实验数据建立变量与实验结果的线性回归预测模型.结果表明:综合考虑表面粗糙度Ra及MRD的最优加工参数组合为砂带线速度18 m/s,进给量0.5 mm,横向进给速度100 mm/s,砂带目数80#.砂带目数对工件表面粗糙度Ra的影响起主导作用,砂带线速度、工件进给量次之.工件进给量对MRD的影响起主导作用,砂带线速度、砂带目数次之.当砂带目数处于80#~240#时,工件表面粗糙度Ra会随着砂带目数的增大而减小,影响程度有减弱的趋势.当工件进给量处于0.2 mm~0.5 mm时,MRD会随着工件进给量的增大而增大,影响程度有减弱的趋势.
    • 杜瑶; 田彪; 张健; 刘红光; 罗斌
    • 摘要: 【目的】砂带磨削作为中密度纤维板生产加工过程中必不可少的工序,直接影响着加工效率和表面质量。目前有关木质材料磨削方面的研究基础较为薄弱,多借鉴金属磨削且多以实木为研究对象,针对人造板砂带磨削的研究极少。在实际生产中,砂带的选择和更换大多依靠工人的经验判断。本研究可以为实际生产中的砂带选择和更换提供科学依据和理论支撑,促进木材加工技术和砂带制造技术向高效智能化方向发展。【方法】本研究以中密度纤维板为试验材料,测试砂带磨削时的磨削效率和表面粗糙度,结合三维形貌图和电镜图,分析砂带磨损对材料去除率和表面粗糙度的影响,并对砂带寿命做出合理预测。【结果】MDF磨削初期磨粒尖锐,材料去除率较高,但随磨粒破碎和脱落,材料去除率下降速度较快;磨削中期材料去除率趋于动态稳定,磨削后期随着磨粒进一步钝化、局部片状脱落,材料去除率再次降低。随着磨削次数增加,磨粒在持续磨损过程中逐渐钝化、顶端直径增大,在试件表面留下渐宽的磨削痕迹,试件表面粗糙度参数S_(a)和S_(dr)数值呈下降趋势,磨削前后期粗糙度参数值较分散,中期的粗糙度参数值相对集中、收敛性好。而砂带表面粗糙度参数S_(a)和S_(ku)数值在磨削前后期相对集中,磨削中期比较分散。在试验所用120目砂带的情况下,以材料去除率为评价指标时,累计磨削长度23096 m为砂带的使用寿命终点;以磨削表面粗糙度参数S_(a)为评价指标时,累计磨削长度18375 m为砂带的使用寿命终点。【结论】砂带磨损至失效大致可以分为3个阶段,磨削效率与参与磨削的磨粒尖锐度和有效磨粒数量成正比。砂带磨损对磨削表面粗糙度影响较大。磨削加工目的不同,依据不同的考察指标,砂带寿命评判结果有差异,可以通过材料去除率和表面粗糙度的变化趋势对砂带寿命进行合理预测。
    • 李娜娜; 李钦
    • 摘要: 为选取合理的发动机叶片砂带磨削用量,在ANSYS软件中建立了磨削抛光模型,并将模型导入ANSYS Workbench中,运用显示动力学模块对比分析不同磨粒大小、磨削深度、磨削速度对工件表面质量、应力的影响,并给出对比数据结果.该分析结果可为钛合金叶片砂带磨削试验提供参考数据,且对提高磨削效率、延长砂带使用寿命有一定的理论指导意义.
    • 杨赫然; 何源; 孙兴伟; 董祉序; 乔赫廷
    • 摘要: 为实现螺杆转子表面磨削材料的均匀去除,开发了一种新型砂带磨削装置,该装置由接触轮式及自由式砂带磨削工具组成.针对磨削工具与工件的接触特点分别采用半解析法及几何近似法建立接触模型,获得接触区域内接触应力分布规律.提出了基于ThunderGBM算法的材料去除率预测模型,以接触应力及磨削工艺参数作为输入,对螺杆转子砂带磨削材料去除率进行了预测,然后针对五头螺杆转子设计并实施了磨削实验.实验数据与数值计算结果的对比表明提出的去除率预测模型具有较高的准确性与有效性.
    • 宋伟伟; 黄云; 肖贵坚; 宋沙雨; 张友栋
    • 摘要: 钛合金材料具有密度低、强度高、抗氧化性好等优异性能,但这些性能也使其成为难加工材料.砂带磨削是精密加工钛合金材料的重要方法,可以获得良好的加工精度和表面质量.对不同工艺参数下的TC17钛合金表面粗糙度进行了一系列的试验研究,探究了进给速度、砂带线速度和下压量对表面粗糙度的影响规律,为了更高效地预测表面特征等信息,开发了相应的软件.试验结果表明,表面粗糙度随砂带线速度的增大呈先减小后增大趋势,随进给速度的增大而增大,随下压量的增大呈现先减小后增大趋势.磨痕细腻程度则会随工艺参数呈现先增后减或先减后增的趋势.所开发软件预测误差在10%以内的预测结果占比达到了92.19%,最小误差达到0.35%.
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