刀具破损
刀具破损的相关文献在1973年到2022年内共计154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94篇、会议论文2篇、专利文献47358篇;相关期刊54种,包括农业装备与车辆工程、工具展望、金属加工:冷加工等;
相关会议2种,包括2004全国空气动力测控技术交流会、全国生产工程第九届年会暨第四届青年科技工作者学术会议等;刀具破损的相关文献由279位作者贡献,包括刘红奇、彭芳瑜、李斌等。
刀具破损—发文量
专利文献>
论文:47358篇
占比:99.80%
总计:47454篇
刀具破损
-研究学者
- 刘红奇
- 彭芳瑜
- 李斌
- 毛新勇
- 姚英学
- 张海新
- 徐春广
- 王信义
- 李小俚
- 杨大勇
- 洪小丽
- 程耀楠
- 董喜望
- 董惠敏
- 钱峰
- 陈勇
- P·比特欧
- 付秋刚
- 冯高头
- 刘乐星
- 刘川
- 刘志艳
- 刘思文
- 刘斌
- 卢志远
- 吕志杰
- 吴云峰
- 周志平
- 周进
- 姜振喜
- 姬中岳
- 孙洁晓
- 孙超
- 宋戈
- 尹佳
- 崔革军
- 张俊
- 张彦龙
- 张彬
- 张星
- 张铫
- 景凤伟
- 曹华军
- 朱名铨
- 朱峰
- 朱绍维
- 李卫东
- 李钊成
- 杨勇
- 杨有粮
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王柯阳;
张铫;
李科闻;
张保谦;
李江;
任杰文
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摘要:
为了在数控(CNC)机床批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品,提出一种利用机床主轴功率信息,基于Attention-LSTM的CNC生产线刀具破损在线监测方法。该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列,在数据采集环节中,需要分辨加工过程中的不同工序以及该工序所使用的刀具编号。因此,在数据采集环节中,同时对数控代码和主轴功率进行采集,使用数控代码解析方式对采集数据进行处理,完成加工过程的工序识别,再使用Attention-LSTM算法对主轴功率数据进行预测,然后利用DTW算法计算时间序列相似度。加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内,否则认为此次加工过程中发生刀具破损。以FANUC数控系统为平台进行实验,验证了刀具破损识别的准确率。
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张中秋
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摘要:
在当前新市场经济常态下,企业建设规模和数量持续增加.同时,市场竞争也愈演愈烈,而为从根本上提高企业市场竞争力,将数控机床引入产业生产作业中,是目前推动产业可持续发展的重要战略手段.但不可否认的是,目前在数控机床使用过程中,刀具破损问题较为严重,在影响企业作业质量和效率的同时,也对企业发展造成了极为不利的影响.为确保对数控机床刀具的实时监督,近年来国家也加快了对破损现象检测功能的研发,以便在后期使用过程中能帮助工作人员及时发现问题,达到降低企业生产成本、提高企业生产效益的目的.
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摘要:
刀具破损的表现(1)切削刃微崩当工件材料组织、硬度、余量不均匀,前角偏大导致切削刃强度偏低,工艺系统刚性不足产生振动,或进行断续切削,刃磨质量欠佳时,切削刃容易发生微崩,即刃区出现微小的崩落、缺口或剥落。出现这种情况后,刀具将失去一部分切削能力,但还能继续工作。继续切削中,刃区损坏部分可能迅速扩大,导致更大的破损。
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傅致远;
王仲逸;
吴一凡;
张铫;
周贺;
路云浩
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摘要:
为了在数控机床(Computerized Numerical Control,CNC)批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品,提出了利用机床主轴功率信息,基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)与动态时间规整重心平均算法(DTW Barycenter Averaging,DBA)的CNC生产线刀具破损在线检测方法.该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列,使用DBA算法计算正常加工过程功率时间序列集合的平均时间序列作为破损识别标准时间序列,使用DTW算法计算时间序列相似度.加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内,否则认为此次加工过程中发生刀具破损.以FANUC数控系统为平台进行了实验,验证了刀具破损识别的准确率.
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程耀楠;
王超;
贾炜坤;
严复钢;
关睿
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摘要:
在重型切削加工过程中,由机械载荷作用引起的硬质合金刀具疲劳失效是影响刀具寿命的主要原因之一.为了研究刀具的破损特性,首先分析硬质合金抗弯强度理论,并探讨其与裂纹扩展的关系建立刀具破损理论模型;其次采用三点弯曲法进行硬质合金刀具材料抗弯强度试验,建立硬质合金刀具材料抗弯强度Weibull分布模型;最后进行硬质合金刀具破损可靠性研究,同时建立硬质合金刀具破损理论寿命可靠性模型并进行验证,结果表明所建立的刀具破损理论寿命模型是可行的,同时对提高刀具使用寿命、优化工艺参数等有非常重要的借鉴意义,为进一步深入研究重型切削刀具破损寿命及可靠性奠定基础.
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王利强;
李绍朋;
吕志杰
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摘要:
在机械加工中,机床刀具的失效状态分为两种:刀具磨损失效和刀具破损失效.刀具失效对加工精度、加工质量和加工效率有十分消极的影响.随着数控机床自动化程度的不断调高,特别是在高速切削加工中,对刀具磨损状态监测提出了更高的要求.刀具的破损存在典型的随机现象,目前学者多在算法上优化刀具破损预测模型,提高刀具破损的预测精度.国内外学者总结刀具失效的一般规律,研发出了多种刀具状态检测手段和方法.根据国内外刀具状态检测相关研究进展,对刀具失效检测相关问题进行评述,并对以后刀具失效检测的研究方向进行了展望.
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王欣;
强云玥
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摘要:
通过电流传感器分别测量驱动正常铣刀以及发生破损铣刀旋转的主轴电机电流,将其作为原始采集信号,并对该信号进行消噪处理.其次,利用消噪后的电流信号数据,以MATLAB分析时域均方根和信号功率谱密度随频率的分布情况,从而提取刀具破损特征.最后,针对提取到的样本特征,应用最小二乘支持向量分类机模型进行刀具破损模式识别,实验结果表明,通过小波消噪、burg功率谱特征提取和应用最小二乘支持向量分类机判断,刀具破损状态的识别准确率可达95%.
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刘宇;
王迁;
刘阔;
张义民
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摘要:
A tool breakage detection method was proposed based on the singularity analysis of vibration signal and self-learning support vector machine. The measured vibration signals were decomposed by the continuous wavelet transform, the wavelet modulus maxima ( WTMM) and the Lipschitz index ( Lips) were calculated. The state of tool breakage was recognized by Lips, and the Lips probability density function was fitted, which obeys the normal distribution. The support vector machine identification model of tool state was established by the parameter optimization of genetic algorithm based on mean value and variance of Lips ( also called the optimal model) . The tool breakage state was predicted by using this model, of which prediction accuracy increased gradually from 84% to 90% , and the robust of system prediction model was improved. Finally, the effectiveness of this method was verified by the experiments.%针对微铣削过程中刀刃破损的现象,提出了基于振动信号奇异性分析的自学习式支持向量机的刀具破损检测方法.对两种状态信号作连续小波变换,计算小波模极大值和信号的李普希兹指数(Lips).通过Lips识别刀具状态,拟合Lips分布概率密度函数并验证其符合正态分布,将Lips分布的均值、方差作为特征值,通过遗传算法参数寻优建立了刀具破损状态的支持向量机(SVM)识别模型,也称最优模型.利用最优模型预测刀具破损状态,其预测准确度从84%逐步提高至90%,提升了系统预测模型的鲁棒性.最后通过实验验证了该方法的有效性.
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湛华海;
李纯;
李承洋
- 《2004全国空气动力测控技术交流会》
| 2004年
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摘要:
本文介绍了一种用于机械加工过程中刀具破损状态在线监测的声发射(AE)传感器新技术.它利用液体传递AE信号,提高了声发射传感器的灵敏度和抗干扰能力,利用对数前置放大器减小波形失真.文章论述了声发射传感器的工作原理、结构设计以及研制中注重解决的几个问题,同时简单的介绍了AE信号处理方法.
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赵彦玲;
王鹏;
张国亮;
刘献礼
- 《全国生产工程第九届年会暨第四届青年科技工作者学术会议》
| 2004年
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摘要:
针对刀具监测中对破损区域图像边缘检测与分割效果差的问题,在使用Robert、Sobel、Prewitt几种经典分割算子检测比较后,提出了减少平滑边缘信息的Canny算子的改进算法,并以VC6.0为平台,开发了相应的分割与识别软件.经实际检验证明,本算法对刀具破损的典型形态识别具有可行性,正确率达到96﹪.