刀具磨损

摘要： 在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimi-zation,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5％,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线识别刀具磨损状态,进而调整加工参数以适应不同磨损时期,降低加工成本.结果表明:采用此方法在线调整加工参数,可平均降低24.258％的综合成本,具备有效性与实用性.

摘要： 为了提高车刀磨损量预测模型的训练速度和在线预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的刀具磨损量预测方法。采集车削加工中的声发射信号,利用小波包变换理论对信号进行降噪和特征提取,并通过主成分分析对提取的特征进行降维,选取其中对刀具磨损量敏感的特征值组成特征向量。建立基于极限学习机的刀具磨损量预测模型,并通过改进粒子群算法优化模型中的初始权值和阈值。实验结果表明:优化后的刀具磨损量预测模型相比于传统BP神经网络有更快的训练速度,同时改进后的粒子群算法有更好的寻优能力,提高了模型对于刀具磨损量的预测精度。

摘要： 在贵阳轨道交通3号线盾构隧道施工中,采用普通刀具易出现滚刀多边形磨损、偏磨、刀刃崩裂等异常磨损和刀圈脱落现象。为改进滚刀刀圈的耐磨、耐冲击性能,提高刀具的综合寿命,提出采用球状碳化钨刀具替换普通刀具,并介绍了激光熔覆焊工艺以及宏观磨损检测工艺。经过施工现场的实际应用,发现球状碳化钨刀具具有更好的耐磨性,新型球状碳化钨刀具平均磨损量为0.00255 mm/延米,相邻普通刀具平均磨损量为0.01655 mm/延米。在第338~736环掘进中,新型球状碳化钨刀具最大磨损量为0.015 mm/延米,刀具无崩刃现象,滚刀轴承、密封等均无异常,有效解决了普通刀具易磨损、磨损不均的问题,为喀斯特地质条件下盾构刀具的选型提供参考。

摘要： 碳化硅颗粒增强铝基(SiCp/Al)复合材料是广泛应用于航空航天和精密仪器等领域的重要轻质金属基复合材料。但是SiC硬质颗粒的存在极易导致制孔过程中钻头的剧烈磨损,进而恶化加工表面质量。本文研究了干切削和湿切削条件下传统钻削和超声振动辅助钻削SiCp/Al复合材料的加工特性,包括孔出口毛刺损伤、孔壁表面粗糙度和刀具磨损,从而建立一套低损伤的制孔工艺。实验结果表明:超声振动辅助钻削可以有效降低切削过程中的钻削力,与传统钻削相比,平均切削力减小了8.32%;在工件底部加装垫板可以简单有效地降低出口毛刺高度;引入切削液和超声振动辅助加工都可以提高孔加工精度,与传统干切削相比,超声振动辅助加工下孔壁粗糙度降低了27.3%,引入切削液,孔壁表面粗糙度可以降低12.3%;SiCp/Al复合材料加工过程中,刀具磨损机理可以分为两体颗粒磨损、三体滚动磨损和黏着磨损,超声振动辅助加工可以有效降低刀具磨损,提高刀具寿命。本文的研究可以为SiCp/Al复合材料的低损伤制孔提供理论指导。

摘要： 目前的高温合金刀具磨损在线预测方法预测时间过长,预测误差较大。为了解决上述问题,基于高斯回归分析方法建立了一种新的高温合金刀具磨损在线预测方法,设立高斯回归模型,分析切削力和刀具磨损时间序列数据,对数据进行划分,列出线性数据和非线性数据。引入平滑度理论对建立的高斯回归模型进行优化,借助构建的高斯回归模型计算刀具刀面的最大磨损宽度值。选择平滑度较高的核函数进行模型优化,对刀具的使用状态进行实时观测,精准估计磨损量,实现在线预测。实验结果表明,基于高斯回归分析的高温合金刀具磨损在线预测方法能够有效缩短预测时间,降低预测误差。

摘要： 为满足铣刀磨损状态监测需求,文章基于振动信号和二阶同步提取变换理论提出了谐波频率点能量占比指标和主谐波频率点能量占比指标。同时,文章利用3把磨损状态不同的T45铣刀开展了相应的铣削试验。试验结果表明:所提指标能有效地评估铣刀磨损的严重程度,可应用于铣刀磨损的状态监测中。

摘要： 在产品加工中,建立加工参数智能控制系统是提高产品质量的有效途径。通过分析加工参数的控制过程和产品质量的控制逻辑,按照所涉及到的功能将系统分为四个模块:加工信号管理模块、刀具磨损管理模块、加工参数管理模块以及加工质量管理模块。然后利用UML建模语言,使用用例图从用户的角度分析系统所应该具有的功能,同时使用活动图从系统的角度分析系统功能执行的逻辑顺序,完成了系统的理论模型。最后基于MATLAB/GUI建立软件界面,编写功能代码,完成了系统的开发。

摘要： 利用电火花穿孔技术预置表面织构,有效抑制硬态切削过程中较大切削力的产生,避免刀具磨损加剧,提高刀具使用寿命。使用CBN刀具硬态切削GCr15淬硬钢,设计关于切削深度、切削速度、进给量三因素无织构正交切削仿真模拟及试验,利用极差、方差及信噪比值法对仿真及试验数据进行分析,确定最佳切削参数组合,以及各参数对硬态切削过程中产生的切削力的影响程度。使用最佳切削参数组合,硬态切削预置表面织构的GCr15淬硬钢,观测刀具磨损情况,测量切削力,并与无织构等同切削条件下的结果进行对比分析,验证预置表面织构能够有效降低刀具磨损,提高刀具使用寿命。

摘要： 针对TC4钛合金切削加工过程中刀具易磨损、加工效率低等问题,以干冰为冷却媒介对TC4钛合金进行大进给铣削加工,以提高TC4钛合金的切削加工效率,降低刀具磨损。研究了不同冷却方式下的TC4钛合金大进给铣削过程中铣削速度对刀具耐用度的影响规律和干冰低温冷却方式下刀刃形状和刀具材质对刀具耐用度的影响;分析了干冰低温冷却方式下的不同铣刀刀具的磨损特征,明晰了干冰低温冷却大进给铣削TC4钛合金时的刀具磨损机理。研究结果表明,干冰低温冷却可以抑制大进给铣削时的刀具磨损,提高刀具耐用度。此外,圆弧刃三角形刀片比四边形刀片更适合高速大进给铣削。

摘要： 为提高刀具磨损在线监测的精度及泛化性能,提出一种基于格拉姆角场(GAF)编码技术和卷积神经网络(CNN)的刀具磨损值在线监测方法,利用GAF图像编码技术将铣削加工过程中采集的时间序列信号数据图像化,既保留了信号的原始特征信息,又增强了时间序列特征信息。采用深度CNN自适应的提取图像特征,避免人工特征提取带来的复杂性和局限性。使用同类研究所用的数据集进行实验,验证了该方法在刀具磨损在线监测中的有效性和可行性,在多项评价标准下其精度较其他几种方法有了较大提高。

摘要： 为研究超声纵-扭复合振动刀具磨损对铣削特性的影响,基于试验后的刀具表面微观形貌,利用三维绘图软件建立了不同阶段的刀具磨损模型,借助有限元软件分别对其进行有限元仿真.仿真结果显示:随着刀具磨损值的增加,模拟主切削力也随着增加,与试验的误差分别为:21.2％、15.6％和17.0％;不同磨损值的模拟温度分别达到了78°C、115°C和158°C,与试验值的误差分别为23.5％、9.4％和2.4％;该结果表明仿真模型的合理性,同时具有一定工程应用价值.

摘要： 刀具磨损问题在一定程度上阻碍了钛合金的发展,所以钛合金切削加工性能的研究一直是人们的研究重点,且在刀具的磨损形式、磨损机理、磨损形貌等方面进行了大量的研究.本文应用数值模拟手段针对切削加工过程中刀具磨损展开研究，得到刀具磨损随着工艺参数及刀具几何参数的变化规律，并应用前刀面微织构结构措施对加工中刀具磨损严重的问题进行改善。

摘要： 随着航空航天、兵器、机械等工业的飞速发展,对镍基、钛基等高温合金的应用加工性能有了更高要求,由于高温合金具有耐高温,高强度的材料特性,采用常规的切削方法刀具磨损严重,表面质量差,刀具寿命低且加工精度难以提高,加工效率低成本高.激光加热辅助切削(LAM)技术是加工难加工材料的一种有效方法,它是将高功率激光束聚焦在切削刃前的工件表面,将工件局部加热到很高的温度,在材料被切除前的短时间内,切削性能发生改变,之后采用刀具进行加工.LAM的可行性与加工特性已经通过实验进行了验证.常规加工中温度升高会降低刀具强度,导致刀具磨损随着切削温度升高而增加.然而在激光加热辅助切削中,尤其是激光加热辅助铣削,刀具磨损由于激光加热而降低.因此本文研究了激光加热高速铣削镍基合金Inconel718过程中刀具磨损规律,研究了加热辅助加工与常规加工磨损的区别,并对激光加热辅助铣削高温合金刀具寿命进行了预测.

摘要： 以液氮作为冷却介质,对难加工材料Ti6Al4V钛合金进行了大进给铣削试验,研究分析了刀具耐用度、刀具磨损区的宏观形态与微观形态,并与干铣削进行了对比分析.研究结果表明:相对于干切削,液氮冷却下超低温大进给铣削Ti6Al4V钛合金时,刀具耐用度提升显著.两种冷却润滑条件下,刀具磨损形态宏观上看主要以后刀面磨损和沟槽磨损为主;从微观上看,刀具磨损区存在明显的微崩刃和微剥落.

摘要： 切削过程中,刀具的磨损会影响零件的加工精度和表面完整性,刀具破损与失效将直接影响加工效率,增加成本.随着信息技术和人工智能技术的发展,刀具状态监测取得了很大的进展.本文通过对已加工表面的纹理图像进行监测,提出将刀纹图像灰度化,用直方图均衡化来消除误差,用灰度共生矩阵法得到其二阶空间相关特性,提取能量、熵、对比度和相关性等特征,分析特征量与刀具磨损的变化关系,从而得到刀具剧烈磨损的判别条件.

摘要： 采用硬质合金立铣刀对Ti6Al4V进行高速铣削正交试验,将新刀具所加工的工件表面粗糙度和后刀面磨损至0.05mm左右时的刀具所加工出来的工件表面粗糙度值进行对比分析,研究磨损后的刀具对工件表面粗糙度的影响.利用粗糙度仪对工件表面粗糙度进行测量,使用超景深显微镜对加工后的工件表面形貌以及刀具磨损情况进行观察,并利用测力仪测量铣削加工过程中刀具产生的铣削力.结果表明:当刀具后刀面磨损至0.05mm时,其切削参数对工件表面的粗糙度影响大小与刀具崭新时的不一样,这是由于刀具的磨损导致在加工时刀具发生了振颤,从而影响到了工件沿机床主轴方向的粗糙度使其粗糙度增大.

摘要： 工程信号的分析大多采用以傅里叶变换为基础的信号分析技术,其主要是针对线性的平稳信号,其他的一些时频分析方法在处理非平稳信号的时候也是假设在时间窗内其信号是平稳的,存在主要的理论缺陷.本文针对铣削过程中的电流信号,采用了可以处理非平稳信号的方法——希尔伯特-黄变换,来分析刀具的状态并达到在线监测的目的.

摘要： 机床主轴是机床的核心部件,保证实现高速精密加工.主轴的结构设计、动静态特性在很大程度上决定了高速数控机床的加工质量和切削能力,也是影响其加工精度的重要因素.静压滑动主轴车床与滚动轴承车床进行相同切削试验,对比实验研究结果,分析探讨其加工质量、系统振动信号的差异,并讨论其主轴对刀具磨损特性的影响;首先,通过锤击法对机床整机系统进行了实验模态测试,得到其传递函数和模态参数.再通过正交试验法,采用相同的切削参数组合,在液体静压滑动主轴车床与滚动轴承主轴车床进行相同的硬质合金刀具切削高温合金实验,对其表面粗糙度进行对比观察并优化切削参数,分析主轴因素与切削要素对表面粗糙度、刀具磨损的影响.

摘要： 可转位后波形刃铣刀的后刀面为近似正弦波形曲面,前刀面为普通槽型曲面,具有切削力小、加工稳定性高、排屑性能优异、刀具使用寿命长和加工效率高等诸多优点,在粗加工领域具有良好的应用前景.但由于其刃形结构的复杂性和独特性,因此国内对可转位后波形刃铣刀片的研究非常少.本文以可转位后波形刃铣削刀片为研究对象,分析了其铣削特性及受力特点;通过铣削实验,对波形刃与直线刃铣刀片在铣削力、切屑形状和刀具磨损等方面的特性进行了对比研究,为波形刃刀具的广泛应用提供理论指导.

摘要： 研究大螺距螺纹高效、高精度、高表面质量切削技术,提出刀具变形控制与齿形精度保证方法,实现刀具悬伸最小化设计与切削稳定性最大化的工艺设计.研究刀具刃口刃形保持性与效率寿命控制方法,获得大螺距螺纹加工质量一致性与工艺可靠性设计方法,研发高品质大螺距螺纹高效切削工艺及刀具,并进行示范应用.

摘要： 本发明公开了一种刀具磨损率的测定方法及刀具磨损预测模型的建立方法，本发明通过将刀尖切削抽象成扩散偶样件进行高温高压实验，同时引入了温度和压力变量，较已有其它方法更接近切削的实际情况。对结果进行定量分析测试，基于测试结果建立的综合磨损预测模型，考虑了扩散与粘结磨损、磨粒磨损的耦合作用，在金属切削加工技术领域有着广阔的应用前景和深远的指导意义。

摘要： 本发明提供一种大直径市域快轨隧道盾构机刀具的磨损监测点布置方法，针对刀盘刀具磨损监测测点布置进行了细化剖分，从刀具类型、刀具高度、刀具圆心距等方面进行分析，创新性地提出了市域快轨隧道盾构机刀具磨损监测点布置原则，能够有效地监测9m直径市域快轨隧道盾构机刀盘上各刀具的磨损情况，最大程度的真实反映盾构机刀盘上各刀具的磨损程度，以便在需要时及时更换，为今后类似工程监测盾构刀盘刀具磨损情况提供理论依据，从而可依托该原则有针对性地对刀盘刀具进行磨损监测，降低工程类比法布置刀盘磨损监测点带来的误差，为后续刀具磨损研究积累宝贵经验。

摘要： 本发明公开一种基于广义磨损量的刀具磨损评价和预测方法及系统，能够补充现有一维、二维测量与评价方法的不足，有利于优化刀具磨损测量研究过程，深入理解刀具磨损形态及其演化过程，从而更好的指导刀具设计与使用。所述方法包括：S1、获取不同采样时间段内刀具采样点的磨损状态数据，通过对所述磨损状态数据进行拟合，得到刀具采样点的状态函数，并根据所述状态函数确定广义磨损量；S2、基于所述广义磨损量计算刀具磨损评价指标和广义磨损率；S3、根据所述刀具磨损评价指标评定刀具磨损情况，并根据所述广义磨损率预测刀具磨损情况。

摘要： 本发明公开了一种电阻柱芯式盾构刀具磨损传感器，包括电阻柱芯、柱芯套、灌注式连线、外表连接线和传感器的输出端；柱芯套的外径为2-3mm，电阻柱芯插在柱芯套内，二者的顶部平齐；在柱芯套的侧壁上设有上下排列的多个侧向通孔，侧向通孔内灌注有形成灌注式连线的导体材料，所有灌注式连线的外端分别与外表连接线连接，所有灌注式连线的内端均与电阻柱芯连接；在柱芯套的下端设有固定台肩，在固定台肩的底部设有电阻柱芯的引出线和外表连接线的引出线，电阻柱芯的引出线和外表连接线的引出线形成传感器的输出端。本发明还公开了基于上述传感器的盾构机刀具磨损量在线监测装置。本发明能够满足刀具磨损的精度要求。

摘要： 一种用于刀具磨损在机检测装置及刀具磨损检测方法，本发明涉及机械自动化领域，本发明的目的是解决目前铣削加工中由于更换刀具引起的机床停机时间可占总停机时间的20％，检测效率的问题，机检测装置包括机械夹爪、机械臂、移动机构、图像采集机构和计算机处理机构；图像采集机构通过机械夹爪安装在机械臂末端，机械臂的连接端安装在移动机构上，图像采集机构、机械臂和移动机构通过TCP/IP与计算机处理机构连接，本发明用于刀具磨损在机检测领域。

摘要： 本发明公开了一种刀具磨损率的测定方法及刀具磨损预测模型的建立方法，本发明通过将刀尖切削抽象成扩散偶样件进行高温高压实验，同时引入了温度和压力变量，较已有其它方法更接近切削的实际情况。对结果进行定量分析测试，基于测试结果建立的综合磨损预测模型，考虑了扩散与粘结磨损、磨粒磨损的耦合作用，在金属切削加工技术领域有着广阔的应用前景和深远的指导意义。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的刀具磨损类型识别方法，该方法通过卷积神经网络训练形成的刀具磨损类型识别模型对刀具磨损图像进行磨损类型分类，并根据分类结果判断是否达到换刀条件，以避免出现因过早换刀引起的刀具浪费或换刀过晚造成的加工工件质量不合格的问题。本发明还提供了一种刀具磨损的磨损值测定方法，该磨损值测定方法根据刀具磨损类型识别模型的分类结果，对初步作出的疑似刀具磨损区域进行调整，以得到疑似刀具磨损区域中真实的刀具磨损区域，然后根据真实的刀具磨损区域进行刀具磨损值测定，磨损值测定结果准确度更高，对判断是否达到换刀条件更具参考意义。

摘要： 本发明提供一种大直径市域快轨隧道盾构机刀具的磨损监测点布置方法，针对刀盘刀具磨损监测测点布置进行了细化剖分，从刀具类型、刀具高度、刀具圆心距等方面进行分析，创新性地提出了市域快轨隧道盾构机刀具磨损监测点布置原则，能够有效地监测9m直径市域快轨隧道盾构机刀盘上各刀具的磨损情况，最大程度的真实反映盾构机刀盘上各刀具的磨损程度，以便在需要时及时更换，为今后类似工程监测盾构刀盘刀具磨损情况提供理论依据，从而可依托该原则有针对性地对刀盘刀具进行磨损监测，降低工程类比法布置刀盘磨损监测点带来的误差，为后续刀具磨损研究积累宝贵经验。

摘要： 本发明公开一种基于广义磨损量的刀具磨损评价和预测方法及系统，能够补充现有一维、二维测量与评价方法的不足，有利于优化刀具磨损测量研究过程，深入理解刀具磨损形态及其演化过程，从而更好的指导刀具设计与使用。所述方法包括：S1、获取不同采样时间段内刀具采样点的磨损状态数据，通过对所述磨损状态数据进行拟合，得到刀具采样点的状态函数，并根据所述状态函数确定广义磨损量；S2、基于所述广义磨损量计算刀具磨损评价指标和广义磨损率；S3、根据所述刀具磨损评价指标评定刀具磨损情况，并根据所述广义磨损率预测刀具磨损情况。

摘要： 本发明公开了一种电阻柱芯式盾构刀具磨损传感器，包括电阻柱芯、柱芯套、灌注式连线、外表连接线和传感器的输出端；柱芯套的外径为2-3mm，电阻柱芯插在柱芯套内，二者的顶部平齐；在柱芯套的侧壁上设有上下排列的多个侧向通孔，侧向通孔内灌注有形成灌注式连线的导体材料，所有灌注式连线的外端分别与外表连接线连接，所有灌注式连线的内端均与电阻柱芯连接；在柱芯套的下端设有固定台肩，在固定台肩的底部设有电阻柱芯的引出线和外表连接线的引出线，电阻柱芯的引出线和外表连接线的引出线形成传感器的输出端。本发明还公开了基于上述传感器的盾构机刀具磨损量在线监测装置。本发明能够满足刀具磨损的精度要求。