基于声发射监测的金刚石刀具圆弧波纹度控制技术研究
发布时间：2021-12-18 08:26
超精密加工技术的发展给人们的生活带来了极大地便利,高质量的光学元件、纳米精度的半导体产品,这些产品的制造都需要超精密加工技术。超精密切削加工离不开高精度的天然金刚石刀具,其中金刚石刀具的刃口形状以圆弧刃应用最为广泛,圆弧刃金刚石刀具的圆弧波纹度对加工表面的质量有着重要影响,控制刀具的圆弧波纹度才能切削加工出纳米级的工件表面。目前我国的金刚石刀具制造技术与发达国家相比仍有一定的差距,为了提高我国的金刚石刀具制造水平,本课题开展了基于声发射监测的金刚石刀具圆弧波纹度控制技术研究。首先,搭建了金刚石研磨声发射信号的采集系统,研究了声发射信号的分析与处理技术,提出基于小波阈值法的声发射信号降噪方法。针对软阈值法和硬阈值法在信号降噪中的不足,提出了改进阈值法,对降噪后的声发射信号选择了参数分析法和时频分析法对其进行处理,提取信号中的特征参数和特征频段信息。其次,通过金刚石典型晶面研磨实验研究了金刚石各向异性。改变金刚石的磨削方向,探究声发射信号的变化规律,建立了声发射信号特征参数与金刚石磨削方向之间的映射关系,通过磨削参数实验,研究了声发射信号的特征参数变化规律。然后,分析了机床各轴运动对刀具圆...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CORBORN公司的金刚石刀具刃磨机床
还可以通过声发射检测结构健康对声发射技术的应用进行详细介绍和说明。定位 当材料发生声发射活动时，向四周个声发射传感器接受信号，然后根据传感器声发射源的位置。声发射源定位方法主要根结果如图 1-2 所示。
算了最终实验测量结果的不确定度。哈工大的牛春岩利用 AFM 实现金刚石刀具的在位检测，如图 1-3 所示，将原子力显微镜安装在金刚石刀具研磨机床上，利用三维运动平台，在高精度的 CCD 监控下，使 AFM 的针尖与金刚石刀具刃口对正，并且提出了随机统计法的金刚石刀具圆弧波纹度评价方法，此后不久，他还提出了一套基于 C_LVDT 传感器的在位金刚石刀具圆弧波纹度检测装置，检测结果与轮廓仪测量数据对比验证，两者具有较好的吻合性[30]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]金刚石刀具刀尖圆弧波纹度的测量及评价[J]. 雷大江,岳晓斌,崔海龙,张晓峰. 光学精密工程. 2017(10)
[2]单晶金刚石刀具精密检测与评价方法研究[J]. 李迪,房建国,罗智. 航空精密制造技术. 2016(02)
[3]微圆弧金刚石刀具刀尖圆弧的测量及评价[J]. 周京博,李增强,王亚奇,孙涛,宗文俊. 纳米技术与精密工程. 2013(04)
[4]小波包分析技术在电流刀具磨损监测系统中的应用[J]. 李斌,丁玉发,刘红奇. 心智与计算. 2010(04)
[5]基于切削力预测模型的刀具几何参数和切削参数优化[J]. 潘永智,艾兴,唐志涛,赵军. 中国机械工程. 2008(04)
[6]基于小波分析的声发射源定位技术[J]. 李光海,刘时风. 机械工程学报. 2004(07)
[7]连续声发射信号的源定位技术[J]. 沈功田,耿荣生,刘时风. 无损检测. 2002(04)
[8]基于混合智能的刀具状态在线识别[J]. 路勇,姚英学,董申. 高技术通讯. 2001(01)
[9]用于监测刀具磨损的声发射（AE）特征优选方法[J]. 陈爱弟,王信义,王忠民,杨大勇,贾玉平. 北京理工大学学报. 2000(03)
[10]刀具磨损声振特性的功率谱分析[J]. 王太勇,郭千里,赵国立,曾子平. 天津大学学报. 1995(04)
博士论文
[1]金刚石刀具研磨声发射信号的处理表征与实验研究[D]. 杜文浩.哈尔滨工业大学 2015
[2]基于声发射技术的钢轨伤损检测与判别研究[D]. 章欣.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于切削力感知的智能切削刀具设计及其关键技术研究[D]. 肖才伟.哈尔滨工业大学 2014
[4]车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究[D]. 李威霖.西南交通大学 2013
[5]基于切削力精确建模的钛合金薄壁件让刀变形预测研究[D]. 宋戈.山东大学 2012
[6]高精度金刚石刀具的机械刃磨技术及其切削性能优化研究[D]. 宗文俊.哈尔滨工业大学 2008
[7]起重机的声发射源特性及识别方法研究[D]. 吴占稳.武汉理工大学 2008
硕士论文
[1]16MnR钢的裂纹扩展规律分析及其声发射模式识别研究[D]. 刘砚文.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于CLVDT的金刚石刀具圆弧波纹度在位检测技术研究[D]. 牛春岩.哈尔滨工业大学 2017
[3]汽车发动机铣削刀具磨损在线监测研究及应用[D]. 邓乔波.华中科技大学 2016
[4]基于铣削力的刀具磨损在线监测研究[D]. 王定.华中科技大学 2015
[5]基于AE监测的金刚石切片刀刃磨技术研究[D]. 王宇健.哈尔滨工业大学 2014
[6]基于主轴电机电流信号的刀齿失效监测方法研究及实现[D]. 俞宜洋.华中科技大学 2012
[7]基于振动信号的PCB微钻刀具磨损状态监测研究[D]. 任振华.上海交通大学 2012
[8]纤维增强复合材料的磨削及基于声发射信号砂轮磨损状态识别研究[D]. 杨杨.天津大学 2012
[9]基于AFM的圆弧刃金刚石刀具全刃口锋利度检测与评价技术研究[D]. 张晓峰.中国工程物理研究院 2011
[10]基于声发射法的铣刀磨损状态识别研究[D]. 汤为.上海交通大学 2009
本文编号：3542011
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CORBORN公司的金刚石刀具刃磨机床
还可以通过声发射检测结构健康对声发射技术的应用进行详细介绍和说明。定位 当材料发生声发射活动时，向四周个声发射传感器接受信号，然后根据传感器声发射源的位置。声发射源定位方法主要根结果如图 1-2 所示。
算了最终实验测量结果的不确定度。哈工大的牛春岩利用 AFM 实现金刚石刀具的在位检测，如图 1-3 所示，将原子力显微镜安装在金刚石刀具研磨机床上，利用三维运动平台，在高精度的 CCD 监控下，使 AFM 的针尖与金刚石刀具刃口对正，并且提出了随机统计法的金刚石刀具圆弧波纹度评价方法，此后不久，他还提出了一套基于 C_LVDT 传感器的在位金刚石刀具圆弧波纹度检测装置，检测结果与轮廓仪测量数据对比验证，两者具有较好的吻合性[30]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]金刚石刀具刀尖圆弧波纹度的测量及评价[J]. 雷大江,岳晓斌,崔海龙,张晓峰. 光学精密工程. 2017(10)
[2]单晶金刚石刀具精密检测与评价方法研究[J]. 李迪,房建国,罗智. 航空精密制造技术. 2016(02)
[3]微圆弧金刚石刀具刀尖圆弧的测量及评价[J]. 周京博,李增强,王亚奇,孙涛,宗文俊. 纳米技术与精密工程. 2013(04)
[4]小波包分析技术在电流刀具磨损监测系统中的应用[J]. 李斌,丁玉发,刘红奇. 心智与计算. 2010(04)
[5]基于切削力预测模型的刀具几何参数和切削参数优化[J]. 潘永智,艾兴,唐志涛,赵军. 中国机械工程. 2008(04)
[6]基于小波分析的声发射源定位技术[J]. 李光海,刘时风. 机械工程学报. 2004(07)
[7]连续声发射信号的源定位技术[J]. 沈功田,耿荣生,刘时风. 无损检测. 2002(04)
[8]基于混合智能的刀具状态在线识别[J]. 路勇,姚英学,董申. 高技术通讯. 2001(01)
[9]用于监测刀具磨损的声发射（AE）特征优选方法[J]. 陈爱弟,王信义,王忠民,杨大勇,贾玉平. 北京理工大学学报. 2000(03)
[10]刀具磨损声振特性的功率谱分析[J]. 王太勇,郭千里,赵国立,曾子平. 天津大学学报. 1995(04)
博士论文
[1]金刚石刀具研磨声发射信号的处理表征与实验研究[D]. 杜文浩.哈尔滨工业大学 2015
[2]基于声发射技术的钢轨伤损检测与判别研究[D]. 章欣.哈尔滨工业大学 2015
[3]基于切削力感知的智能切削刀具设计及其关键技术研究[D]. 肖才伟.哈尔滨工业大学 2014
[4]车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究[D]. 李威霖.西南交通大学 2013
[5]基于切削力精确建模的钛合金薄壁件让刀变形预测研究[D]. 宋戈.山东大学 2012
[6]高精度金刚石刀具的机械刃磨技术及其切削性能优化研究[D]. 宗文俊.哈尔滨工业大学 2008
[7]起重机的声发射源特性及识别方法研究[D]. 吴占稳.武汉理工大学 2008
硕士论文
[1]16MnR钢的裂纹扩展规律分析及其声发射模式识别研究[D]. 刘砚文.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于CLVDT的金刚石刀具圆弧波纹度在位检测技术研究[D]. 牛春岩.哈尔滨工业大学 2017
[3]汽车发动机铣削刀具磨损在线监测研究及应用[D]. 邓乔波.华中科技大学 2016
[4]基于铣削力的刀具磨损在线监测研究[D]. 王定.华中科技大学 2015
[5]基于AE监测的金刚石切片刀刃磨技术研究[D]. 王宇健.哈尔滨工业大学 2014
[6]基于主轴电机电流信号的刀齿失效监测方法研究及实现[D]. 俞宜洋.华中科技大学 2012
[7]基于振动信号的PCB微钻刀具磨损状态监测研究[D]. 任振华.上海交通大学 2012
[8]纤维增强复合材料的磨削及基于声发射信号砂轮磨损状态识别研究[D]. 杨杨.天津大学 2012
[9]基于AFM的圆弧刃金刚石刀具全刃口锋利度检测与评价技术研究[D]. 张晓峰.中国工程物理研究院 2011
[10]基于声发射法的铣刀磨损状态识别研究[D]. 汤为.上海交通大学 2009
本文编号：3542011
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3542011.html
