基于斜射式散射法的曲表面粗糙度检测原理及系统研究

发布时间：2017-08-13 08:12

  本文关键词：基于斜射式散射法的曲表面粗糙度检测原理及系统研究

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【摘要】：表而粗糙度对工件的性能有很大的影响,由于机械、电子及光学工业的飞速发展,对精密机械加工表面的质量的要求日益提高,不断小型化的工业品也使得表面粗糙度的测量显现出越来越重要的地位。采用光学法测量表面粗糙度具有非接触、无损伤、测量精度高等优点。但是,对于一些复杂情况下曲表面粗糙度的测量,如狭小空间、微小孔内表面等,光学探头因为很难靠近曲表面测量处而无法进行测量。论文针对目前狭小空间曲表面粗糙度测量精度与效率不足的问题,对光源斜射入狭小空间曲表面形成的空间散射强度信号分布与曲表面粗糙度值之间的关系进行了研究,首次提出了一种基于斜射式散射法的光纤传感器粗糙度测量系统。基于光散射原理分析了系统测量原理,并首次将曲表面曲率半径作为重要影响因子,分析其对光学特征值的影响,同时也对光纤传感器、光电系统进行特征分析和设计。针对测量的要求,设计包括运动控制与数据采集等功能的曲表面测量系统的原型系统,并采用反馈型神经网络对数据进行优化处理。基于上述系统,实验构建了系统测量电压值与光入射角度、传感器与曲表面测量距离及曲表面曲率等参数之间的特性曲线,确定了该系统的测量范围;并通过标定实验获得了粗糙度值和测量电压值的特性曲线,该特性曲线与理论分析结果相吻合,且呈单调性;最后利用该系统进行了狭小空间曲表面粗糙度的测量实验。研究结果表明,该方法具有一定的可行性,与触针法所获结果之间的误差小于5%,能够进行狭小空间曲表面粗糙度测量。
【关键词】：狭小空间 曲表面 粗糙度 斜射式 散射法
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG84
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第一章 绪论12-21
• 1.1 课题背景和意义12-13
• 1.2 表面粗糙度测量光学法的研究进展13-20
• 1.2.1 粗糙度评定理论13-14
• 1.2.2 粗糙度测量技术简介14-16
• 1.2.3 狭小空间曲表面粗糙度测量技术的国内外研究现状16-20
• 1.3 论文的主要内容及其安排20-21
• 第二章 基于斜射式散射法系统的检测原理21-31
• 2.1 引言21
• 2.2 光散射原理21-22
• 2.3 斜射入曲面RIM-FOS光纤传感器接收光通量函数22-28
• 2.3.1 RIM-FOS工作原理简介23-24
• 2.3.2 曲面模型简化成平面模型理论分析24-26
• 2.3.3 RIM-FOS接收散射光强的有效面积26-28
• 2.4 RIM-FOS光纤传感器端面结构设计及检测原理28-30
• 2.5 章节小结30-31
• 第三章 检测系统总体结构设计31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 检测系统技术指标31
• 3.3 系统原理简介31-32
• 3.4 RIM-FOS光纤传感器结构设计32-35
• 3.5 光电系统结构设计35-45
• 3.5.1 光源的选择35
• 3.5.2 光电池的选择35-38
• 3.5.3 放大滤波电路的设计38-45
• 3.5.3.1 前置放大电路的设计39-42
• 3.5.3.2 滤波电路的设计42-44
• 3.5.3.3 放大电路的设计44
• 3.5.3.4 完整放大滤波电路及实物图44-45
• 3.6 实验平台的搭建45-46
• 3.7 章节小结46-47
• 第四章 测试平台运动控制及数据采集界面设计47-53
• 4.1 引言47
• 4.2 运动控制MFC界面设计47-49
• 4.3 数据采集MFC界面设计49-52
• 4.4 章节小结52-53
• 第五章 实验与分析53-72
• 5.1 引言53
• 5.2 主要影响因子对系统测量值的影响53-59
• 5.2.1 曲表面粗糙度取样长度和评定参数的选择53-54
• 5.2.2 系统影响因子分析的实验流程54-55
• 5.2.3 距离的影响55-57
• 5.2.4 入射角的影响57-58
• 5.2.5 加工方式的影响58
• 5.2.6 曲表面曲率的影响58-59
• 5.3 标定实验59-62
• 5.4 验证实验62-63
• 5.5 利用神经网络进行数据处理与分析63-69
• 5.5.1 神经网络简介63-64
• 5.5.2 反馈神经网络数据处理64-67
• 5.5.3 Elman神经网络与均值数据处理对比67
• 5.5.4 Elman反馈型神经网络训练与仿真实验67-68
• 5.5.5 实验结果分析68-69
• 5.6 误差分析及处理方法69-71
• 5.7 章节小结71-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 课题总结72-73
• 6.2 课题展望73-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-79
• 在校期间的研究成果及发表的学术论文79

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本文编号：666262