23、超声加工磨料形状与铝合金铰孔特性研究

超声加工磨料形状与铝合金铰孔特性研究

超声加工中磨料形状对材料去除和磨损的影响

在超声加工(USM)过程中,磨料浆特性对加工效果影响很大。以往研究多关注磨料尺寸、材料和浓度的影响,而磨料形状的研究相对较少。下面将通过光滑粒子流体动力学(SPH)模拟和实验,来探究磨料形状对材料去除和磨料磨损的影响。
- SPH模拟方法 :使用ANSYS AUTODYN中的SPH处理器构建模拟模型。模拟条件如下表所示:
| 模拟条件 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 磨料形状 | 卵形、半球形 |
| 磨料材料 | Al₂O₃、SiC |
| 磨料体积 | 116 µm³ |
| 工件材料 | 浮法玻璃 |
| 工具材料 | SS304 |
| 穿透深度 | 1 µm |
| 计算时间 | 5 µs |

模型中,振动工具用拉格朗日求解器构建,磨粒用SPH求解器建模,工件基底则结合了SPH和拉格朗日求解器。为减小模型规模和计算时间,采用四分之一对称的三维模型。
- SPH模拟结果 :通过模拟得到了不同磨料作用下工件的裂纹扩展情况。不同类型磨料会使工件产生不同程度的断裂。SiC磨料会使工件产生中位裂纹,而Al₂O₃磨料仅在工件表面附近产生浅裂纹。磨料形状对裂纹扩展也有很大影响,半球形磨料使工件的断裂程度更大。例如,半球形SiC磨料产生的裂纹深度可达5 µm,而卵形SiC磨料产生的裂纹深度仅为3.8 µm。不同磨料的磨损情况也不同,SiC磨料更抗破碎,所有情况下磨料的冲击位置磨损都很严重。以下是不同情况下工件的断裂体积(Vₛ)

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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