25、多刃口涂层刀具在一次性钻削 Ti/CFRP/Al 叠层材料中的性能研究

多刃口涂层刀具在一次性钻削 Ti/CFRP/Al 叠层材料中的性能研究

1 引言

金属 - 复合材料叠层结构中紧固件孔的完整性和尺寸精度至关重要,尤其在飞机机身的螺栓/铆接接头承受严苛载荷的情况下。过去约 15 年,钻削此类孔的工艺技术成为研究热点。早期研究聚焦于不同刀具材料、切削速度和进给率对钻削力、刀具磨损和毛刺形成的影响。例如,在钻削多向石墨/双马来酰亚胺(Gr/Bi)和钛(Ti)叠层工件时,较高的切削速度会导致 Ti 层温度升高,加剧刀具磨损并降低孔质量;较高的进给率虽会增加钻削力、扭矩和工件表面粗糙度,但能减少毛刺尺寸和复合材料热损伤。因此,推荐使用硬质合金钻头,采用低切削速度和中等进给率的加工条件。

在钻削 Al/CFRP/Ti 叠层材料时,使用低切削速度(10 m/min)的硬质合金阶梯钻头并配合微量润滑(MQL),可获得较好的孔质量和刀具寿命。近期研究则关注操作参数、切削环境和先进金刚石涂层对钻削 3 层金属 - 复合材料叠层时刀具磨损和孔精度/表面完整性的影响。

钻削几何设计中,采用多切削刃或多刃口设计可提高刀具强度和刚性。然而,使用 3 切削刃钻头时,扭矩和推力会显著增加,但减小钻尖处的腹板厚度和刀具倾斜角可降低切削力并提高孔表面质量。

本文通过实验研究钻刃口设计、进给率和啄钻循环对一次性钻削 Ti/CFRP/Al 叠层材料时刀具磨损和孔精度的影响。

2 实验工作

2.1 工件材料、刀具和实验设置

钻削试验采用 3 层金属/复合材料叠层,包括退火 Ti - 6Al - 4V 钛合金、碳纤维增强塑料(CFRP)复合材料(ACG MTM441/HTS - 268 - 12K,纤

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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