36、螺纹攻丝工艺稳定性及 TiN - WS₂ 复合涂层研究

螺纹攻丝工艺稳定性及 TiN - WS₂ 复合涂层研究

1. 螺纹攻丝工艺改进

在螺纹攻丝过程中,向有效工作区域供应金属加工液(MWF)对于提高工艺稳定性和刀具寿命至关重要。有专利设计了一种攻丝工具,冷却液从轴向冷却通道流出,并在分流元件处径向向外分流,为加工盲孔和通孔提供了合适的 MWF 供应。

基于此专利和相关标准,设计了用于改进冷却液供应的攻丝工具,并通过有限元法(FEM)和计算流体动力学(CFD)模拟对工具进行评估。

1.1 实验设置
  • 预实验 :在水平铣床上使用 M6 碳化钨攻丝工具对亚共晶 Al - Si 合金进行螺纹攻丝预实验。实验参数为恒定进给率 1 mm/rev,切削速度 49 m/min。使用刚性夹紧卡盘避免进给力效果的阻尼,通过压电测力计测量进给力(Fz)和前后扭矩(Mz)。
  • 流量测量 :对内部供应直径为 1 mm 的攻丝工具进行流量测量,泵压力调至 30 bar 时,测得的平均流量信号约为 1.66 L/min。
  • 不同泵容量加工测试 :使用传统的内部冷却液供应攻丝工具,设置不同的泵容量(20、40 和 80 bar)进行加工测试,重点关注切屑形成过程以及切屑尺寸与流量的关系。不同泵容量对应的平均流量分别为 1.19、1.91 和 2.65 L/min。实验中观察到的切屑类型主要为不连续切屑,在无 MWF 供应时还出现了螺旋 - 螺旋切屑。
泵压力(bar)
【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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