26、机械加工研究前沿:多领域成果展示

机械加工研究前沿:多领域成果展示

在机械加工领域,众多研究聚焦于提升加工精度、优化工具性能以及探索新的加工工艺。下面将为大家介绍几个不同方向的研究成果,涵盖多刃涂层刀具的钻孔性能、蓝宝石晶圆的微槽加工以及精密滚子的表面生成研究。

多刃涂层刀具在一次性钻孔中的性能

在钻孔加工中,刀具的性能对加工效果有着重要影响。研究发现,进给速度是影响刀具寿命的唯一具有统计学意义的因素,其贡献率(PCR)达到72.4%。而刃口设计和钻孔策略对刀具寿命的影响极小。当降低进给速度且不进行啄钻时,刀具磨损会适度增加。

刃口设计对孔径有着显著影响,无论进给速度和钻孔策略如何。三刃钻头由于与加工表面的接触增加,减少了振动,从而钻出的孔直径更小。

虽然钻孔策略对整体平均孔圆柱度的影响在统计学上不显著,但仍有适度影响,PCR约为31%,而刃口设计和进给速度的影响可以忽略不计。

使用三刃钻头时,孔的圆度通常会得到改善,刃口设计在钛和碳纤维增强塑料(CFRP)层的圆度参数中起主导作用。

此外,钛屑的形态从入口处的锥形螺旋屑变为层底部的堆积形态。相反,铝合金的高延展性导致产生长螺距的螺旋屑,但随着钻头深入叠层,这些屑会严重折叠。

蓝宝石晶圆微槽加工的基础研究

蓝宝石因其硬度高,在进行微槽加工时需要浅切削深度。研究人员使用超精密加工中心和金刚石车削刀具进行了相关实验。

实验设置
  • 加工中心 :采用超精密加工中心(ROBONANO α - 0iB,FANUC),具有平移轴(X、Y和Z)和2个旋转轴(B和C),各轴分辨率高,X、
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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