22、镍基高温合金线切割放电加工及双相不锈钢直齿轮加工研究

镍基高温合金线切割放电加工及双相不锈钢直齿轮加工研究

镍基高温合金线切割放电加工实验

在制造业中,材料的加工一直是一个关键问题。对于一些难加工材料,如镍基高温合金 Incoloy 800HT,传统加工方法往往面临诸多挑战。它强度高、热扩散率低,采用传统加工方法时可加工性较差。为了克服这些缺点,非传统的材料去除工艺应运而生,线切割放电加工(WEDM)就是其中之一。

WEDM 是从放电加工(EDM)概念发展而来的,常用于加工硬材料和制造复杂形状的零件。在本次实验中,研究人员主要关注如何通过田口方法优化 Incoloy 800HT 的加工工艺变量。

实验材料与方法
  • 材料选择 :选用 Incoloy 800HT 作为工件材料,其具有出色的耐高温和耐腐蚀性能,常用于热处理设备、热交换器等。工件尺寸为直径 25mm、长度 150mm,并将其夹紧在加工室内。
  • 设备与参数 :使用 Concord 品牌的 DK - 7732 型 WEDM 机床进行实验。工具电极采用可重复使用的钼丝,介电流体使用去离子水。
  • 实验设计 :传统的实验设计方法需要进行大量的实验,而田口实验设计方法解决了这个问题。研究人员根据相关文献选择脉冲时间(µs)、脉冲间隔时间(µs)和峰值电流(A)作为独立变量,材料去除率(MRR)和表面粗糙度(SR)作为性能特征。这些独立参数及其水平和范围如下表所示:
    | 符号 | 变量 | 水平 1 | 水平 2 | 水平 3 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- |
【电能质量扰动】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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