23、双相不锈钢(2205)正齿轮与低碳钢车削加工参数的对比研究

双相不锈钢(2205)正齿轮与低碳钢车削加工参数的对比研究

双相不锈钢(2205)正齿轮研究
  1. 加工工艺与齿轮规格
    • WEDM加工原理 :CNC线切割电火花加工(WEDM)过程中,会形成正离子和电子,电子流在工件表面产生压缩冲击,使温度升至10000°C,热量使材料熔化和汽化。使用低粘度去离子水作为电介质,机床有4轴运动,工件可沿x和y方向移动,线导向器可沿u和v方向移动,通过控制器同时控制XY工作台和UV工作台的运动来实现所需的锥角,自适应控制系统用于保持线与工件之间的恒定间隙。
    • 齿轮规格 :制作WEDM齿轮时,使用直径0.18mm的钼丝,火花间隙为0.02mm,脉冲开和关时间分别为20和7微秒,电压和电流分别为80V和2.7安培,线张力为900g,线移动速度为11.5m/s。制作滚齿正齿轮使用高碳钢滚刀。正齿轮通过滚齿和CNC线切割电火花加工制造。齿轮的齿顶圆直径为64mm,齿根圆直径为56.38mm,模数为2mm,压力角为20°,齿数为30。滚齿齿轮的齿厚为2.94mm,WEDM齿轮的齿厚为3.14mm。制作了两对正齿轮,一对WEDM齿轮标记为1(主动)和2(从动),另一对滚齿齿轮也标记为1(主动)和2(从动)。
  2. 实验设置
    • 使用0.5HP三相交流电机和变频控制器来控制电机速度。两根平行轴通过弹性联轴器支撑在轴承座上,正齿轮安装在两根实心轴上。实验中使用的速度为100、200、300、400、500、600、700和800
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值