【摘 要】
:
SiCp/Al复合材料由于其良好的物理性能,已经在航空航天、汽车、电子、军事和精密仪器等领域广泛地应用。然而,由于SiCp/Al复合材料特有的内部不均匀的特性,导致SiCp/Al复合材料在切削加工过程中,容易造成加工表面缺陷,致使加工表面粗糙度差等一系列问题的产生,尤其是随着Si C颗粒体积百分数的增加,其切削加工时,表面粗糙度更加难以控制。因此,本文针对高体积分数SiCp/Al复合材料加工过程中
【基金项目】
:
中央高效基本科研业务专项资金项目:SiC/TiC增强铝基复合材料制备及加工技术研究(2014ZD37); 中央高效基本科研业务专项资金项目:SiCp/Al复合材料切削刀具磨损机理研究(2017MS148);
论文部分内容阅读
SiCp/Al复合材料由于其良好的物理性能,已经在航空航天、汽车、电子、军事和精密仪器等领域广泛地应用。然而,由于SiCp/Al复合材料特有的内部不均匀的特性,导致SiCp/Al复合材料在切削加工过程中,容易造成加工表面缺陷,致使加工表面粗糙度差等一系列问题的产生,尤其是随着Si C颗粒体积百分数的增加,其切削加工时,表面粗糙度更加难以控制。因此,本文针对高体积分数SiCp/Al复合材料加工过程中存在的问题进行了实验研究,以切削用量及刀具几何形状为优化对象,以表面粗糙度为主要优化目标,进行切削参数优化,探究各参数对表面粗糙的影响程度,掌握获得较小表面粗糙度的参数选择方法。进一步以功率系数和表面粗糙度为目标,以切削用量和刀具几何形状为优化对象,建立多目标优化模型,探究各参数对功率系数和表面粗糙度的综合影响,为SiCp/Al复合材料在实际切削加工过程中切削参数的选择提供了参考。本文主要的研究内容和结论如下所示:1.对SiCp/Al复合材料在切削过程中存在的表面缺陷进行了深入的探究,主要探究了加工该复合材料时,零件表面的形成机制、表面缺陷的类型及影响加工表面粗糙度的主要因素。研究发现,影响SiCp/Al复合材料切削加工表面粗糙度的主要因素包括制备工艺、切削用量、刀具的材料和几何形状。2.采用田口方法研究了车削高体积分数SiCp/Al复合材料的表面粗糙度。经方差分析发现,进给量和刀尖圆弧半径是对表面粗糙度影响的显著性因素,而背吃刀量和切削速度是非显著性因素。建立了关于表面粗糙度的二次回归方程的预测模型,并利用实验验证了模型的有效性。3.对车削高体积分数SiCp/Al复合材料表面粗糙度和功率系数进行多目标优化。发现切削参数对表面粗糙度的影响顺序为:进给量、刀尖圆弧半径、主偏角、背吃刀量、切削速度;对功率系数的影响顺序为:背吃刀量、进给量、切削速度、主偏角、刀尖圆弧半径;获得最优参数组合为:刀尖圆弧半径0.8mm,背吃刀量0.25mm、进给量0.12mm/r、切削速度299.87m/min、主偏角62.5°,并通过实验验证了该结果。
其他文献
空间信道与光纤信道相比具有灵活性强、传输损耗低以及传输距离远等优点,是构建星地间量子通信系统不可或缺的部分。但是,空间信道的传输媒介为不稳定的大气,在通信过程中,量子信号不可避免地会受到大气效应的影响,从而造成系统的安全密钥率下降、误码率上升、通信传输距离变短。因此,本文对空间信道特性对量子通信系统性能的影响进行了研究。主要研究内容如下:首先,建立了基于纠缠的高斯调制连续变量量子密钥分发传输模型,
绝缘子是输电线路的重要组成元件,其积污特性会影响绝缘子的外绝缘性能,是外绝缘配置的主要依据之一。而绝缘子表面能作为伞面能量状态的一种描述,直接影响着绝缘子表面的积污性能。因此,掌握自然条件下绝缘子表面能对其积污特性的影响规律,可为绝缘子伞面材料的研究提供一定的参考依据,对有效减少输电线路污闪事故的发生具有重要的现实意义。本文以典型绝缘子为研究对象,对污秽颗粒与绝缘子表面的碰撞及粘附过程进行了受力分
本文综述了国内外学者在布里渊光时域分析(BOTDA)系统技术和信噪比改善方面的研究概况。传统BOTDA系统受信噪比(SNR)的限制,不能满足大型工程高精度、长距离等要求,因此,信噪比是决定BOTDA系统性能的关键参数。如何进一步降低系统噪声对探测信号的影响、保证测量准确度的同时减少数据处理时间是目前BOTDA技术亟待解决的问题之一。采用非局部均值(NLM)算法对RBOTDA温度传感实验数据进行降噪
血管内光学相干层析成像(Intra Vascular Optical Coherence Tomography,IVOCT)是目前分辨率最高的血管内成像技术,但其穿透能力较弱,且在病变出现的早期,仅根据组织结构图像无法准确识别粥样硬化斑块成分,需要形态结构之外的生理信息对比机制,获得具有临床参考价值的组织光学特征参数。血管内光声成像(Intra Vascular Photo Acoustic,IV
当前背景下,全球能源问题火热、电网规模不断增加、特高压工程建设不断完善、电力系统不断扩张融合,作为重要电气设备之一的电力变压器面临着无法避免的电能质量问题和更高的标准要求。谐波的存在不仅导致变压器损耗的增加以及产生振动噪声,也在一定程度上威胁电气设备运行安全、降低使用寿命。如何完成复杂工况下变压器铁心损耗分离是复杂而重要的研究课题。为了对电工钢片和变压器叠片铁心在复杂激励条件时的损耗进行准确计算和
灾难发生后的现场救援是挽救人民群众生命和财产安全的重要手段。由于灾难现场环境复杂,救援人员可能受到不可预知的危险,威胁救援人员的生命安全,增加灾难造成的损失。在复杂环境中,救援机器人可以有效保护救援人员的生命安全,提高救援队伍的战斗力。因此机器人救援策略的研究,不仅具有重要的科学意义,也具有显著地应用价值。基于粒子群算法的机器人救援策略是目前的研究热点。其目标是将多机器人任务分配的策略进行优化,从
内窥式光声层析成像(Endoscopic Photo Acoustic Tomography,EPAT)是一种检测生物腔体组织病变的新型成像方法。由于探测器的扫描几何封闭在管腔内,使光声信号的采集方式受到高度限制,导致探测器有时只能在有限扫描角度范围内采集到不完备的光声信号,进而影响重建图像质量。本文研究利用有限角度稀疏测量数据重建高质量EPAT图像的深度学习方法。主要工作包括两方面:一是针对从有
燃煤电站每年向环境中排放大量的粉尘、NOx、SOx、等污染物并且烟气中Hg、As、Pb等痕量元素的排放也一直被当做环境中重金属的主要来源。当前燃煤电站痕量元素污染物的主要脱除技术和设备有活性炭注射技术、选择性催化还原设备、静电除尘设备和布袋除尘设备。然而这些技术和设备的使用成本较高且对痕量元素的脱除效率也相对较低,因此研究一种价格低且脱除效率高的材料将对燃煤电站痕量元素污染物的脱除具有重要意义。飞
低转速滚动轴承被广泛应用于工程机械和风力发电等领域,其运行状态的稳定与否将会直接或间接影响整个机械系统的稳定性和可靠性,因此对低转速滚动轴承的故障诊断研究具有十分重要的意义。本文对含有确定性强干扰成分的低转速滚动轴承振动信号进行故障诊断方法研究,主要研究内容如下:(1)针对强干扰下低转速滚动轴承故障特征信息微弱的问题,提出了基于SVD-VMD的低转速滚动轴承故障特征提取方法。利用奇异值及其差分谱和