考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法
目的提出一种考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法,精确预测零件表面粗犍度。方法首先采集车削过程中的功率和振动信号,测量加工表面粗糙.度值,利用集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和小波包分析提取振动信号的时域与频域特征,联合功率信号的时域特征、能耗特征与切削参数,构造联合多特征向量。然后采用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理生成融合特征。最后将融合特征作为基于支持向量机(Support vectormachine,SVM)的表面粗糙.度预测模型的输入特征,并使用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对SVM模型相关核参数进行优化以提高预测精度。结果预测得到的表面粗糙度平均相对误差为4.91%,最大误差为0.111um,预测时间为9.24s。与单传感器预测方法及多传感器联合特征领测方法相比,多传感...
加载相位差对微动磨损影响的数值模拟研究
目的研究不同加载相位差下微动磨损量随切向载荷幅值的变化规律。方法在ABAQUS中建立柱面/平面微动磨损模型,设置不同的加载相位差,结合能量模型和UMESHMOTION子程序,进行仿真试验,对不同情况下的磨损深度进行仿真分析。结果法向载荷、位移载荷和应变载荷取定值时,0°相位差的磨损深度最小,180。相位差的磨损深度最大,90。和270。相位差的磨损深度相同,且介于二者之间;当法向载荷和位移载荷为定值时,0°相位差的磨损深度随应变载荷的增大而减小,90°相位差的磨损深度不受应变载荷幅值的影响,180°相位差的磨损深度随应变载荷的增大而增加,且接触状态由部分滑移向完全滑移逐渐过渡;当法向载荷和应变载荷一定时,随位移载荷的增加,各相位差下磨损宽度和磨损深度都呈现出增大的趋势;在部分滑移状态下,当应变载荷较大时,0°相位差的最大磨损深度发...