CFRP/鋁合金材料具有高比強(qiáng)度、耐摩擦、耐疲勞等優(yōu)異性能,被廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車(chē)行業(yè)以及輪船等領(lǐng)域。但是由于兩種材料的硬度、強(qiáng)度不同,采用傳統(tǒng)鉆削加工方式對(duì)其進(jìn)行制孔加工時(shí),容易產(chǎn)生毛刺、撕裂、分層等缺陷,難以滿(mǎn)足航空航天等特殊領(lǐng)域的高精度要求。軸向振動(dòng)鉆削是一種新型的脈沖式特種加工方法,具有改善切削性能,降低切削力,提高加工孔表面質(zhì)量等優(yōu)點(diǎn)。在制孔過(guò)程中,刀具的磨損狀態(tài)直接影響生產(chǎn)效率、加工成本以及鉸接孔的質(zhì)量。鉆削加工是在半封閉狀態(tài)下進(jìn)行的,制孔過(guò)程中無(wú)法直接觀(guān)察和監(jiān)測(cè)刀具的磨損狀態(tài),主要通過(guò)操作工人經(jīng)驗(yàn)判斷刀具磨損程度,制定換刀方案,但這種方法可靠性差且難以應(yīng)用于自動(dòng)化設(shè)備中。因此,研究刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)有利于推動(dòng)機(jī)床自動(dòng)化和智能化的發(fā)展。本文以軸向振動(dòng)鉆削裝置為試驗(yàn)平臺(tái),首先,搭建了多傳感器融合的鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以鉆削力信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)作為監(jiān)測(cè)信號(hào),通過(guò)硬質(zhì)合金刀具進(jìn)行了CFRP/鋁合金工件制孔過(guò)程的刀具磨損試驗(yàn)。其次,運(yùn)用小波閾值法對(duì)鉆削力、聲發(fā)射以及振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了去噪處理,降低噪聲的影響。然后,對(duì)去噪后的信號(hào)進(jìn)行特征分析,基于時(shí)域分析法,計(jì)算出信號(hào)的...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景和研究意義
    1.2 刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)概述
        1.2.1 刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的分類(lèi)
        1.2.2 刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的組成
    1.3 刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 監(jiān)測(cè)信號(hào)的選取
        1.3.2 信號(hào)的特征分析
        1.3.3 模式識(shí)別技術(shù)
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 軸向振動(dòng)鉆削機(jī)理及試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    2.1 軸向振動(dòng)鉆削機(jī)理
    2.2 鉆頭磨損概述
        2.2.1 鉆頭磨損形式
        2.2.2 鉆頭磨損過(guò)程及劃分基準(zhǔn)
    2.3 監(jiān)測(cè)信號(hào)的確定
        2.3.1 鉆削力信號(hào)
        2.3.2 聲發(fā)射信號(hào)
        2.3.3 振動(dòng)信號(hào)
    2.4 鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
        2.4.1 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的搭建
        2.4.2 鉆削試驗(yàn)設(shè)備
        2.4.3 信號(hào)采集設(shè)備的選擇
        2.4.4 測(cè)量裝置
    2.5 監(jiān)測(cè)試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 監(jiān)測(cè)信號(hào)的去噪處理
    3.1 小波變換分析方法
        3.1.1 連續(xù)小波變換
        3.1.2 離散小波變換
        3.1.3 多分辨率小波變換
    3.2 小波閾值去噪法
        3.2.1 小波閾值去噪的原理
        3.2.2 小波閾值去噪效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.3 監(jiān)測(cè)信號(hào)的小波閾值去噪
        3.3.1 鉆削力信號(hào)小波閾值去噪
        3.3.2 聲發(fā)射信號(hào)小波閾值去噪
        3.3.3 振動(dòng)信號(hào)小波閾值去噪
    3.4 本章小結(jié)
第4章 監(jiān)測(cè)信號(hào)的特征分析
    4.1 監(jiān)測(cè)信號(hào)的時(shí)域特征分析
        4.1.1 時(shí)域特征分析方法
        4.1.2 鉆削力信號(hào)的時(shí)域特征分析
        4.1.3 聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)域特征分析
        4.1.4 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征分析
    4.2 監(jiān)測(cè)信號(hào)的頻域特征分析
        4.2.1 頻域特征分析方法
        4.2.2 鉆削力信號(hào)的頻域特征分析
        4.2.3 聲發(fā)射信號(hào)的頻域特征分析
        4.2.4 振動(dòng)信號(hào)的頻域特征分析
    4.3 監(jiān)測(cè)信號(hào)的時(shí)頻域特征分析
        4.3.1 小波能量系數(shù)分析方法
        4.3.2 鉆削力信號(hào)的小波分析
        4.3.3 聲發(fā)射信號(hào)的小波分析
        4.3.4 振動(dòng)信號(hào)的小波分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 多傳感器信號(hào)融合振動(dòng)鉆削鉆頭磨損狀態(tài)識(shí)別
    5.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鉆頭磨損狀態(tài)識(shí)別
        5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        5.1.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)
        5.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
        5.1.4 識(shí)別結(jié)果
    5.2 基于支持向量機(jī)的鉆頭磨損狀態(tài)識(shí)別
        5.2.1 支持向量機(jī)概述
        5.2.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)
        5.2.3 數(shù)據(jù)規(guī)劃及處理
        5.2.4 識(shí)別結(jié)果
    5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)的識(shí)別效果對(duì)比分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論及創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
致謝



本文編號(hào)：3838836