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63000字硕士毕业论文小波包技术在刀具振动解释和表面粗糙度测量中的应用

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:63000字
论点:工件,表面,刀具
论文概述:

表面粗糙度是评定工件加工质量的主要标准,本文基于切削理论建立了工件表面粗糙度的预测模型,可以在切削过程中实时监测表面粗糙度的变化情况,根据实际情况可以随时修改切削参数,有效地

论文正文:

第1章导言

1.1引言在实际加工中,工件的表面质量决定了工件的使用性能,是生产加工中需要重点控制的参数。工件的机械加工表面质量可以从两个方面进行评定:几何方面的评定参数是表面粗糖度与波纹度;物理方面的评定参数是加工后工件表面层材料的物理力学性能。其中,表面粗糙度对零件的工作精度、配合性质和疲劳强度等都会产生重要的影响,一般来说,表面粗糖度数值小,会提高配合质量,减少磨损,延长零件的使用寿命,但零件的加工费用也会增加,本文主要研究表面粗糖度的预测问题,希望在加工之前或者加工中及时了解表面粗糙度的数值,从而做出相应的改变,这样可以有效提高生产效率,提高零件的质量。国内外许多专家都对工件的表面粗糖度进行了深入的研究,表面粗糖度已经成为影响工件性能的重要特征之一。如图1-1所示,表面粗糙度的影响因素很多[1],刀具特性、工件特性、加工参数和切削现象都会影响工件的表面粗糖度。因为影响因素很多,不可能对每一个影响因素都进行分析,在已有的研究中,主要关注刀具的几何参数、切削用量、刀具振动等对粗糖度的影响。由切削理论可知,工件表面的理论粗糖度是由刀具几何参数和切削用量确定的,因此,刀具几何参数、切削用量是影响表面粗糖度的确定性因素。机械加工中,刀具与工件直接接触,工件表面形貌可以看作是刀具在工件表面上留下的“指纹”;刀具与工件之间的相对振动,会使刀具在工件表面留下凹凸不平的痕迹,导致工件表面粗糖度值发生变化,并且刀具与工件间的振动受机床结构和切削振动等因素的影响,其数值总是在不停地变化,无法确切的表达刀具振动与工件表面粗糖度的关系。因此,刀具与工件间的振动是影响表面粗糙度的主要动态因素。在切削过程中,刀具在三个方向上都会发生振动,经研究,刀具在径向上的振动对表面粗糖度的影响要明显大于其他两个方向的振动影响。因此,本文主要研究刀具几何参数、切削用量和刀具径向振动对工件表面粗糖度的影响,研究该情况下工件表面粗糙度的预测问题。
 1. 2表面粗糖度预测研究现状影响工件表面粗糙度的因素很多,国内外许多学者采用不同的方法、从不同方面对工件表面粗糖度进行了研究,试图从中发现某些规律,可以实现表面粗糙度数值的预测。对表面粗糙度的预测建模一般采用三种方法,分别是切削理论、回归分析法和神经网络技术。下面详细介绍这三种方法。
1.2.1基于切削理论的工件表面粗糖度预测建模Lin和Chang根据切削理论建立了车削过程中表面粗糖度的预测模型,文中指出刀具与工件间的振动频率和幅值对工件表面粗糙度影响很大,而且刀具振动频率与主轴转速的比值是影响粗糙度的一个更加重要的参数,具有很大的研究意义。研究还表明,径向振动对工件表面粗糙度的影响远远大于其他两个方向对粗糙度的影响。
 第2章表面粗糖度影响因素分析
 2. 1表面形貌形成机理工件表面从宏观到微观主要分为粗糙度、波纹度和几何形状三种特征[丨8],它们的形成受机床结构、切削条件和刀具参数等因素的影响,如果能建立表面形貌的仿真模型,根据模型修改相应的参数,则可获得高质量的工件表面。本文基于机床运动学和切削理论,对车削工件表面形貌的形成进行了系统的分析,总中发现工件表面粗糖度形成的原理,为下文中表面粗糖度的仿真提供了理论基础。
 2.1. 1车削表面形貌的形成由于机床系统、生产环境、加工参数、刀具参数和工件材料等综合因素,工件表面会产生多种形貌特征,这些形貌特征主要分为粗糖度、波纹度和几何形状三类。其中,几何形状是宏观特征,在工件表面上呈现出一个或者几个起伏,其幅值较大,间距较大(如图2-l.a所示)。波纹度是微观和宏观之间的特征,在工件表面呈现出周期性的起伏(如图2-l.b所示),其幅值较小,间距较小。粗糖度是微观特征,在工件表面上呈现有规律的起伏(如图2-1.C所示),其幅值很小,间距也很小,从宏观上看几乎是平直的,但是从微观上看起伏变化很快[19]。实际的工件表面轮廓形状就是由这三类特征叠加而成的(如图2-l.d所示)。将体现几何形状特征、波纹度特征和粗糙度特征的表面分别称为几何形状表面、波纹度表面和粗糖度表面。
 第3章刀具振动信号采集实验设计..............193.1传感器的选择.............193.2采样频率的选取.............213.3刀具振动信号采集实验设计.............233.4表面粗糙度测量.............27第4章基于小波包技术的刀具振动信号处理.............314.1刀具振动信号预处理方法.............314.2刀具振动位移信号求解.............344.3刀具振动信号小波包分解与重构.............374.4刀具振动信号各频段能量比值.............394.5刀具振动信号频谱分析.............424.6小结.............47第5章工件表面形貌仿真及粗糙度预测.............495.1工件表面粗糙度仿真假设条件.............495.2理论粗糙度表面形成过程.............495.3工件表面三维形貌仿真.............525.4试验数据分析.............595.5小结.............60
结论
 表面粗糙度是评定工件加工质量的主要标准,本文基于切削理论建立了工件表面粗糙度的预测模型,可以在切削过程中实时监测表面粗糙度的变化情况,根据实际情况可以随时修改切削参数,有效地控制了表面粗糙度的变化范围,保证了产品的质量。本文的主要工作如下:1.分析了表面粗糙度的影响因素,其中,刀具参数和切削参数等是影响表面粗糙度的确定性因素,刀具与工件间的振动是影响表面粗糙度的主要动态因素。从表面形貌的形成机理中也可以看出,刀具与工件间的高频振动形成了工件粗糙度表面。因此,可以把表面实际粗糙度轮廓表示为理想轮廓和刀具与工件间高频振动的叠加。根据研究,刀具在径向上的振动对粗糙度的影响远大于其他两个方向的影响,本文的主轴旋转频率为10Hz,对表面粗糙度的影响不大,因此,本文主要研究径向刀具振动对表面粗糙度的影响。2.本文釆用直接测量法对刀具的振动信号进行分析。首先,使用加速度传感器测量刀具的振动加速度信号,对信号进行平滑预处理,滤去低频信号,在频域内进行两次积分转换为振动位移信号。其次,对刀具的振动位移信进行小波包分解和重构,选取其中所占能量较大的7个频段作为主要研究对象。最后,使用傅里叶变换对各个频段的信号进行频谱分析,选出各个频段中的主要频率和幅值,写出各频率对应的余弦方程,则刀具的振动方程可表示为这7个余弦方程的和。根据实验数据,分析了主轴转速、进给量和背吃刀量对刀具振动频率和幅值的影响,结果表明,切削参数对刀具振动的影响与对表面粗糙度的影响一致。3.求解了切削过程中刀具上各点的轨迹方程,建立了基于刀具振动的工件表面三维形貌仿真模型,把求得的刀具振动方程带入该仿真模型,利用MATLAB软件完成了仿真。该工件表面形貌仿真模型中只包含了粗糙度表面,可以从该模型中方便的求出工件各处的粗糙度值,将粗糙度预测值与粗糙度测量值进行对比,结果发现二者的误差在10%以内,说明利用该模型可以有效地预测表面粗糙度值,而且证明了使用小波包分析和频谱分析求解刀具振动方程的正确性。
 参考文献:[1]RG. Benardos, G.C. Vosniakos. Predicting Surface Roughness in Machining: AReview[J] .International Journal of Machine Tools and Manufacture.2003,43(8):833-844.[2]Dong-Sik Kim, In-Cheol Chang,Seung-Woo Kim. Microscopic TopographicalAnalysis of Tool Vibration Effects on Diamond Turned OpticalSurfaces[J] .Precision Engineering.2002,26(2): 168-174.[3]M. Thomas, Y Beauchamp,A.Y. Youssef,J. Masounave.Effect of Tool Vibrations onSurface Roughness During Lathe Dry Turning Process[J].Computers & IndustrialEngineering. 1996,31 (4): 637-644.[4]S.C. Lin,M.F. Chang.A Study on the Effects of Vibrations on the Surface FinishUsing A Surface Topography Simulation Model for Turning[J] .International Journalof Machine Tools and Manufacture. 1998,38(7): 763-782.张军,唐文彦,强锡富,等?切削振动条件下工件表面轮廓的形成机理[J].仪器仪表学报.2000,21(3):225-228.尹自强,李圣怡.振动影响下金刚石车削表面的形貌仿真[J].国防科技大学学报.2003,25(1):78-83.韩连华.基于回归分析和数据挖掘的建筑能耗基准评价模型研究[D].北京工业大学,2009.王洪祥,李旦,董申等.超精密车削表面粗糙度预测模型的建立[J].高技术通讯.2000,10(3):77-82.I王素玉,艾兴,赵军,等.高速铣削表面粗糙度建模与预测[J].工艺与检测.2006,8:65-68.O.B. Abouelatta, J. Madl.Surface Roughness Prediction Based on CuttingParameters and Tool Vibrations in Turning Operations[J] Journal of MaterialsProcessing Technology.2001,118(1): 269-277.