国家自然科学基金(59675059) 作品数:21 被引量:89 H指数:7 相关作者: 王立江 赵宏伟 臧雪柏 李自军 杨兆军 更多>> 相关机构: 吉林大学 吉林工业大学 上海交通大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 吉林省科技厅资助项目 更多>> 相关领域: 金属学及工艺 自动化与计算机技术 一般工业技术 机械工程 更多>>
多元变参数振动钻削复合材料的研究 被引量:1 2002年 根据复合材料力学和线弹性断裂力学 ,假设钻削轴向力为一集中作用载荷 ,从而构造了正交纤维束增强复合材料的钻削分层临界力的数学模型 ,仿真结果表明 ,随着待钻削深度的减小 ,分层临界力急剧降低。基于这一特点 ,提出了多元变参数振动钻削纤维增强复合材料的新思路 。 张林波 王立江 刘向阳 王昕关键词:纤维增强复合材料 振动钻削 变参数振动钻削微小孔的优化试验分析 被引量:3 2000年 变参数振动钻削过程中 ,由于轴向力、扭矩等的动态变化及不同区段加工质量特征参数的不同 ,导致不同的最优振动参数和最优切削参数 .文中通过多元正交多项式回归参数优化设计 ,运用概率论和数理统计原理进行振动钻削过程的参数优化 ,并通过对比试验验证了变参数振动钻削的优良效果 . 李自军 洪迈生 王立江 赵宏伟关键词:振动钻削 变参数 微小孔 参数优化 多层复合材料微小孔振动钻削三参数优化 被引量:10 2000年 利用电控式微小孔振动钻床对多层复合材料的微小孔钻削进行了试验研究 ,对不同材料层的加工参数进行优化 ,进而提出多层复合材料阶跃式三参数振动钻削新工艺。试验表明 ,阶跃式三参数振动钻削的入钻定位误差r、孔扩量ΔD、出口毛刺高度H值比普通钻削的相应值显著降低。 赵宏伟 李自军 张林波 王立江关键词:多层复合材料 振动钻削 微小孔 参数优化 阶跃式变参数振动钻削新型叠层材料的实验研究 被引量:5 2000年 叠层材料是一种先进的复合材料,阶跃式变参数振动钻削新工艺最适合于加工新型叠层材料。在单材料优化振动钻削实验的基础上,进行了两种叠层材料按优化值变参数的振动钻削实验。实验得出,阶跃式变参数振动钻削效果明显优于相应条件下的普通钻削。 王立江 李自军 赵宏伟 张林波关键词:复合材料 钻削 叠层材料 变参数 振动 振动钻削时钻头的动力学模型 被引量:4 1998年 为了给振动钻削的进一步发展提供有力的理论依据,根据欧拉-伯努利(Euler-Bernoulli)梁理论并用哈密顿(Hamilton)原理,建立了振动钻削时钻头的动力学模型。该模型包括了钻头以及钻削操作的重要特性,即钻头的截面几何特征、螺旋角、转速和钻削过程中产生的切削力。 王立平 何玉辉 杨兆军 王立江关键词:振动钻削 钻头 动力学模型 孔加工 加工叠层材料的振动钻床嵌入式控制系统 2004年 设计了 1个用于控制叠层材料钻削加工过程的振动钻床的嵌入式控制系统。嵌入式控制系统的核心是 1个嵌入式微控制器 ,实现主轴进给、主轴振动的自动控制。系统接受标准数控语言 ,并对其进行编辑、解释和执行 ,加工前可设置初始加工参数 ,实现振频、振幅、进给量的预置 ,加工过程中依据算法自动调整加工参数。试验结果表明 ,系统工作可靠 ,参数可调范围宽 ,满足试验要求。 蒋峰 赵宏伟关键词:加工参数 钻削加工 进给量 嵌入式控制系统 嵌入式微控制器 基于ALGORFEAS的钻头有限元模型 被引量:10 2001年 利用有限元软件ALGORFEAS构建出具有复杂截面几何特性的钻头三维有限元模型。与以往将钻头看作均匀等截面圆柱体而忽略了螺旋槽和头部锥面的钻头模型相比 ,该有限元模型更接近于钻头的真实形状 ,更有利于对钻削过程中钻头的动力学特性进行深入研究。 王立平 叶佩青 张辉 段广洪 汪劲松关键词:钻头 有限元 数学模型 改进的小波神经网络模型及应用 被引量:11 2005年 为改善应用于变参数振动钻削加工过程的仿真和参数优化的小波神经网络的逼近能力和泛化能力,提出一种小波神经网络结构和基于局部学习策略的共轭梯度(LCG:Local Con jugate G rad ient)算法,并利用灰色关联分析法对改进网络模型中的3个输入权值进行选取,对网络权值、小波函数的平移因子和伸缩因子的初始值选取给出了原则。通过实验表明,该模型改善了网络性能和仿真效果。 于繁华 刘仁云 赵宏伟 臧雪柏 叶欣关键词:小波神经网络 振动钻削 灰色关联分析 参数优化 基于人工神经网络的振动钻削仿真与参数优化 被引量:8 2000年 将人工神经网络(ANN)技术引入振动钻削领域,研究适用于变参数振动钻削过程仿真与参数优化的神经网络模型和算法。实验表明, ANN优化精度较高,为振动钻削研究提供了新的分析方法与途径。 赵宏伟 臧雪柏 凌兴宏 王立江关键词:神经网络 BP算法 振动钻削 仿真 参数优化 微小孔振动钻削神经网络仿真 被引量:4 2000年 该文将人工神经网络 (ANN)技术引入农业机械化、农业自动化领域中高新技术产品孔加工过程。研究了适用于变参数振动钻削过程仿真与参数优化的神经网络模型和算法。实验表明 ,ANN成功地实现了振动钻削知识的学习 ,优化精度较高 ,为农业机械制造智能化提供了新的研究思路和开发途径。 赵宏伟 臧雪柏 张旭莉 张泽平 王立江关键词:人工神经网络 振动钻削 农业机械