导读:本文包含了变参数振动钻削论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:参数,复合材料,微孔,神经网络,加工,小波,纤维。
变参数振动钻削论文文献综述
于繁华,赵宏伟,臧雪柏,刘仁云,王立江[1]（2005）在《基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真》一文中研究指出为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取。理论分析和实验表明:应用该仿真模型,能在振动钻削过程的不同区段寻找最优的振动参数和切削参数。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2005年03期）
姜兴刚,李勋,张德远[2]（2004）在《低频变参数振动钻削微孔控制技术的研究》一文中研究指出振动钻削在钻削过程的不同区段 ,其特征和钻削机理不同 ,对振动参数的要求也不一样。针对这一问题 ,提出变参数振动钻削这一方案 ,并研制了一套低频变参数振动钻削微孔控制系统 ,明显改善振动钻削的效果(本文来源于《现代制造工程》期刊2004年06期）
王昕[3]（2004）在《振动钻削新钻削力模型及定、变参数振动钻削的研究》一文中研究指出随着现代化进程的推进，高科技产品层出不穷，孔加工广泛应用于航空、航天、汽车、医疗等众多领域。非传统的孔加工方法有很多，如电火花加工（EDM）、离子束加工(IBM)、激光加工（LBM）等，它们在加工机理上各有创新，由于受到工件材料、精度要求、生产率、生产费用的限制，因此都不是适应性最广的孔加工方法。国内外应用最广泛、生产实用性最强的孔加工方法仍然是采用麻花钻的钻削加工。但仅仅利用传统的钻削加工方法，加工质量差、效率低，有的材料甚至无法加工，无法满足实际要求，非传统的振动钻削新工艺越来越显出其优势。振动钻削建立在振动切削理论基础上，在工件和刀具之间施以可控的相对振动，使得钻削机理不同于普通钻削，具有良好的加工效果，得到国内外广大学者的关注。王立江教授首先提出的变参数振动钻削是在振动钻削基础上考虑工件材质，工件结构特点，更有针对性的加工方法，是振动钻削加工领域一项重要研究课题。人们针对单一材料、迭层材料、纤维增强复合材料已经分别提出了如下方法：叁区段变参数振动钻削、阶跃式变参数振动钻削、混合变参数振动钻削。本文是在国家自然科学基金的资助下进行的。本文在对振动钻削过程中动态切削厚度、切削图形、轨迹的波数进行分析的基础上，研究了切削时间比（振动钻削一个周期内，实切时间和振动周期的比值）的变化规律。将转速、进给量、振动频率、振幅这4个参数归纳为2个可以体现频率与转速、振幅与每转进给量间关系的参数：?f (60Fre/n)，E (4A/f)。通过理论分析和计算机编程计算发现在振动钻削过程中，切削时间比随频转比的变化具有周期性、对称性、多峰性的特点：变化周期为2；在一个振动周期内以奇数为对称轴；在一个周期内，随着E的增大，切削时间比的峰值增多。在对振动钻削中切削刃上各点的动态角度的分析中，首次发现在振动钻削过程中动态后角的最小值不是随着频率或频转比的增大单调下降，而是周期性的出现波峰值，这些波峰值都出现在不分离区，而且是接近于分离区处，这是由振动钻削过程中的变速特性引起的。利用切削时间比变化规律，可以在不同频段和不同的钻头转速中，选择合适的振动频率和主轴转速，得到小的切削时间比所在区域，以优化振动参数和切削参数。众所周知，钻削过程属于半封闭切削，切屑的产生是不可见的，其运动受到孔壁和排屑槽的限制。本文将钻削力分为两部分：一是去除材料、产生切屑所需力，称之为切削力。切<WP=116>削力在钻削过程中不变。二是将产生的切屑排出孔外所需的力，称之为排屑力。随着钻孔深度的增加，排屑力迅速增加，是致使钻头折断的主要原因。人们以前所建立钻削力模型，均没有考虑到排屑力，不能全面的反映钻头的受力情况。本文在针对分离型振动钻削（切削时间比小于1）实现断屑的情况，建立了包含排屑力的振动钻削力新数学模型。将钻头与切屑的接触部分——排屑槽和孔壁进行参数化、离散化处理以简化排屑力模型中的空间矢量运算。根据振动切削理论以及P.B.L.Oxley基于金属材料提出的剪切区模型，从振动钻削的动态特性分析入手，建立了切削力数学模型。在建立切削力模型中所涉及的工件材料的剪切流应力是通过少量实验得到的，在不同的振动钻削条件下，剪切流应力不变。通过多元正交多项式回归实验，得到?w(切屑与工件间的摩擦系数)、?f (切屑与钻头螺旋槽间的摩擦系数)与振动频率、振幅、进给速度间的函数关系。实验和方程表明：随着振动频率和振幅的增加，摩擦系数减小；随着进给速度的增加，摩擦系数增大。通过仿真和实验证明了新模型的正确，将钻削平均力的实验值和新振动钻削力模型和单切削力模型的理论值进行对比，证明了新钻削力模型更接近实验值，能反映钻削过程的真实情况。对定参数普通钻削和定参数振动钻削所进行实验的结果表明：在所有情况下振动钻削的钻削力都小于普通钻削，下降幅度约为20~50%。进给速度对钻削力的影响最为明显。在振动钻削厚度为2mm的铜板时，开始时，钻削力变化平缓，钻削后期，由于排屑力增加较快，钻削力增加。在振动钻削情况下，随着振动频率和振幅的增加，排屑力下降。用直径为0.5mm的标准高速钢麻花钻在2mm厚的黄铜上钻孔，针对分离型振动钻削过程中的钻入力、钻出力、钻削平均力、钻深为1mm时的钻削力、钻头寿命、入钻定位误差、出口毛刺与切削时间比的关系进行了研究。大量的实验结果显示，在分离型的振动钻削过程中，钻削力、钻削平均力和钻削深度为1mm时的钻削力和切削时间比的变化规律一致；而且钻头寿命和切削时间比变化规律相反，峰谷相对；但钻出力总体上是随着频率和振幅的增加而下降的。入钻定位误差随着振动频率和振幅的增加、进给量的减小而减小；出口毛刺的变化和钻出力一致：钻出力大则出口毛刺大。进行了了混合变参数振动钻削实验，即在钻入和钻出区段采用定参数振动钻削，在钻中区段采用连续变参数振动钻削，以较大的进给速度开始，随着钻深的增加降低进给速度，同时选择最优的振动参数。对比混合变参数振动钻削和普通钻削的切削时间、钻头寿命、入钻定位精度、出口毛刺、钻削平均力，证明了混合变参数振动钻削在改善加工(本文来源于《吉林大学》期刊2004-05-01）
于繁华[4]（2004）在《基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真与预测》一文中研究指出多元变参数振动钻削是一种为适应新型材料的出现而进行的优化切削过程，在切削过程中为提高孔加工质量而提出的最优化加工方法。该方法在钻削过程的不同区段，要求采用该区段的最优振动参数和切削参数。但出于实验设备等客观因素的限制，在实验中大幅度地频繁改变参数是不实际的，因此，用计算机来全方位地分析和仿真切削过程是必须的。这就要求在对系统辩识的基础上根据切削理论、振动理论、控制理论等对系统进行形象的描述并构造振动钻削的仿真模型，实现对振动钻削的动态仿真。 传统的研究方法是采用多元正交多项式回归参数优化设计，通过获得一些经验公式来进行实验研究。这种方法需要根据切削理论、振动理论、控制理论等对系统进行形象的描述，进而构造仿真模型，它的数据处理量大，且性能指标与因素之间存在复杂的非线性关系，难以精确描述。近年来，随着神经网络技术的不断发展，也有采用神经网络模型对黄铜材料进行了振动钻削的过程仿真与参数优化的例子，并取得了比较好的结果。 小波变换(Wavelet Transform)是20世纪70年代中期由法国科学家Grossman和Morlet在进行地震信号分析时提出的，通过信号处理的实际需要由经验建立了反演公式。小波变换是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis)，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”。它是调和分析发展史上里程碑 摘要式的标志。 小波神经网络是小波分析理论与神经网络理论相结合的产物，从网络的形式上来看是将小波分解与前馈神经网络相融合，通常是将常规单隐层神经网络的隐节点的519叮oid函数由小波函数来代替，相应的输入层到隐层的权值及隐层的阀值分别由小波函数的尺度和平移参数所代替。 本文提出将神经网络和小波函数结合起来应用到振动钻削过程仿真与参数优化中，拓展了计算智能的应用领域，并取得了良好的结果。 全文共分6章。 第1章主要介绍了神经网络和小波理论的起源和发展，讨论了计算智能技术在机械加工和振动钻削领域应用的现状及发展趋势，继而确定了本文的研究内容和方向。 第2章主要介绍了神经网络和小波理论的基础知识和它们的应用领域及发展方向。 第3章讨论了在变参数振动钻削过程中神经网络建模，给出了相关概念。变参数振动钻削是一种最优化的加工方法，在钻削过程的不同区段，要求采用该区段的最优振动参数和切削参数。这必然要求得到亚层材料的每一层材料钻入、钻中、钻出各个区段的最优参数，这就引出了参数优化问题。神经网络模型不需要预先知道钻削过程的先验知识，只要给出测量数据和期望输出的数据，就可以通过神经网络建立输出和输入之间很好的非线性映射，找到它们之间的非线性规律，从而实现对非样本的预测。 第4章通过比较应用于神经网络的各类算法的优缺点，选定共辘梯度算法作为在振动钻削过程的小波神经网络算法，并给出了基于局部学习的共辘梯度算法(L CG)，该算法与普通的共扼梯度算法相比明显改善提高了小波神经网络性能:由于小波网络的参变量多，它比小波分解具有更多的自由度和 摘要更强的逼近能力，适当选取参数就可达到较好的逼近能力，因此讨论了振动钻削过程仿真中基于局部学习的小波网络权值初始化原则和网络训练方法;利用灰色关联度分析法，寻找和挖掘振动钻削过程中输入数据和输出数据之间所隐含的内在规律，并进行因素主次划分，在此基础上提出了用灰色理论关联分析法来选取小波神经网络的输入参数。第5章主要应用前两章所得结论，具体实现振动钻削仿真、参数优化和预测，通过在仿真过程中叁个区段原始数据与仿真数据比较曲线，分析了输入量(振动频率F、振幅A、给进量f)与输出量(入钻定位误差R、孔扩量△D、出口毛刺高度H)之间的关系。通过实验获得测量数据，对小波神经网络进行训练，利用网络的泛化能力，进行参数寻优。利用小波神经网络来进行预测(黄铜材料为例)，并得到了良好的结果。 最后一章为全文作了总结，指出了本文所做的工作和存在不足。本文的研究工作是结合国家自然科学资助基金项目“多元时变参数振动钻削新型材料的理论与实验研究”展开进行的，并得到吉林省科技厅“迭层材料变参数振动钻削虚拟系统的研究”项目的立项支持。(本文来源于《吉林大学》期刊2004-05-01）
李自军,洪迈生,王立江,赵宏伟,苏恒[5]（2002）在《阶跃式多元变参数振动钻削迭层复合材料的加工精度》一文中研究指出针对迭层复合材料的微小孔加工 ,提出了阶跃式多元变参数振动钻削新方法 .在钻入、钻中、交互区和钻出的多区段钻削模型基础上 ,分析了交互区的分厚切削特性、自然分屑特性和多倍分离断屑特性 .以入钻定位误差、孔扩量、出口毛刺高度作为钻削过程质量评价指标 ,进行了多元正交多项式回归优化试验 .结果表明 ,阶跃式多元变参数振动钻削显着提高了孔的加工精度 ,是实现迭层复合材料微小孔加工的一种有效的优化加工方法(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2002年08期）
张林波,王立江,刘向阳,王昕[6]（2002）在《多元变参数振动钻削复合材料的研究》一文中研究指出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 ,并进行了实验验证(本文来源于《中国机械工程》期刊2002年03期）
张林波,王立江,王昕[7]（2001）在《混合变参数振动钻削纤维增强复合材料的研究》一文中研究指出根据纤维增强复合材料钻削分层临界力及钻削轴向力的理论模型,提出了混合变参数振动钻削纤维增强复合材料的新工艺,并给出了该工艺的实现方法。对碳纤维增强复合材料和玻璃纤维增强复合材料进行了验证试验。根据钻削过程中不同阶段分层临界力的变化情况,实时地改变钻削参数和振动参数,在保证不出现钻削分层的前提下取得最佳的孔加工质量和生产效率,试验结果与理论分析吻合。(本文来源于《汽车技术》期刊2001年11期）
臧雪柏,赵宏伟,于繁华,王立江[8]（2001）在《迭层材料变参数振动钻削模型与实验研究》一文中研究指出简述了迭层材料的特点及其应用，分析了迭层材料的结构特点，提出了接合区和泛接合区的概念。在此基础上建立了迭层材料变参数振动钻削的加工模型，给出了３层迭层材料５区段变参数振动钻削加工方案。多种迭层材料的加工实验表明，采用变参数振动钻削工艺可明显改善加工指标，是合理有效的工艺方法。(本文来源于《吉林工业大学自然科学学报》期刊2001年04期）
李自军,洪迈生,赵宏伟,王立江[9]（2001）在《阶跃式多元变参数振动钻削的动态轴向力、扭矩及加工精度分析》一文中研究指出针对迭层复合材料的微小孔加工 ,提出了阶跃式多元变参数振动钻削模型。按照双刃斜角切削理论和单刃正交切削理论 ,分别把钻头主切削刃和副刃分解成一系列微小双刃动态斜角切削单元 ,把横刃分解成一系列微小单刃动态正交切削单元 ,从而建立了振动钻削迭层复合材料 7个区段的动态轴向力和扭矩的理论公式。并以入钻定位误差、孔扩量、出口毛刺高度作为钻削过程质量评价指标进行了试验优化分析 ,结果表明 ,阶跃式多元变参数振动钻削显着提高了迭层复合材料的微小孔加工精度(本文来源于《中国机械工程》期刊2001年08期）
杨兆军,王立江,王立平[10]（2001）在《叁区段变参数振动钻削微孔的研究》一文中研究指出分析了振动钻削微孔时钻入、钻削和钻出叁个区段上不同的振动钻削机理，通过二次回归试验求出了各区段的最佳振动参数。提出了随钻孔区段的改变而改变振动参数，使各区段都工作在最佳振动钻削状态的叁区段变参数振动钻削新方法。研究结果表明，这一新方法克服了定参数振动钻削微孔时各项钻削质量顾此失彼的矛盾，是全面提高微孔加工质量的有效方法。(本文来源于《机械工程学报》期刊2001年03期）
变参数振动钻削论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
振动钻削在钻削过程的不同区段 ,其特征和钻削机理不同 ,对振动参数的要求也不一样。针对这一问题 ,提出变参数振动钻削这一方案 ,并研制了一套低频变参数振动钻削微孔控制系统 ,明显改善振动钻削的效果
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变参数振动钻削论文参考文献
[1].于繁华,赵宏伟,臧雪柏,刘仁云,王立江.基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真[J].吉林大学学报(工学版).2005
[2].姜兴刚,李勋,张德远.低频变参数振动钻削微孔控制技术的研究[J].现代制造工程.2004
[3].王昕.振动钻削新钻削力模型及定、变参数振动钻削的研究[D].吉林大学.2004
[4].于繁华.基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真与预测[D].吉林大学.2004
[5].李自军,洪迈生,王立江,赵宏伟,苏恒.阶跃式多元变参数振动钻削迭层复合材料的加工精度[J].上海交通大学学报.2002
[6].张林波,王立江,刘向阳,王昕.多元变参数振动钻削复合材料的研究[J].中国机械工程.2002
[7].张林波,王立江,王昕.混合变参数振动钻削纤维增强复合材料的研究[J].汽车技术.2001
[8].臧雪柏,赵宏伟,于繁华,王立江.迭层材料变参数振动钻削模型与实验研究[J].吉林工业大学自然科学学报.2001
[9].李自军,洪迈生,赵宏伟,王立江.阶跃式多元变参数振动钻削的动态轴向力、扭矩及加工精度分析[J].中国机械工程.2001
[10].杨兆军,王立江,王立平.叁区段变参数振动钻削微孔的研究[J].机械工程学报.2001
论文知识图
