导读:本文包含了材料去除模型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:材料,加工,磨料,流体,模型,射流,神经网络。
材料去除模型论文文献综述
阮玉镇,金福江[1]（2019）在《机器人砂带磨削材料去除深度模型研究》一文中研究指出由于存在柔性接触,使得机器人砂带磨削时,材料去除深度与进给量无法一致。因此为了达到磨削加工的精度要求,建立机器人砂带磨削的工艺参数与材料去除深度之间的预测模型极为重要。本文在假设磨削接触满足赫兹接触的前提下,通过研究微观领域的单颗磨粒切除材料机理,推导出宏观的材料去除理论模型。该模型揭示了材料去除与工艺参数的变化过程,可以有效反映柔性接触状态下砂带磨削材料去除能力。试验和仿真结果两者有较好的一致性,表明模型能揭示机器人砂带磨削材料去除规律,验证了建模方法的正确性和模型的可行性,能为机器人砂带磨削的材料去除深度控制提供理论支持。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
闫如忠,赵阳[2]（2019）在《约束磨料流体抛光材料去除模型研究》一文中研究指出为了研究约束磨料流体抛光的材料去除模型,使用Matlab软件对加工区流场进行压力和速度仿真。压力场仿真结果表明,最大压力峰值出现在限控轮与工件的最小间隙区域,并且该区域的压力梯度变化很大;速度场仿真表明,流体速度在x轴方向上占主导地位,在y轴方向上出现了侧泄,在z轴方向上速度很小。建立了冲击侵蚀去除模型,结合Finnie塑性剪切磨损去除模型建立了约束磨料流体抛光材料去除模型,模型表明,冲击角度为45°时材料去除量最高。对K9玻璃进行的约束磨料流体抛光实验表明,建立的材料去除模型与实验结果基本吻合。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年01期）
余熠,孔令豹,张海涛,徐敏,王丽萍[3]（2019）在《基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型（英文）》一文中研究指出提出了一种基于深度神经网络的提高材料去除模型精度的策略。提出一种具有特征选择能力的深度学习算法。在机器人抛光的材料去除率模型的基础上,生成由材料去除率和相应的抛光参数组成的一系列仿真样本。深度学习算法学习了仿真样本和实际样本,建立了深度学习模型。通过使用所提出的深度学习模型,根据抛光参数,估测测试样本的材料去除深度,并计算估测了测试样本的材料去除深度与实际的测试样本的材料去除深度之间的误差。结果表明:改进后的模型可以获得比传统模型更高的精度。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年03期）
王可,刘壮,高长水,徐国忠[4]（2018）在《磨料电化学射流加工的材料去除模型研究》一文中研究指出磨料电化学射流加工是由磨料水射流加工与电化学射流加工复合而成,因此磨料电化学射流材料去除模型是综合了磨料水射流加工去除模型和电化学射流去除模型得到的。而磨料水射流加工模型包括冲击磨损去除模型和剪切磨损去除模型,电化学射流加工去除模型是根据电解加工工件的阳极溶解规律建立的。首先分析了单颗磨粒的冲击磨损和剪切磨损去除模型,得到多颗粒磨料水射流加工的去除模型,然后根据法拉第定律得到电化学射流加工去除模型,最后合成得到复合加工的去除模型。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2018年03期）
段海栋[5]（2018）在《液体磁性磨具孔光整加工材料去除模型及在线监测研究》一文中研究指出机械零部件经过加工过程后留下的工作表面凹凸不平、毛刺等表面结构缺陷会严重影响其使用性能,甚至会对整体设备的工作性能、稳定性、可靠性及寿命产生一定的负面影响。小孔作为一种常见的机械零部件特征,为了提高其表面质量,对小孔表面进行光整加工的研究意义重大。在国家自然基金(51075294)、山西省自然科学基金(201601D011060)、精密与特种加工教育部重点实验室开放课题(JMTZ201603)等基金课题的支持下,液体磁性磨具孔光整加工技术取得了较快的发展,并在复杂孔表面的光整加工中体现出独特的优势。针对加工后小孔表面测试困难及加工工艺参数的选择和控制主要依靠经验判断的现状,本文研究了以下内容:(1)以液体磁性磨具的流变特性、磁流体力学、浆体力学、摩擦学、机械加工等相关理论为基础,分析了磨具在工件中的流动特征及材料去除机制;建立了相应的数学模型,即滑移模型及材料去除率模型。(2)针对前几代加工设备存在的问题,进行了结构及原理分析,设计了蠕动式双回路孔光整加工设备,解决了前几代设备存在的不耐磨、流体泄露、压力衰减等问题。分析了液体磁性磨具各组分的作用,配制了不同牌号的磨具,验证了黄原胶改善液体磁性磨具稳定性的重要作用。设计了理论模型验证试验、加工试验及在线监测试验。(3)通过对试验结果的分析,得出了加工时间、磁场强度、入口压力、工件材料对加工后工件表面的影响规律。(4)基于人工神经网络技术,构建了结构为5-11-1的液体磁性磨具小孔光整加工粗糙度BP网络预测模型,在实验的基础上构造了针对预测模型的训练样本及测试样本,对构建的预测网络模型进行了训练及测试。(5)通过对设备空载及向基液中添加不同磨具组分下加工过程声发射信号波形、能量均方根值、振铃计数的分析,验证了声发射技术在线监测该加工过程的可行性。通过改变工艺参数进行加工试验,对采集到的加工过程声发射信号特征进行了对比分析,得出了声发射信号特征值与工艺参数之间的相关关系。(本文来源于《太原理工大学》期刊2018-06-01）
王清辉,谢柳杰,许晨旸,陈锐奇,周雪峰[6]（2018）在《曲面抛光的材料去除模型与摆线轨迹控制》一文中研究指出基于柔性盘抛光的材料去除模型,提出了沿摆线轨迹的曲面抛光参数控制方法.首先确定柔性盘与表面的接触状态,采用支持向量机方法建立下压力预测模型,确定接触区的压力分布规律,并依据Preston方程建立材料去除模型,进而依据摆线半径和步距的相对关系,将摆线分为单周期内存在2个交迭区与3个交迭区两种情况,在去除模型基础上将单道摆线分为两部分单独迭加,再根据交迭区宽度作总迭加,控制摆线轨迹参数实现最优去除率分布效果.去除率仿真实验和工业机器人抛光实验结果表明,精抛后工件表面粗糙度达0.57μm,说明提出的摆线轨迹参数控制方法适用于高精度曲面抛光.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
邱硕[7]（2017）在《关于砂带抛磨材料去除理论模型的分析》一文中研究指出保证螺旋桨曲面的型面精度,对提高其服役性有直接影响。目前,螺旋桨的精加工过程多采用人工方式,而基于机器人关节臂的砂带抛磨会明显提高效率。本文从宏-微观的角度分析砂带的抛磨过程,对建立砂带抛磨过程中螺旋桨表面轮廓材料去除深度模型进行分析。(本文来源于《现代制造技术与装备》期刊2017年10期）
林涛,杨炜,王健[8]（2017）在《基于快速抛光技术的光学元件材料去除模型研究》一文中研究指出为精确控制抛光阶段材料去除,实现光学元件的确定性抛光加工,在分析快速抛光原理和快速抛光材料去除机制基础上,从单颗磨粒受力和抛光垫峰点捕获的磨粒数出发,获得量化的单颗磨粒瞬时切除体积和抛光接触区参与有效磨粒数,从而建立一种光学元件快速抛光材料去除模型。研究结果表明:以材料去除量为实验对象,在不同抛光液、抛光垫和光学元件实验条件下,材料去除模型的理论预测结果与实验结果较为吻合,材料去除量误差可以控制在9%以内。验证了该模型对于光学元件快速抛光技术的适用性,从而可以确定性的控制快速抛光时间和效率。(本文来源于《兵工学报》期刊2017年03期）
王永光,陈瑶,赵永武,杨大林,王宏跃[9]（2016）在《基于遗传算法优化神经网络的镁合金化学机械抛光材料去除模型》一文中研究指出镁合金化学机械抛光(CMP)的材料去除与其工艺参数具有高度非线性的特点,难以采用精确的数学模型来描述。以遗传算法(GA)优化神经网络(NN)建模为基础,利用正交试验设计获取镁合金CMP材料去除样本数据和测试数据,建立镁合金CMP材料去除模型。该模型以抛光压力、抛光盘转速、抛光液流量和抛光时间为输入参数,以材料去除速率为输出目标。结果表明:GA-NN协同模型能够构建镁合金CMP工艺参数与材料去除速率的基本关系;其拟合度波动范围为93.22%~97.97%,大大高于NN模型的拟合度波动范围71.56%~93.56%,因而具有更优的预测能力,基本满足工程实际的需求。(本文来源于《润滑与密封》期刊2016年11期）
李敏,吕冰海,袁巨龙,董晨晨,戴伟涛[10]（2016）在《剪切增稠抛光的材料去除数学模型》一文中研究指出提出一种基于非牛顿幂律流体剪切增稠效应的新型抛光方法——剪切增稠抛光(Shear thickening polishing,STP),通过对剪切弹性层理论的研究,推导出剪切增稠抛光中非牛顿幂律流体与工件之间的剪切弹性层最小厚度方程。在此基础上,根据Preston方程,建立加工过程中的材料去除数学模型。当流速U一定时,非牛顿剪切增稠幂律流体相对于牛顿流体或剪切稀化流体能够使得加工获得更高的材料去除率(Material removal rate,MRR),随着黏性指数n的不断增加,MRR会进一步增大。当黏性指数n和稠度系数K分别为2和0.32时,随着U的增大,MRR呈现幂函数增长趋势,说明增大流速,有利于提高加工效率。在STP加工系统上进行f20 mm的GCr15轴承钢圆柱工件的加工试验,经过90 min的STP后,表面粗糙度由R_a 105.95 nm降至R_a 5.99 nm,MRR达到2.1μm/h。MRR理论值与试验值之间的相对误差仅为6.12%,试验结果证明所建MRR模型具有一定的有效性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2016年07期）
材料去除模型论文开题报告
（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：
为了研究约束磨料流体抛光的材料去除模型,使用Matlab软件对加工区流场进行压力和速度仿真。压力场仿真结果表明,最大压力峰值出现在限控轮与工件的最小间隙区域,并且该区域的压力梯度变化很大;速度场仿真表明,流体速度在x轴方向上占主导地位,在y轴方向上出现了侧泄,在z轴方向上速度很小。建立了冲击侵蚀去除模型,结合Finnie塑性剪切磨损去除模型建立了约束磨料流体抛光材料去除模型,模型表明,冲击角度为45°时材料去除量最高。对K9玻璃进行的约束磨料流体抛光实验表明,建立的材料去除模型与实验结果基本吻合。
（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。
材料去除模型论文参考文献
[1].阮玉镇,金福江.机器人砂带磨削材料去除深度模型研究[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].闫如忠,赵阳.约束磨料流体抛光材料去除模型研究[J].机械设计与制造.2019
[3].余熠,孔令豹,张海涛,徐敏,王丽萍.基于神经网络的机器人抛光材料去除提升模型（英文）[J].红外与激光工程.2019
[4].王可,刘壮,高长水,徐国忠.磨料电化学射流加工的材料去除模型研究[J].机械制造与自动化.2018
[5].段海栋.液体磁性磨具孔光整加工材料去除模型及在线监测研究[D].太原理工大学.2018
[6].王清辉,谢柳杰,许晨旸,陈锐奇,周雪峰.曲面抛光的材料去除模型与摆线轨迹控制[J].华南理工大学学报(自然科学版).2018
[7].邱硕.关于砂带抛磨材料去除理论模型的分析[J].现代制造技术与装备.2017
[8].林涛,杨炜,王健.基于快速抛光技术的光学元件材料去除模型研究[J].兵工学报.2017
[9].王永光,陈瑶,赵永武,杨大林,王宏跃.基于遗传算法优化神经网络的镁合金化学机械抛光材料去除模型[J].润滑与密封.2016
[10].李敏,吕冰海,袁巨龙,董晨晨,戴伟涛.剪切增稠抛光的材料去除数学模型[J].机械工程学报.2016
论文知识图
