批量钻削工步质量波动与监控信号变化的耦合机理研究及应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51375419
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0509.加工制造
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

After being studied the coupling mechanism between the batch drilling process quality fluctuation and monitoring signal features differences, the drilling step quality evaluation index, system and method based on the monitoring signal features will be presented to break through the consistency quality control problem of the high-precision batch drilling step. In the drilling process, when the relative contact position between the drill and the workpiece is changed instantly, there is mutation phenomenon of all kinds of monitor signals. On the basis of incorporating the drilling theory, machining monitoring technology , computer science theory and signal processing method, we will carry out theoretical research, drilling experiment and simulation to achieve the following objectives: 1) To extract drilling process monitoring signal transient features when the relative contact position between the tool and workpiece is changed instantly,and to construct the transient feature model between monitor signals and drilling process to divide the drilling stage; 2) To explore the drilling mechanism of the titanium alloy material of different drilling stage, and to expound the evolution coupling mechanism between the drilling step quality fluctuation and the various monitoring signal features differences; 3) To study the coupling mechanism between the fluctuation of the drilling step quality parameters and the difference of the various monitor signal features, and to construct the quality evaluation index of drilling step based on monitor signals features; 4) To design an eigenvector database to describe the batch drilling process step quality based on the monitor signals; and to adopt the principles of incremental clustering in order to study the batch machining process quality classification, prediction algorithm based on the transient feature model for evaluating and optimizing the test results. The research of this project could be used to realize the on-line quality control in the batch machining process step.
将批量钻削工步质量波动与钻削工步过程监控信号特征变化有机结合,基于两者耦合机制的研究,提出基于监控信号特征的工步质量评价指标、体系和方法,突破目前高精度批量钻削工步加工质量一致性检测控制难题。通过理论建模,实验和仿真分析,以钻削过程中刀具与工件相对接触位置瞬态改变时,各种监控传感器信号产生的突变机理研究为出发点,建立工步钻削过程与多传感器监控信号瞬态特征映射模型;划分切削阶段,研究工步过程中不同钻削阶段的瞬态切削机理,阐明工步质量波动与钻削监控信号各种时频域特征变化的演变规律;研究工步质量表征参数与监控信号统计特征和时频域内微结构过程特征耦合机制,构造基于监控信号时频域特征的工步质量评价指标;构建描述批量钻削工步过程质量的监控信号特征向量数据库,研究基于增量聚类思想的批量钻削工步过程质量在线检测算法,评估优化检测结果。为在线高精度批量切削工步质量一致性控制和检测提供理论基础。

结项摘要

在航空航天、汽车、电子等领域,孔系类零部件孔系钻削质量一致性是衡量与保证产品工作性能的关键因素。钻削过程处于封闭或半封闭环境,传统质量检测方法很难实现孔系类零部件高效、高精度、低成本的加工要求。本项目通过理论建模,实验和仿真分析,基于孔系加工质量波动与钻削过程监测信号变化间的耦合现象,提出了一种基于监测信号特征变化的孔系加工质量一致性检测方法。首先通过机理数学建模、有限元分析和实验数据处理等手段,研究了钻削过程中钻刃切入、切出工件、正常钻削以及退刀阶段中的监测信号与动力学参数变化,发现钻削过程中刀具与工件相对接触位置瞬态改变时,可根据监测信号RMS幅值特征突变有效划分钻削阶段,构建监测信号与钻削过程的映射模型;其次研制了一套钻削过程信号监测系统,可实现钻削过程的钻削力、主轴三向振动、工件三向振动、声发射、主轴电机功率信号检测以及钻削过程高速摄像;第三结合统计分析方法,采用短时傅立叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换、高阶谱等时频分析方法研究了钻削过程中不同监测信号在幅值、频率以及相位上的突变特征,研究表明:对钻削过程监测信号进行小波分析、Hilbert-Huang变换以及高阶谱分析,可获得与钻削质量波动密切相关的信号特征;第四开展了孔系钻削过程质量表征参数波动与多传感器监控信号特征变化耦合机制研究,结果表明监测信号偏离高斯分布的程度与孔系加工质量分布密切相关;第五融合监测信号统计特征、小波包能量谱、高阶谱等特征,构造了一个基于监控信号特征的钻削质量评价指标,并采用主成分分析(PCA)、可视化FCM聚类等方法对孔系钻削过程质量表征参数与信号特征进行匹配和模式识别研究,结果表明对孔系钻削过程监测信号的边际谱特征和双谱进行主成分分析聚类,可直观有效得到孔系钻削过程质量波动的分布状况。通过本项目研究,有效证明了孔系钻削过程监测信号特征变化与孔系加工质量波动存在对应关系,为实现孔系类零部件在线加工质量检测提供了一种新方法。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(3)
专利数量(11)
基于固体润滑剂与原位反应双机制自润滑陶瓷刀具
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘景文;周后明;周文;邓建新;张高峰;周友行
  • 通讯作者:
    周友行
基于边缘特征与HSI色彩特征的胸环靶弹孔识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;周健;邓渝波
  • 通讯作者:
    邓渝波
Error compensation in high-speed milling of deep cavity dies and molds based on the lengthened shrink-fit holder
基于加长热装刀柄的深腔模具高速铣削误差补偿
  • DOI:
    10.1186/s40712-015-0043-x
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    International Journal of Mechanical and Materials Engineering
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    周后明;刘博;周友行;彭锐涛
  • 通讯作者:
    彭锐涛
静液压调平系统液压缸组铰接点优化设计策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    机械设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;何奇;姜尚
  • 通讯作者:
    姜尚
批量钻削工步信号曲率尺度特征提取及应用
  • DOI:
    10.13196/j.cims.2013.10.zhouyouhang.20131010
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;任勇勇;韦衍
  • 通讯作者:
    韦衍

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其他文献

孔系钻削振动信号特征波动可视化研究及其应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;杨文佳;谢赛元;张俏;章本毅
  • 通讯作者:
    章本毅
钕加入量对Cr12MoV模具钢表面激光熔覆镍基合金层组织和性能的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    机械工程材料
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周后明;胡铁千;周友行;张高峰
  • 通讯作者:
    张高峰
基于像元相互关系的FCM聚类分割算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;刘汉江;赵晗妘;赵玉
  • 通讯作者:
    赵玉
钢板表面缺陷深度主动学习高效分类方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周友行;孟高磊;赵文杰;易倩
  • 通讯作者:
    易倩
海泡石微观结构应力应变以及物理特性的MD模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    材料科学与工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张扬扬;周友行;徐长锋;何东柯
  • 通讯作者:
    何东柯

其他文献

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周友行的其他基金

高温压变下海泡石宏细观破碎机理研究及应用
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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