工程陶瓷高速深磨磨削温度声发射监测的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475157
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This project will be researched some key problems in Grinding Temperature Acoustic Emission Monitoring of Engineering Ceramics in High Speed Deep Grinding. Study contents include: It will be studied relationship between acoustic emission signal in high speed deep grinding of engineering ceramics and the grinding temperature and burn, in order to use acoustic emission signals to measure the grinding temperature,by ues of acoustic emission signal processing technology and pattern recognition technology. A preliminary grinding database will be established. By use of acoustic emission the engineering ceramics damage,cracks and wear of diamond grinding wheel in high speed deep grinding are detected.In the project the main innovation is: Thermal acoustic emission signal features of grinding temperature and grinding burn in high speed deep grinding of engineering ceramics are determined. The establishment relationship between acoustic emission signal in high speed deep grinding of engineering ceramics and the grinding temperature and burn relationship, using the acoustic emission signals to measure the grinding temperature and determine grinding burn, by ues of acoustic emission signal processing technology of Short Time Fourier Transforms(STFT) and back propagation neural network of artificial intelligence in pattern recognition technology. A preliminary grinding database has been established. By use of acoustic emission the engineering ceramics damage and wear of diamond grinding wheel in high speed deep grinding are detected. Online testing on grinding temperature in high speed deep grinding of engineering ceramics will be based on.
本项目将针对工程陶瓷高速深切磨削温度声发射监测中若干关键问题开展研究。研究内容包括:利用声发射信号处理技术和人工智能模式识别技术,研究工程陶瓷高速深磨声发射信号与其磨削温度和磨削烧伤的关系,用声发射信号来测量其磨削温度和决定磨削烧伤,初步建立数据库。声发射检测工程陶瓷高速深磨工件损伤裂纹与金刚石砂轮磨损。主要创新是:利用短时傅里叶变换声发射信号处理技术和神经网络人工智能模式识别技术,确定了工程陶瓷高速深磨磨削温度声发射信号的特征和磨削烧伤的声发射信号的特征,建立了工程陶瓷高速深磨声发射信号与其磨削温度和磨削烧伤的关系,用声发射信号来测量其磨削温度和决定磨削烧伤。初步建立了数据库。声发射检测工程陶瓷高速深磨工件损伤与金刚石砂轮磨损。为工程陶瓷高速深磨磨削温度的在线检测打下了基础。

结项摘要

第1利用短时傅里叶变换声发射信号处理技术进行工程陶瓷磨削温度声发射监测研究;研究了工程陶瓷高速磨削声发射信号与磨削力磨削温度和磨削损伤的关系。实验研究了硬脆材料涂层的高速磨削温度和高速磨削表面/亚表面损伤机理。第2进行了工程陶瓷磨削金刚石砂轮磨损声发射高精度监测研究。研究了声发射信号小波分析BP神经网络的金属陶瓷高速磨削金刚石砂轮钝化程度声发射监测;采用氧化铝磨削声发射信号的小波分解系数方差作为支持向量机的输入特征;利用氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合作为遗传算法支持向量机的输入特征;将磨削声发射信号经验模态分解并提取其固有模态函数的有效值、方差和能量系数作为最小二乘支持向量机的输入特征。研究了一种基于主动红外检测技术和热像图分割技术的高速磨削砂轮堵塞高精度检测方法。研究了工程陶瓷高速磨削金刚石砂轮修整的声发射监测。第3进行了工程陶瓷磨削机理的声发射监测研究。研究了不同切深下单颗金刚石磨粒分别划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号的频谱和特征值,自回归滑动平均模型能较好地表征单颗金刚石磨粒划擦氧化铝和氧化锆的声发射信号特征并可实时分析单颗金刚石磨粒划擦陶瓷的深度。认为单颗金刚石磨粒划擦陶瓷材料的去除体积与其对应的声发射信号之间有关联。提出利用小波重构声发射信号能量来高精度监测金刚石砂轮与氧化锆陶瓷试件磨削接触的方法。研究硬质合金高速磨削力和磨削声发射信号。实验研究氧化锆微小切深塑性磨削转变为脆性磨削声发射信号信息熵变化。经验模态分解能准确提取铅芯断裂声发射特征信息。使用直方图距离评估声发射信号的起始时间,为在众多强声发射信号中找出比较弱的目标声发射信号打下了基础。第4应用优化BP神经网络对磨削表面粗糙度进行了高精度声发射智能监测。用磨削力和磨削温度实验对齿轮高效精密成形磨削进行了优化。研究解决了工程陶瓷磨削声发射监测中的难题并为实际应用打下了基础!

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于小波分析和GA-SVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1001-4551.2019.12.004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    机电工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭力;李波;郭君涛
  • 通讯作者:
    郭君涛
硬质合金PA30高速深磨过程中声发射信号特征的变化研究
  • DOI:
    10.13394/j.cnki.jgszz.2017.3.0008
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    金刚石与磨料磨具工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭力;杜厚斌;邓喻
  • 通讯作者:
    邓喻
采用遗传算法优化神经网络的铸铁表面粗糙度声发射预测
  • DOI:
    10.13433/j.cnki.1003-8728.20180042
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    机械科学与技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭力;邓喻
  • 通讯作者:
    邓喻
氧化铝陶瓷磨削金刚石砂轮磨损的声发射监测
  • DOI:
    10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2018.04.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    湖南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭力;邓喻;霍可可
  • 通讯作者:
    霍可可
超音速火焰喷涂WC-17Co涂层的高速磨削机理试验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭力;江志顺;尚振涛
  • 通讯作者:
    尚振涛

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

分子动力学模拟LINCS约束算法的GPU并行化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机与应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘忠亮;李晓霞;石静;郭力;孔滨;杨小震
  • 通讯作者:
    杨小震
姜黄中一个新的降碳没药烷型倍半萜
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中成药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒洪珍;谯明鸣;熊亮;彭成;刘菲;郭力
  • 通讯作者:
    郭力
贵州电网柔性直流配电系统设计方案
  • DOI:
    10.19421/j.cnki.1006-6357.2018.01.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    供用电
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐玉韬;谈竹奎;郭力;李霞林;黄迪
  • 通讯作者:
    黄迪
二甲双胍通过调节Treg细胞反应治疗实验性自身免疫性脑脊髓炎
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    脑与神经疾病杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙雅菲;郭力
  • 通讯作者:
    郭力
电脉冲介导的基因治疗兔下颌骨牵引成骨模型的建立
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华整形外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴国平;杨智慧;黎德平;何小川;郭力;廖毅;李盛华
  • 通讯作者:
    李盛华

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
      
关闭
close
客服二维码