导读:本文包含了磨削去除率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:材料去除率,BP神经网络,遗传算法,L-M优化算法
磨削去除率论文文献综述
赵明利,仝攀攀,聂立新,吕晓峰[1]（2019）在《基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测》一文中研究指出针对磨削加工中材料去除率(MRR)在线检测困难这一问题,构建材料去除率的预测模型显得尤为重要。考虑到单独运用BP神经网络不仅存在收敛速度较慢,而且容易坠入局部最优解等问题,故建立了遗传算法与BP神经网络相结合的模型来对给定的超声频率、砂轮速度、工件速度、磨削深度等工艺参数对材料去除率(MRR)进行预测。首先运用遗传算法的全局搜寻作用来对BP神经网络的最初权值以及阈值进行优化,而后运用L-M优化算法对网络进行多次训练,利用训练好的BP神经网络模型来对输出进行预测。结果表明:遗传算法与BP神经网络相结合的模型比单独使用BP神经网络模型预测效果要好,能够提高材料去除率的预测精度和收敛速度。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年09期）
张涵源,程仁寨[2]（2019）在《硬铝合金精密磨削材料去除率的研究》一文中研究指出使用微粉金刚石、镍基钎料和感应钎焊技术,制作了金刚石磨头,对硬铝合金进行磨削加工。研究分析了进给载荷、磨头转速和容屑槽对硬铝合金材料去除率的影响规律,并采用正交试验,探究了在磨削过程中叁种因素对材料去除率的影响强弱。试验结果表明:进给载荷越大,磨头的磨削效率越高;磨头的转速越大,磨头的磨削效率越高;磨头的容屑槽数目变化,不仅影响容屑空间的大小还影响单位时间参与磨削的磨粒数量;影响磨头的加工效率主要因素是磨头的转速,其次是容屑槽数,最后是进给载荷。(本文来源于《铝加工》期刊2019年01期）
林凯,李永学,王刚,刘红,魏士亮[3]（2018）在《Si_3N_4陶瓷旋转超声磨削加工中脆性域材料去除率研究》一文中研究指出针对旋转超声磨削加工中脆性域材料去除,将磨粒简化为正四棱锥压头形状建立了加工过程中材料去除率模型,综合考虑了刀具旋转超声振动运动、刀具进给运动、刀具侧面加工和刀具底端面压痕断裂去除等因素。通过实验证明脆性域加工材料去除率理论计算值与实验结果值误差小于8%,为进一步研究材料去除率影响规律奠定了理论基础。(本文来源于《航天制造技术》期刊2018年06期）
吕晓峰[4]（2018）在《超声辅助磨削ZTA陶瓷内圆边界损伤及去除率研究》一文中研究指出工程陶瓷具有的高硬度和高耐磨性使其成功应用于耐火材料以及汽车零部件领域,随着陶瓷材料应用领域的扩大,对于其边界质量及高效去除提出了新的要求。由于超声加工能够改善陶瓷材料难加工特性、提高加工质量及加工效率,因此超声技术在加工陶瓷材料方面应用日益广泛。此外,由于支持向量机(SVM)在数据回归方面出色的学习性能,使其成为数据回归分析必不可少的工具。基于此,本文对超声辅助磨削ZTA陶瓷内圆边界损伤及去除率进行了研究。首先,基于压痕边缘破碎估测韧性理论以及超声辅助内圆磨削力模型,得到陶瓷内圆磨削边界损伤深度模型,通过仿真分析发现陶瓷边界损伤深度值h随着断裂韧性值K_(IC)的增大而减小,随着载荷P的增大而增大;基于压痕断裂力学以及陶瓷材料磨削去除理论建立了陶瓷内圆磨削去除率模型,并分析发现超声磨削下单颗磨粒的切削沟槽宽度比普通磨削时要宽,切削宽度的增加必然引起材料去除率的提高。其次,开展磨削试验发现超声振动下ZTA陶瓷边界损伤程度明显低于普通磨削,同时,对不同磨削深度下的边界损伤深度值进行对比发现,随着磨削深度的增加,边界损伤深度值增加明显。另外,在磨削深度和工件速度对于材料去除率的影响试验中发现,材料去除率随磨削深度增加而增加,而超声振动下材料去除率随磨削深度的增加高于普通磨削,另外发现工件速度对材料去除率影响较弱。最后,基于支持向量学习机理论,编写支持向量机仿真程序,综合考虑磨削深度、砂轮转速、工件转速以及超声振动对内圆边界损伤深度及材料去除率的影响,基于试验数据对支持向量机参数进行训练,确定最优参数值;建立支持向量机陶瓷内圆边界损伤及材料去除率预测模型,并得到仿真预测值。对比仿真预测值和试验值,发现,基于支持向量机建立的边界损伤模型以及去除率模型误差率在5.79%以内,支持向量机在数据回归方面具有可靠的性能。(本文来源于《河南理工大学》期刊2018-04-01）
李东辉,李庆忠,沈俊,刘利国,顾慧健[5]（2015）在《砂带磨削Q235钢工艺参数对去除率的影响》一文中研究指出采用盘圆砂钢机对Q235钢进行了砂带磨削试验研究,对磨削后工件的材料去除率进行了分析,讨论了其最佳工艺参数组合。结果表明:在盘圆砂钢机砂带磨削Q235钢过程中,线材速度对材料去除率的影响最为显着,其次为工作台转速、砂带粒度,砂带张紧力的影响最小。仅考虑对材料去除率的影响时,最佳工艺参数组合为:砂带张紧力200 N,工作台转速500r/min,砂带粒度120#,线材速度为50m/min。此时得到的材料去除率为6.860 2g/s。(本文来源于《金刚石与磨料磨具工程》期刊2015年01期）
姜晨,李郝林,麦云飞[6]（2013）在《基于声发射信号的外圆切入磨削去除率监测》一文中研究指出针对精密外圆切入磨削加工的在线监测需求,提出一种采用声发射信号实现轴类零件材料去除率在线监测的方法。根据声发射信号强度与磨削力之间的联系,建立了声发射信号均方根曲线的预测模型,利用该预测模型研究了砂轮进给阶段和驻留阶段磨削系统时间常数的理论计算方法,推导了声发射信号均方根曲线与工件材料去除率的关系;编写了在线监测软件,利用声发射传感器实现了精密外圆切入磨削的材料去除率预测。实验证明,所建立的声发射信号均方根曲线模型具有良好的预测精度,基于该模型能够实现磨削系统时间常数在线评估,并实现精密轴类零件材料去除率的实时在线监测。(本文来源于《中国机械工程》期刊2013年22期）
赵波,陈凡,童景琳[7]（2013）在《超声磨削材料去除率的理论分析与试验研究》一文中研究指出对纳米复相陶瓷在二维超声振动条件下的材料去除率进行了理论分析,建立了超声磨削下材料去除率的数学模型,利用MATLAB软件进行了相应的定量计算分析,表明在一定的条件下,超声磨削的材料理论去除率一般是普通磨削的5倍以上.通过去除率试验发现,超声磨削的材料去除率仅是普通磨削下的1.1～4.3倍,分析了产生这种现象的原因,同时对理论与试验结果的材料去除率随磨削参数的变化趋势做了分析和比较,发现变化趋势基本一致,说明建立的数学模型具有一定的合理性.(本文来源于《河南理工大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
孙跃[8]（2012）在《氧化铝陶瓷磨削去除率模型的建立与试验研究》一文中研究指出工程陶瓷一般是由金属与非金属元素组成,以离子键、共价键、离子-共价键为结合键,经过粉末成型、烧结或热压过程获得的无机化合物。工程陶瓷在常温下具有高硬度、高绝缘性、耐磨损、抗腐蚀以及质量轻等特点,被广泛应用于各个领域,用于制造切削刀具、温度传感器、精密轴承、密封元件以及耐火材料等。陶瓷加工的主要方法是金刚石砂轮磨削加工,但是由于难以控制工件损伤,因此加工精度高、复杂度高零件尤其困难,限制了工程陶瓷更广泛的应用。研究陶瓷磨削加工的目的就是在保证工件质量的前提下最大程度提高磨削效率,从而降低加工成本。本文基于正交试验和单因素试验的基础上,对于使用广泛的氧化铝陶瓷进行了试验研究,分析了磨削参数、材料性能对磨削力、比磨削能的影响。对于平面磨削而言,磨削深度、进给速度对加工过程中的磨削力、比磨削能的影响显着;砂轮转速对其影响很小。根据脆性材料去除机理,氧化铝陶瓷的临界磨削深度很小,在磨削过程中主要是以脆性断裂的方式去除,试件表面主要由一系列的剥落坑组成。本文在基于压痕断裂力学理论和切削近似研究方法的基础上,通过一定的假设,构建了有关磨削参数、砂轮特性和材料性能的氧化铝陶瓷磨削去除率模型,综合分析材料去除率与磨削参数之间的关系,为提高其他类型硬脆性材料的磨削加工质量、降低加工费用提供理论参考。通过使用Matlab软件对试验数据进行回归分析,确定了模型中的系数,获得了两种砂轮在不同磨削条件下的材料去除率公式,通过假设检验,两个数学模型均高度显着。本文最后对理论模型进行了实验验证,理论模型预测值与实验值具有较好的一致性,相对误差不大,表明去除率模型具有较高的准确性及实用性,为氧化铝陶瓷加工过程中选择合理的工艺参数提供理论依据,同时也证明了假设的合理性;通过实验分析了各磨削参数对去除率的影响程度,磨削深度和工件进给速度的影响很大,同理论模型预测相一致。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2012-03-01）
田业冰[9]（2005）在《硅片超精密磨削表面质量和材料去除率的研究》一文中研究指出随着集成电路(IC)制造技术的飞速发展,为了增大IC芯片产量,降低单元制造成本,硅片趋向大直径化。随着硅片直径增大,为了保证硅片具有足够的强度,原始硅片的厚度也相应增加,与此相反,为满足IC芯片封装等需要,使芯片厚度逐渐减薄。硅片直径和厚度的增大以及芯片厚度的减小使半导体加工面临许多突出的技术问题:硅片直径增大后,表面质量要求更为严格,并且加工中翘曲变形,加工精度不易保证;原始硅片厚度增大以及芯片厚度的减薄,使硅片背面减薄加工的材料去除量增大,提高加工效率成为一个亟待解决的问题。随着硅片尺寸的不断增大,超精密磨削特别是自旋转磨削成为了大尺寸硅片加工的有效方法。目前正逐步代替传统硅片加工工艺中的研磨、腐蚀等工艺,应用于大直径硅片加工中的材料制备阶段和图形硅片的背面减薄。 本文建立了硅片自旋转磨削的运动几何学模型,分析了磨削参数与磨削纹理的关系,并对磨粒磨削运动轨迹进行了计算机仿真和预测;在运动学模型的基础上,推导了磨粒轨迹长度、磨纹数量以及磨削稳定周期的公式,并分析了磨粒轨迹对表面质量的影响关系。通过硅片磨削实验,对硅片磨削表面纹理的计算机仿真结果和理论分析结果进行了验证。 在反转法的原理上,建立了硅片自旋转磨削材料去除率的理论模型,推导了材料去除率公式,分析了磨削工艺参数与材料去除率的关系。 以VG401MKⅡ型超精密磨床为试验平台进行了磨削工艺试验,研究了磨削工艺参数、砂轮粒度对硅片磨削材料去除率、砂轮主轴电机驱动电流以及磨削后硅片表面粗糙度的影响,提出了提高磨削表面质量和加工效率的工艺措施。 研究结果为提高硅片超精密磨削的表面质量以及材料去除率,提供系统的加工理论和有效的工艺措施,对于实现大尺寸硅片高精度超光滑表面的高效低损伤磨削加工具有重要指导意义。(本文来源于《大连理工大学》期刊2005-03-18）
磨削去除率论文开题报告
（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：
使用微粉金刚石、镍基钎料和感应钎焊技术,制作了金刚石磨头,对硬铝合金进行磨削加工。研究分析了进给载荷、磨头转速和容屑槽对硬铝合金材料去除率的影响规律,并采用正交试验,探究了在磨削过程中叁种因素对材料去除率的影响强弱。试验结果表明:进给载荷越大,磨头的磨削效率越高;磨头的转速越大,磨头的磨削效率越高;磨头的容屑槽数目变化,不仅影响容屑空间的大小还影响单位时间参与磨削的磨粒数量;影响磨头的加工效率主要因素是磨头的转速,其次是容屑槽数,最后是进给载荷。
（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。
磨削去除率论文参考文献
[1].赵明利,仝攀攀,聂立新,吕晓峰.基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测[J].制造技术与机床.2019
[2].张涵源,程仁寨.硬铝合金精密磨削材料去除率的研究[J].铝加工.2019
[3].林凯,李永学,王刚,刘红,魏士亮.Si_3N_4陶瓷旋转超声磨削加工中脆性域材料去除率研究[J].航天制造技术.2018
[4].吕晓峰.超声辅助磨削ZTA陶瓷内圆边界损伤及去除率研究[D].河南理工大学.2018
[5].李东辉,李庆忠,沈俊,刘利国,顾慧健.砂带磨削Q235钢工艺参数对去除率的影响[J].金刚石与磨料磨具工程.2015
[6].姜晨,李郝林,麦云飞.基于声发射信号的外圆切入磨削去除率监测[J].中国机械工程.2013
[7].赵波,陈凡,童景琳.超声磨削材料去除率的理论分析与试验研究[J].河南理工大学学报(自然科学版).2013
[8].孙跃.氧化铝陶瓷磨削去除率模型的建立与试验研究[D].哈尔滨理工大学.2012
[9].田业冰.硅片超精密磨削表面质量和材料去除率的研究[D].大连理工大学.2005