本文關(guān)鍵詞：飛機(jī)復(fù)合材料加工機(jī)床刀具狀態(tài)監(jiān)測方法研究

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【摘要】：隨著我國民航產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,對飛機(jī)結(jié)構(gòu)材料的性能要求不斷提高。復(fù)合材料因?yàn)榫哂匈|(zhì)量輕,強(qiáng)度高、工藝性能好等優(yōu)點(diǎn),被大量地應(yīng)用于飛機(jī)制造中。由于復(fù)合材料具有各向異性、韌性較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),其加工性能較差,屬于難加工材料,使得切削加工過程變得十分困難。刀具作為切削復(fù)合材料的直接執(zhí)行者,承受著不同的切削抗力,極易出現(xiàn)磨損現(xiàn)象,從而影響產(chǎn)品質(zhì)量及制造成本。因此,為了確保現(xiàn)代飛機(jī)制造系統(tǒng)中自動化加工機(jī)床的加工效率和飛機(jī)復(fù)合材料加工件的質(zhì)量,保障機(jī)床設(shè)備無故障運(yùn)行,迫切要求實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)的在線監(jiān)測。開展本課題的研究,對于切實(shí)解決國產(chǎn)大飛機(jī)制造實(shí)際問題具有促進(jìn)作用。論文在目前國內(nèi)外飛機(jī)復(fù)合材料加工機(jī)床刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先探尋了刀具磨損的產(chǎn)生機(jī)理,分析了刀具磨損的三種狀態(tài),研究了在刀具磨損過程中聲發(fā)射信號的產(chǎn)生原因及其特性。然后,設(shè)計(jì)了以工控機(jī)為控制核心、以Matlab為驅(qū)動軟件的飛機(jī)復(fù)合材料加工機(jī)床刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),搭建了系統(tǒng)的硬件平臺和軟件平臺。其次,以刀具不同磨損狀態(tài)下的聲發(fā)射信號為研究對象,分別進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,目的在于尋求可以表征刀具磨損狀態(tài)的特征量。再次,針對飛機(jī)復(fù)合材料加工機(jī)床刀具切削過程中的磨損狀態(tài)不易監(jiān)測問題,提出了應(yīng)用小波包能量的飛機(jī)復(fù)合材料加工機(jī)床刀具狀態(tài)監(jiān)測方法。該方法將聲發(fā)射信號分別進(jìn)行一、二、三層小波包分解,劃分到不同的頻率帶上,再重構(gòu)原信號,根據(jù)重構(gòu)原信號能量百分比在三種狀態(tài)下的分布情況,確定刀具磨損狀態(tài)的最佳特征量。最后,建立了刀具磨損狀態(tài)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,解決了刀具磨損三種狀態(tài)的識別問題。計(jì)算機(jī)仿真和實(shí)物測試結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：飛機(jī)復(fù)合材料 刀具磨損狀態(tài) 聲發(fā)射信號 小波包能量分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V261
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 課題的研究背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.2.1 刀具狀態(tài)直接監(jiān)測方法11-12
• 1.2.2 刀具狀態(tài)間接監(jiān)測方法12-14
• 1.3 本文的研究內(nèi)容14-16
• 第二章 刀具磨損機(jī)理與聲發(fā)射信號特性研究16-24
• 2.1 刀具磨損機(jī)理16-20
• 2.1.1 刀具磨損原因16-17
• 2.1.2 刀具磨損形態(tài)17-19
• 2.1.3 刀具后刀面磨損過程19
• 2.1.4 刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)19-20
• 2.2 刀具磨損聲發(fā)射信號特性研究20-23
• 2.2.1 聲發(fā)射信號產(chǎn)生原理20-21
• 2.2.2 聲發(fā)射信號特性研究21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于聲發(fā)射法的刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)24-30
• 3.1 系統(tǒng)組成與工作原理24-25
• 3.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)25-27
• 3.2.1 加工機(jī)床25
• 3.2.2 傳聲器25-26
• 3.2.3 前置放大器26-27
• 3.2.4 工控機(jī)27
• 3.2.5 加工刀具27
• 3.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)27-28
• 3.4 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)設(shè)置28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于時(shí)域和頻域的聲發(fā)射信號分析方法研究30-40
• 4.1 基于時(shí)域特征的聲發(fā)射信號分析方法研究30-33
• 4.1.1 聲發(fā)射信號統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)30-31
• 4.1.2 聲發(fā)射信號時(shí)域特征分析31-33
• 4.2 基于頻域特征的聲發(fā)射信號分析方法研究33-38
• 4.2.1 幅頻譜與相位譜33
• 4.2.2 功率譜33-34
• 4.2.3 Welch平均法功率譜34-35
• 4.2.4 聲發(fā)射信號頻域特征分析35-38
• 4.3 本章小結(jié)38-40
• 第五章 基于小波包能量的聲發(fā)射信號分析方法研究40-54
• 5.1 小波分析基本理論40-43
• 5.2 小波包分析方法43-46
• 5.2.1 小波基的選擇45
• 5.2.2 小波包分解層數(shù)的選擇45-46
• 5.3 小波包頻帶能量特征法原理46-47
• 5.4 聲發(fā)射信號特征量提取47-53
• 5.4.1 聲發(fā)射信號小波包分析47-50
• 5.4.2 聲發(fā)射信號頻帶能量特征提取50-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第六章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)識別54-65
• 6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論54-57
• 6.1.1 神經(jīng)元模型54-55
• 6.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法55-57
• 6.2 刀具磨損狀態(tài)識別57-63
• 6.2.1 識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立57-59
• 6.2.2 識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練仿真59-61
• 6.2.3 識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試仿真61-63
• 6.3 本章小結(jié)63-65
• 結(jié)論65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：992773