改進(jìn)GABP算法的磨料水射流切割質(zhì)量智能控制研究
【學(xué)位授予單位】:西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TG664;TE973
【圖文】:
圖 1.1 后混合磨料水射流系統(tǒng)Fig 1.1 Post mixed abrasive water jet system射流中的磨料粒子是在自身的重力以及壓力差的初始速度較低,故難以與高速高壓水射流混效的能量傳遞,明顯的降低了磨料粒子的磨削較大,如切割鋼材時(shí)射流壓力通常在200Mpa以蝕效果,人們提出了前混合磨料水射流。水射流為前混合磨料射流系統(tǒng)。前混合磨料射流有兩罐與磨料粒子進(jìn)行預(yù)混合,形成磨料液,然后混合,再經(jīng)磨料水射流噴嘴噴出形成前混合磨均勻混合形成磨料液,然后對(duì)其增壓后通過(guò)磨前一種磨料液僅在磨料水射流噴嘴前混合,避較廣泛;后一種磨料液對(duì)壓力源和高壓管路的
圖 1.2 前混合磨料水射流系統(tǒng)Fig 1.2 System of Pre-Mixing Abrasive Water Je磨料水射流的性能比較流中固體磨料粒子在進(jìn)入混合腔時(shí),初始速度混合,特別是難以進(jìn)入水射流束速度最高的軸流束軸心部分以外的地方,從而降低了高速高合后的磨料水射流的切割能力得不到充分的發(fā)射流在通過(guò)磨料水射流噴嘴之前,磨料粒子就料粒子的速度與高速高壓水射流的速度差幾乎割能力得到了大大的提升。表 1.1 是這兩種磨料表 1.1 兩種磨料水射流性能的比較Comparison of the performance of two kinds of abrasive后混合磨料水射流 前混合磨料水較差 相同射流壓力下是后混合磨
【參考文獻(xiàn)】
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6 戚愛(ài)華;;我國(guó)油氣管道運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀及問(wèn)題分析[J];國(guó)際石油經(jīng)濟(jì);2009年12期
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8 李連榮;唐焱;;磨料水射流切割技術(shù)綜述[J];煤礦機(jī)械;2008年09期
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本文編號(hào):2731429
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