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公开(公告)号：CN117405033A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311339618.6
申请日：2023-10-16
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01B11/08
摘要： 本发明提供一种半球谐振子内支撑杆直径在位检测方法，涉及超精密磨削技术领域，为解决现有的在位检测方法存在建立数学模型过于繁琐、求解过程复杂及测量精度受限的问题。包括如下步骤：S1、建立静止状态下半球谐振子支撑杆径向与激光位移传感器的相对距离与内支撑杆直径的几何关系模型；S2、旋转状态下构建半球谐振子内支撑杆轮廓变化规律模型，采用特殊点代入的方式对半球谐振子内支撑杆的径向跳动量进行求解；S3、基于得到的径向跳动量，构建旋转状态下支撑杆径向与激光位移传感器的相对距离与半球谐振子内支撑杆直径的关系模型，对半球谐振子内支撑杆直径进行求解。本发明大幅简化了现有的建模和求解方法的繁琐性，且能够实现较高的测量精度。
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公开(公告)号：CN114211396B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202111560212.1
申请日：2021-12-20
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于复杂薄壁构件超精密磨削过程的小直径球头砂轮磨损特性分析方法，涉及超精密磨削加工领域，本发明基于龙门结构的四轴三联动机床进行分析，具体步骤为：确定构件内球面任意位置处磨削量；确定内球面磨削球头砂轮任意位置处磨损量；求解内球面磨削的磨削比和砂轮磨损深度；确定内球面磨削的磨削比与工艺参数的关系；绘制内球面磨削球头砂轮磨损深度与磨削角度间的曲线；确定构件内球面磨削最佳磨削工艺参数；基于内球面磨削球头砂轮的磨损特性分析方法，对外球面磨削球头砂轮的磨损特性进行分析；对圆柱杆构件磨削球头砂轮的磨损特性进行分析，本发明可用于确定机床最佳工艺参数，及时修整砂轮，提高磨削工件放入精度。
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公开(公告)号：CN117372614A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311333940.8
申请日：2023-10-16
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明提供一种小直径球头砂轮三维形貌在位重构方法及系统，涉及超精密加工技术领域，为解决现有的球头砂轮形貌在位检测方法，建模繁琐、计算量大、准确度受到限制的问题。包括：S1、搭建激光位移传感器数据采样系统；S2、在球头砂轮转动状态下，对其径向与激光位移传感器的相对距离数据进行采集；S3、基于不同配准角下球头砂轮与激光位移传感器的相对距离之差，建立球头砂轮圆周轮廓的变换规律模型，采用特殊点代入的方式对球头砂轮圆周轮廓形貌进行求解；S4、控制加工机床使球头砂轮沿轴向移动位移S，重复执行步骤S2～S3，至球头砂轮待重构区域采样完成；S5、对不同圆周的球头砂轮形貌进行平滑连接，得到小直径球头砂轮三维形貌的重构结果。
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公开(公告)号：CN114211396A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111560212.1
申请日：2021-12-20
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于复杂薄壁构件超精密磨削过程的小直径球头砂轮磨损特性分析方法，涉及超精密磨削加工领域，本发明基于龙门结构的四轴三联动机床进行分析，具体步骤为：确定构件内球面任意位置处磨削量；确定内球面磨削球头砂轮任意位置处磨损量；求解内球面磨削的磨削比和砂轮磨损深度；确定内球面磨削的磨削比与工艺参数的关系；绘制内球面磨削球头砂轮磨损深度与磨削角度间的曲线；确定构件内球面磨削最佳磨削工艺参数；基于内球面磨削球头砂轮的磨损特性分析方法，对外球面磨削球头砂轮的磨损特性进行分析；对圆柱杆构件磨削球头砂轮的磨损特性进行分析，本发明可用于确定机床最佳工艺参数，及时修整砂轮，提高磨削工件放入精度。
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公开(公告)号：CN117400073A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311338164.0
申请日：2023-10-17
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明一种超精密磨削复杂薄壁构件的小直径球头砂轮磨损预测方法，涉及超精密加工技术领域，为解决现有方法对复杂薄壁构件磨削过程进行建模需要构建复杂的几何关系，计算过程繁琐、计算量大的问题。包括如下步骤：S1、选取与待磨削复杂薄壁构件材质相同的圆柱形工件，构建小直径球头砂轮磨削加工圆柱形工件的材料去除微量模型，根据磨削比G，求解砂轮磨损量与参数Kbo‑sha的比例关系；S2、对内球面磨削的参数Knei‑wt进行求解，进一步求解内球面磨削加工小直径球头砂轮产生的砂轮磨损量 S3、对外球面磨削的参数Kwai‑wt进行求解，进一步求解外球面磨削加工小直径球头砂轮产生的砂轮磨损量 S4、对小直径球头砂轮磨削加工内、外支撑杆及端面时的砂轮磨损量进行求解。
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公开(公告)号：CN117381547A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311347093.0
申请日：2023-10-18
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： B24B1/00 , B24B49/00 , B24B51/00 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0499
摘要： 本发明一种基于特征降维与径向基神经网络结合的小直径球头砂轮磨损状态预测方法及系统，涉及超精密加工技术领域，为解决现有方法的磨损状态特征值选取单一或过于复杂，难以得到准确、稳定的预测模型的问题。包括如下步骤：S1、将声发射传感器阵列安装于磨削设备的砂轮主轴固定架上，利用声发射传感器对不同砂轮磨损状态下的声发射信号进行采集，对采集的信号进行预处理；S2、提取声发射信号中与砂轮磨损状态相关的特征值，并通过相关性计算进行特征降维；S3、根据降维后的声发射信号特征值及对应的磨损状态构建立径向基神经网络的砂轮磨损状态预测模型，建立特征值与磨损状态的映射关系，最终实现对磨削状态下的小直径球头砂轮的磨损状态预测。
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公开(公告)号：CN118917183A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410950857.3
申请日：2024-07-16
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明一种基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，涉及超精密加工技术领域，为解决现有的半球谐振子表面质量离线测量方法存在检测效率低、测量结果受人为主观因素影响的问题。包括：步骤一、将待加工工件装夹在超精密加工机床上；步骤二、梯度确定多组磨削参数并开展磨削实验，求解磨削比；步骤三、构建磨削比与磨削参数模型，根据磨削参数和磨削比数据对模型进行多元回归，并对模型进行求解；步骤四、对步骤二磨削实验得到的工件表面质量进行检测，根据磨削比对工件表面质量的影响关系，确定任意磨削比下的工件表面质量；步骤五、基于磨削比与磨削参数模型对待分析加工参数下的磨削比进行计算，进一步预测半球谐振子的表面质量。
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公开(公告)号：CN117387515A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311333942.7
申请日：2023-10-16
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01B11/24 , G06F30/10 , G06F18/10 , G06F17/10 , G06F119/02
摘要： 本发明提供一种小直径球头砂轮高速旋转下径向轮廓精度在位测量方法及系统，属于超精密加工技术领域，为解决现有在位检测方法建模分析难度大、对测试环境及测试人员要求严苛，测试精度有限的问题。包括：S1、搭建激光位移传感器数据采样系统，确定采集起始位置，在球头砂轮转动状态下，对其径向与激光位移传感器的相对距离数据进行采集；S2、对采样数据中的低频干扰信号进行滤波降噪处理；S3、基于不同配准角下球头砂轮与激光位移传感器的相对距离之差，构建球头砂轮圆周轮廓变化规律模型，采用特殊点代入的方式对球头砂轮径向轮廓精度进行求解。通过本发明方法可实现对砂轮轮廓精度的在位测量，建模方法简单、容易操作，且可达到较高的测量精度。
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