-
公开(公告)号：CN116728161B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310932328.6
申请日：2023-07-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提出方肩铣刀刀齿瞬时能耗分布复杂性的分形特征识别方法，属于刀齿能耗分布差异技术领域。包括：S1.主副切削刃瞬时能耗分布的分形维数的解算方法，将铣刀刀齿瞬时能耗分布曲线视作一个空间序列，对瞬时能耗分布曲线进行解算，获得主副切削刃瞬时能耗分布曲线的分形维数；S2.根据主副切削刃瞬时能耗分布曲线的分形维数，识别主副切削刃瞬时能耗分布分形维数的整体水平与变化范围；S3.识别瞬时能耗分布的分形维数波动程度与增减特性；S4.识别瞬时能耗分布的分形维数沿切削时段方向的偏离程度；S5.识别不同刀齿间瞬时能耗分布差异性。解决无法定量描述比较瞬时能耗分布复杂性与不确定性问题。
-
公开(公告)号：CN117685922A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311671446.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B21/20 , G05B19/404
Abstract: 刀齿误差影响下的铣削表面形貌多样性识别方法，属于铣削表面形貌分布表征方法技术领域。本发明包括：步骤1，铣削表面形貌多样性表征方法；步骤2，刀齿误差影响下铣削表面形貌多样性解算方法；步骤3，铣削表面形貌多样性识别方案；步骤4，铣削表面形貌多样性验证方法；本发明研发目的是为了解决针对现有的研究资料难以揭示出铣削表面形貌的多样性以及铣刀的刀齿误差在切削加工过程中的传递路径与转换机制，无法有效地确定刀齿误差对于实际切削加工及加工表面形貌的影响关系的问题，实现了刀齿误差作用下的铣削表面形貌形成机理的揭示，并给出铣削表面形貌多样性识别流程及铣削表面形貌多样性的验证方法。
-
公开(公告)号：CN116061004B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211260551.2
申请日：2022-10-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09 , B23Q15/013
Abstract: 振动作用下铣刀瞬态切削能效分布的变化特性的识别方法，属于铣刀加工技术领域。本发明为了改进已有铣刀瞬时切削能量效率和切削比能解算方法难以揭示出刀齿切削刃上瞬时切削能量效率与切削比能的分布特性，依据铣削振动对铣刀瞬时切削位姿和瞬时切削输入、输出能量的影响特性构建铣刀和刀齿瞬时切削能量效率关联模型，利用刀齿铣削微元瞬时切削速度、瞬时剪切速度、瞬时主切削力和瞬时剪切力的解算模型，构建微元瞬时主切削力能耗分布函数与瞬时剪切力能耗分布函数。根据瞬时切削体积和刀齿切削刃瞬时切削上、下边界解算方法，获取瞬时切削能量效率、切削比能沿切削刃的分布特性。本发明解决了实际加工过程中工件去除材料大小无法定量描述的问题。
-
公开(公告)号：CN115647440A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211406488.9
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 方肩铣刀主副切削刃铣削微元能耗特征参数解算方法，属于铣刀加工技术领域。本发明解决已有铣刀能耗解算方法难以揭示出刀齿主副切削刃上铣削微元瞬时切削力能耗、瞬时剪切能耗和瞬时摩擦能耗分布特性及变化特性等问题。本发明基于铣刀瞬时切削行为，构建铣刀主副切削刃加工过渡表面及瞬时切削边界模型；通过构建铣削微元瞬时位姿模型和瞬时速度解算模型，揭示铣削微元的切削状态；利用铣削微元瞬时切削层参数求解方法，获得铣削微元瞬时切削力能耗；通过铣削微元剪切力、摩擦力解算方法及速度分解模型，获得铣削微元瞬时剪切能耗和后刀面瞬时摩擦能耗。从而揭示出铣刀主副切削刃加工过度表面、瞬时切削边界的多变性。
-
公开(公告)号：CN109940459B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910284927.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 一种高效铣刀损伤的多尺度识别方法，属于铣刀技术领域，本发明为了解决已有的铣刀损伤识别方法因研究尺度集中在微米及以上的宏观尺度，没有考虑铣刀损伤的多尺度问题。步骤a，铣刀损伤识别判据的尺度划分；步骤b，建立铣刀结构及其工作载荷特征模型；步骤c，铣刀永久性变形的测量及识别；步骤d，铣刀应力场分析及其局部损伤判别；步骤e，铣刀组件材料组织结构损伤识别；步骤f，铣刀组件介观损伤形成的识别；步骤g，铣刀损伤多尺度识别与实验验证。本发明的一种高效铣刀损伤的多尺度识别方法可以从多个尺度层次对铣刀损伤进行有效识别，解决已有的铣刀损伤宏观尺度识别的局限性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109940462A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910293137.3
申请日：2019-04-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 铣刀切削振动变化特性的检测与高斯过程模型构建方法，属于铣刀技术领域。解决了现有技术中需要通过做铣削实验得到振动信号，再提取出铣削振动特征参数，浪费时间的问题。本发明的技术要点：步骤A，将不同切削行程下的完整切削区域分为铣削切入段、铣削前半段、铣削中段、铣削后半段和铣削切出段，提取沿铣刀进给速度方向、铣削宽度方向、铣削深度方向的区域内的特征参数；步骤B、铣削振动高斯过程模型训练值和观测值选取；步骤C、高斯过程模型构建；步骤D、铣削振动高斯过程模型预测结果的检验。本发明根据选取的铣削振动特征参数进行铣削振动变化特性曲线的描述，利用高斯过程模型预测铣削振动特征参数，准确描述出铣削振动的变化特性。
-
公开(公告)号：CN109940459A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910284927.5
申请日：2019-04-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 一种高效铣刀损伤的多尺度识别方法，属于铣刀技术领域，本发明为了解决已有的铣刀损伤识别方法因研究尺度集中在微米及以上的宏观尺度，没有考虑铣刀损伤的多尺度问题。步骤a，铣刀损伤识别判据的尺度划分；步骤b，建立铣刀结构及其工作载荷特征模型；步骤c，铣刀永久性变形的测量及识别；步骤d，铣刀应力场分析及其局部损伤判别；步骤e，铣刀组件材料组织结构损伤识别；步骤f，铣刀组件介观损伤形成的识别；步骤g，铣刀损伤多尺度识别与实验验证。本发明的一种高效铣刀损伤的多尺度识别方法可以从多个尺度层次对铣刀损伤进行有效识别，解决已有的铣刀损伤宏观尺度识别的局限性。
-
公开(公告)号：CN113626953B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110942712.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/10
Abstract: 高能效铣削加工误差动态分布特性识别方法，属于机械加工技术领域。本发明包括高能效铣削加工误差逐点解算方法、高能效铣削加工误差动态分布时频特性的表征方法和高能效铣削加工误差动态分布影响因素的识别方法，建立高能效铣削加工误差逐点解算模型，表征铣削加工误差动态分布时频特性，识别高能效铣削加工误差动态分布的影响因素，结合解算实例与实测结果，验证该方法的有效性，准确描述出铣削加工误差的动态分布特性。
-
公开(公告)号：CN116595292B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310373207.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 振动和磨损条件下刀齿瞬时切削能效的动态特性解算方法，属于铣刀加工技术领域。本发明包括步骤1，振动和磨损条件下的瞬时切削刃方程构建方法；步骤2，振动和磨损条件下切削刃瞬时速度矢量的解算方法；步骤3，振动和磨损条件下瞬时切削层参数的解算方法；步骤4，振动和磨损条件下瞬时切削能效的解算方法。为了揭示刀齿磨损条件下铣刀切削力与剪切力能效分布的变化特性，本发明根据切削刃离散点的瞬时磨损深度、前刀面方程，解算刀齿坐标系中切削刃选定点磨损后的坐标，构建磨损后的瞬时切削刃方程，揭示刀齿磨损对切削刃结构的影响。根据切削力与剪切力能效的解算方法，获取磨损条件下切削力与剪切力能效沿瞬时切削刃的分布特性。
-
公开(公告)号：CN116765932A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310420574.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 高能效铣刀后刀面摩擦损伤跨尺度识别方法，属于铣刀加工技术领域。本发明解决了目前对于铣刀刀齿后刀面在摩擦与接触关系的多变性，导致铣刀损伤的形成与演变具有不确定性和模糊性的问题。本发明包括步骤A：刀齿后刀面瞬时摩擦速度与接触应力解算方法；步骤B：刀齿后刀面瞬时摩擦损伤的多尺度表征方法；步骤C：摩擦载荷作用下刀工界面超晶胞结构响应特性识别方法；步骤D：刀齿后刀面摩擦损伤形成与演变特性的识别方法；步骤E：摩擦损伤成核与扩展的耦合与竞争判别方法；步骤F：铣刀后刀面摩擦损伤识别方法。本发明本发明解决了已有方法忽略铣削振动与刀齿误差，进而导致铣刀刀齿后刀面区域变化的不确定性问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.027 seconds)
