简介:摘要:刀具磨损状态监测是保证连续加工,提高产品加工质量和效率的关键。针对单一传感器信息可靠性低,无法准确判断刀具磨损状态的问题,提出一种基于多信息融合与改进D-S证据理论的处理方法。通过试验测量获得刀具磨损状态的典型数据,使用构造法获得磨损状态下的信度密度函数,对数据进行处理得到目标信度函数分配及不确定度,然后利用改进的D-S组合规则对各证据信度函数分配以及不确定度进行融合,从而对刀具的磨损状态做出判断。以车削刀具的磨损状态监测为例,并与构建的BP神经网络进行测试的结果比较,证明了该方法能够显著提高刀具磨损状态监测的准确性,具有较高的工程应用价值。
简介:摘要:在精密机械加工领域,刀具的磨损问题对生产效率和成品质量产生了重要影响。本文旨在通过深入分析刀具磨损机制与影响因素,探讨基于数据建模的刀具寿命预测方法以及优化的刀具管理策略。通过收集大量实验数据,运用机器学习和统计方法构建预测模型,能够准确预测刀具的寿命。另外,合理选择刀具、优化润滑与冷却、调整加工参数等策略有助于延长刀具寿命,提高生产效率与经济效益。本研究为制造业提供了切实可行的解决方案,推动精密机械加工领域朝着智能化、高效化和可持续发展的方向前进。
简介:摘要:刃口的锋利程度是一项重要的工艺参数,对加工质量产生重要影响,在木材的加工过程中,一定会造成刀具的磨损,这是不可避免的物理现象。在该文中要探究的磨损主要就是研究构成刀具的表面材料不断消失的现象。不断延长刀具的使用时间是其最重要的现实价值。