本文建立的金属切削加工热力耦合有限元模型是基于以下的假设条件:
刀具是刚体且锋利，只考虑刀具的温度传导;
忽略加工过程中，由于温度变化引起的金相组织及其它的化学变化;
被加工对象的材料是各向同性的；
不考虑刀具、工件的振动；
由于刀具和工件的切削厚度方向上，切削工程中层厚不变，所以按平面应变来模拟；
2021-06-11 16:33:21
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本设计基于matlab对于工件的尖锐处进行钝圆检测，该文档包括对两个工厂常用的铣刀工件的钝圆检测，即三角形铣刀测量和树形工件钝圆测量，该文档包括图像处理的基本步骤，图像二值化，图像加噪滤波，图像边缘检测，霍夫圆检测程序，程序亲测可用。文档包括程序.m文件和图片
2021-05-14 15:25:43
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针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%～14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。
2021-05-12 15:43:02
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