国家自然科学基金(50905020)
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 相关作者：庞桂兵孙晶徐文骥窦庆乐宋金龙更多>>
- 相关机构：大连工业大学大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省科学技术计划项目辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划更多>>
- 相关领域：金属学及工艺更多>>
- 电化学机械光整加工表面形貌特性分析
- 建立了电化学机械光整加工（ECMF）实验装置,以原始磨削表面粗糙度Ra值为0.23μm的GCr15为研究对象,借助STM6显微镜和TalysurfSLI2000观测了磨削表面与ECMF表面形貌参数。根据实验结果,借助自相...
- 魏泽飞徐文骥庞桂兵
- 关键词：电化学机械光整加工自相关函数
- 文献传递
- 基于电化学加工方法的铝基超疏水表面制备技术研究被引量：7
- 2011年
- 鉴于金属铝表面存在微米级的晶界和纳米级的位错,在外加电场和电解液的作用下,晶界位错处因具有更高的位能会使得阳极优先溶解,进而形成微纳米结构相结合的粗糙表面,提出一种新的铝基超疏水表面的电化学制备方法,实验研究了其加工质量、加工效率和加工条件之间的关系,结果显示电化学加工方法能够在铝基底上制备出多阶层微/纳米结构,可用作超疏水表面基底。电化学加工比化学刻蚀法有更好的可控性,同时比光刻等方法更经济。所加工表面经过低表面能材料修饰后呈现超疏水的特性,与水滴的接触角达到167°,滚动角小于3°。
- 徐文骥窦庆乐孙晶宋金龙庞桂兵
- 关键词：电化学加工超疏水表面晶界位错
- 基于神经网络的电化学加工表面粗糙度预测与加工参数正交优化被引量：4
- 2013年
- 电化学加工的表面粗糙度与加工电流、加工间隙、电解液温度、加工时间、电解液配比等工艺参数密切相关,而这些工艺参数与工件表面粗糙度之间为复杂的非线性关系,建立其关联一直是电化学加工中的难题。以BP神经网络为基本工具,建立了加工参数与表面粗糙度之间关系的数学模型,利用实验数据训练网络,结果表明可实现较小的预测误差;应用正交法分析实验数据,实现了可使表面粗糙度参数变化幅度较大的加工参数的优化配置。
- 庞桂兵李殿明张利萍赵秀君彭彦平
- 关键词：电化学加工表面粗糙度神经网络
- 轴承滚子电化学机械光整加工表面质量预测与加工参数选择被引量：5
- 2012年
- 针对现有方法加工轴承滚子时存在的问题,将电化学机械光整(electrochemical mechanicalfinishing,ECMF)加工应用于轴承滚子的光整加工中。ECMF加工效果受很多因素影响,为预测加工质量及选择加工参数,建立了带有径向基函数的基于LS-SVM的轴承滚子ECMF加工预测模型,对正交试验样本进行训练学习,采用网格搜索法确定模型参数。实验及预测结果表明:ECMF适合于轴承滚子的加工,经ECMF加工后的轴承滚子表面质量明显提高;通过LS-SVM模型选择的加工参数及预测的表面质量误差,均在可接受的范围内。
- 徐文骥魏泽飞孙晶李强余自远庞桂兵
- 关键词：轴承滚子最小二乘支持向量机径向基函数
