高钦
- 作品数：5 被引量：17H指数：3
- 供职机构：湖南工业大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺更多>>
- 基于正交实验分析的面齿轮磨削表面粗糙度的研究被引量：9
- 2017年
- 对面齿轮磨削齿面粗糙度进行正交实验分析,采用多元非线性回归分析法建立了砂轮转速、进给速度、磨削深度的回归模型,分析了砂轮转速、进给速度、磨削深度等磨削参数对面齿轮磨削齿面粗糙度的影响状况,最后通过数学模型对单因素实验组数据进行实测值与预测值的比较,显示6组数据预测值与实际测量值的最大误差为11.13%。说明相对误差不大,此模型具有一定的精度。
- 刘金华明兴祖高钦
- 关键词：面齿轮正交实验表面粗糙度
- 面齿轮磨削表面粗糙度建模与实验分析被引量：3
- 2016年
- 对碟形砂轮表面进行形貌分析,根据对面齿轮齿面表面粗糙度的形成机理分析,建立了用于面齿轮磨削的碟形砂轮的数学模型。然后根据面齿轮在数控磨齿机上的磨削机理,对碟形砂轮与面齿轮的磨削运动关系进行深入分析,并且建立了关于砂轮磨粒切削刃运动轨迹方程的坐标系,进而编制M文件计算不同参数变化时对表面粗糙度值的影响,通过计算值与实测值的比对,其最大误差在11.7%,结果表明,粗糙度数学模型计算值与实测值基本一致。
- 明兴祖高钦肖磊龙誉刘金华
- 关键词：面齿轮表面粗糙度
- 基于BP神经网络的面齿轮齿面粗糙度研究被引量：3
- 2017年
- 以面齿轮齿面粗糙度为研究对象,考虑到影响其磨削表面粗糙度R_a的因素很多且不明确,运用BP神经网络原理构造预测粗糙度的数学模型,通过对比模型预测值与试验值验证预测模型的精度,结果表明此模型可精确地描述砂轮转速、工件进给速度和磨削深度对面齿轮磨削加工表面粗糙度的影响。实验验证,BP神经网络模型的预测精度较高,可获得最大相对误差为9.1%的高精度预测结果。
- 刘金华张灵方曙光高钦
- 关键词：BP神经网络面齿轮齿面粗糙度
- 面齿轮磨削温度建模仿真与分析被引量：2
- 2015年
- 根据椭圆接触理论，得出碟形砂轮磨削面齿轮时的基本磨削参数，并建立了有限元模型，采用矩形分布热源对面齿轮磨削热进行模拟，得出其磨削温度场。由该模拟结果得出碟形砂轮磨削时的温度变化规律为：沿齿长方向近心端和沿齿高方向相对接近齿根区域时，面齿轮的磨削温度逐渐升高。同时，利用红外测温仪对实际机齿轮磨削温度进行测量，将所得结果与有限元分析结果进行对比，发现各磨削点的误差分析结果均在5%～20%，并且温度越高，误差越小，从而验证了椭圆接触理论在面齿轮磨削热研究中的可行性。
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- 关键词：有限元仿真
- 面齿轮磨削表层金相组织的试验研究被引量：1
- 2016年
- 利用金相显微镜观察面齿轮磨削表层金相组织特征,通过检测分析发现:面齿轮磨削表面的金相组织为细针状回火马氏体、残留奥氏体和粗大碳化物,心部组织为粗大的板条状回火马氏体。采用基于二阶响应曲面法建立了面齿轮残余奥氏体量预测模型,根据试验结果,采用最小二乘估计得出回归系数,对回归方程进行了显著性检验.结果表明:二次响应曲面法预测模型回归显著,置信度高,可以用于进行加工前的磨削参数选择,以达到对残余奥氏体量进行预测和控制的目的。
- 明兴祖龙誉刘金华高钦肖磊
- 关键词：金相组织
