不锈带钢去毛刺技术研究与系统开发

去毛刺机论文 计算机辅助论文 静态分析论文 组合算法论文
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近年来,随着科学技术的进步机械制造中精密加工和自动化加工技术的应用范围不断扩大,零件加工精度的要求也越来越高。然而,伴随而来的是,在加工中产生的毛刺,已成为了现代制造业不得不重视的问题,因为毛刺的存在会毛刺常常给工件的后续加工、装配、运输及使用等带来各种各样问题。所以,提高加工系统的生产效率,降低工件的加工成本,提高加工精度,对金属毛刺的生成机理及其抑制技术进行深入、系统的研究,已经刻不容缓。本文针对太原钢铁集团冷轧厂的精密板带在经过纵剪后的毛刺,进行了深入的研究和分析,借助数字化三维建模、虚拟装配的CAD技术和有限单元法、虚拟样机技术对DD600/1300进行设计研发和仿真分析。根据现场工况以及板带材料特性、力学特性,利用机械切削的方法,设计一种能方便调节的去毛刺设备——DD600/1300型去毛刺机,可以高效、高质量地对600~1300mm的不锈带钢去除毛刺。利用有限元分析软件Solidworks Simulation对DD600/1300型去毛刺机的主要零部件进行力学分析,利用计算机辅助软件对机器的工作过程程进行模拟以及现场调试。利用相关的权值系数把遗传算法、BP神经网络、灰色理论三种方法有机地结合起来,形成一种新的算法即组合算法,并用于金属毛刺的预测。针对板带在经过圆盘剪剪切后经常性的毛刺现象进行了分析,讨论了圆盘剪剪刃侧向间隙和重合度对板带边部质量的影响,尤其是毛刺,给出了剪刃侧向间隙、重合度的合理取值范围。DD600/1300型去毛刺机已经在现场运行,去除毛刺效果良好。
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-20页
    1.1 课题提出及研究背景第8-10页
    1.2 去毛刺技术的研究现状第10-16页
    1.3 课题来源及研究意义第16-18页
    1.4 课题研究内容第18-20页
2 去毛刺机总体方案设计第20-54页
    2.1 方案分析与评价第20-23页
        2.1.1 倒挂方案第20-21页
        2.1.2 固定圆盘剪方案第21-22页
        2.1.3 DD600/1300型去毛刺机方案第22-23页
    2.2 刀具部分第23-33页
        2.2.1 UNO 刀具的组成第24-28页
        2.2.2 刀片第28-30页
        2.2.3 切削力的计算第30-31页
        2.2.4 切削参数的选择第31-33页
    2.3 底座部分第33-42页
        2.3.1 底座部分结构的组成第33-35页
        2.3.2 T 丝杠的选型第35-38页
        2.3.3 直线滑轨第38-42页
    2.4 冷却部分第42-47页
        2.4.1 切削热与切削温度第42-46页
        2.4.2 切削热的计算第46页
        2.4.3 冷却枪第46-47页
    2.5 控制部分第47-53页
        2.5.1 步进电机第48-49页
        2.5.2 传感器第49-50页
        2.5.3 控制方式第50-52页
        2.5.4 控制流程第52-53页
    2.6 本章小结第53-54页
3 去毛刺机关键部件的有限元分析第54-66页
    3.1 有限元分析技术第54页
    3.2 Solidworks Simulation 概述第54-55页
    3.3 Solidworks /Simulation 分析过程第55-57页
        3.3.1 SW/Simulation 前处理第55-56页
        3.3.2 SW/Simulation 求解第56页
        3.3.3 SW/Simulation 后处理第56-57页
    3.4 横梁有限元分析第57-60页
    3.5 底板有限元分析及结构优化第60-64页
        3.5.1 底板有限元分析第60-62页
        3.5.2 结构优化第62-64页
    3.6 本章小结第64-66页
4 圆盘剪对板带边部质量的影响第66-72页
    4.1 双边圆盘剪切机工作原理第66-67页
    4.2 圆盘剪剪刃的 GAP 和 LAP第67-68页
    4.3 剪切过程理论分析第68-69页
    4.4 GAP、LAP 对剪切质量的影响第69-71页
    4.5 本章小结第71-72页
5 组合算法在金属毛刺预测中的应用第72-82页
    5.1 主要预测方法第72-77页
        5.1.1 灰色预测模块第72-73页
        5.1.2 BP 神经网络预测模块第73-75页
        5.1.3 遗传算法预测模块第75页
        5.1.4 组合预测的基本思想第75-77页
    5.2 组合预测模型在金属切削毛刺预报中的应用第77-81页
        5.2.1 实例应用第77-79页
        5.2.2 误差比对第79-81页
    5.3 本章小结第81-82页
6 总结与展望第82-84页
致谢第84-86页
参考文献第86-90页
附录 硕士研究生学习阶段发表论文第90页
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