深孔加工减振器的设计与抑制振动方法的研究

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目前,随着国家经济的快速发展,如何进一步提高机械加工水平越来越受到国家的重视。深孔加工作为机械加工中的重要分支之一,其技术已经广泛的应用于动车高铁、航空航天、汽车等国家重点的发展项目之中,深孔加工技术的发展对机械水平的提高乃至国家的发展都有着重要的影响。但是,因为深孔加工环境的特殊性和其对所加工孔的高要求,深孔加工过程中常常会出现很多问题,比如:孔直线度的偏移、系统振动、排屑困难等等,这些问题都会对深孔加工造成重要的影响,而其中大部分问题最后都会造成系统振动,所以本文将对深孔加工中的振动问题进行深入的研究与分析。深孔加工中出现的振动类型一般分为三种,即:自由振动、强迫振动和自激振动。前两种振动类型虽然会对加工造成影响,但是其振动源和振动原因较容易找到且可以采取相对应的减振措施,而自激振动(颤振)产生的原因则相对复杂的多,其造成的危害也更为严重,比如:造成所加工的孔质量不高,甚至报废;产生的噪音影响工人的身体健康;影响加工效率等等。本文将主要就深孔加工中的自激振动(颤振)进行分析。目前,关于应用于深孔加工的减振器类型一般可分为磁流变液减振器与电流变液减振器两种。电流变液工作时需要较高的电压,且对污染物非常的敏感。而磁流变液随着新型添加剂的研制,很大程度上缓解了其容易沉降和团聚的不足,这使得磁流变液的发展前景变的更为宽广。本文首先建立了深孔钻削刀具的受力模型,为研究刀具受力与系统振动两者之间的联系奠定了一定的理论基础,通过研究普通机械加工中的振动问题,对由位移延迟反馈和速度反馈而引起的自激振动(颤振)进行了深入的分析。其次建立了深孔钻削动力学模型,通过对其动态切削力的计算,求出系统产生颤振的临界条件。最后通过分析磁流变液材料的性能和磁流变反应以及结合以上的理论,设计了深孔加工磁流变液减振器,并用MATLAB软件进行了仿真,同时对其仿真的结果进行了分析。
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 深孔加工的技术特点第11-15页
        1.2.1 深孔加工系统的一般分类第11-14页
        1.2.2 深孔加工中需要解决的主要问题第14-15页
    1.3 深孔加工中颤振的危害第15-16页
    1.4 国内外研究深孔切削颤振的现状第16-18页
        1.4.1 国外研究现状第16-17页
        1.4.2 国内研究现状第17-18页
    1.5 课题的来源第18页
    1.6 课题的研究意义和主要内容第18-19页
第2章 深孔加工中的力学特性与稳定性的分析第19-41页
    2.1 深孔刀具力学模型的建立第19-23页
    2.2 机床振动的分类第23-24页
    2.3 切削颤振的分析第24-35页
        2.3.1 速度反馈引起的切削颤振第24-27页
        2.3.2 位移延时反馈引起的切削颤振第27-34页
        2.3.3 提高机床切削稳定性的根本办法第34-35页
    2.4 深孔钻削加工中的振动分析第35-40页
        2.4.1 深孔钻削加工的动力学模型第35-37页
        2.4.2 系统中瞬时动态切削力的计算第37-39页
        2.4.3 深孔加工中的振动分析第39-40页
    2.5 本章小结第40-41页
第3章 深孔加工减振器的研究与设计第41-56页
    3.1 磁流变液材料的分析第41-43页
        3.1.1 磁流变液材料的组成第41-42页
        3.1.2 磁流变液的性能第42页
        3.1.3 磁流变效应第42-43页
    3.2 磁流变液的工作原理第43-49页
        3.2.1 流动模式第43-45页
        3.2.2 剪切模式第45-47页
        3.2.3 挤压模式第47-49页
    3.3 磁流变液减振器的动力学模型第49-53页
    3.4 深孔加工磁流变液减振器的设计与研究第53-54页
    3.5 本章小结第54-56页
第4章 磁流变液减振器的仿真与分析第56-68页
    4.1 磁流变液减振器的动力学分析第56-58页
    4.2 磁流变液减振器仿真的方法和模型的建立第58-62页
        4.2.1 减振器仿真的方法第58-59页
        4.2.2 减振器仿真模型的建立第59-62页
    4.3 减振器控制策略的选择第62-66页
        4.3.1 传统PID控制原理第62-63页
        4.3.2 RBF神经网络的基本原理和结构第63-66页
        4.3.3 基于RBF神经网络的PID控制器设计第66页
    4.4 本章小结第66-68页
第5章 结论与展望第68-70页
    5.1 本文主要结论第68-69页
    5.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-74页
硕士在校期间发表的论文及所取得的研究成果第74-75页
致谢第75-76页
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