成鹏飞
,
周向红
,
唐勇
表面技术
doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2016.04.024
目的 对合金盘条高压磨料水射流除鳞系统进行优化.方法 建立一条合金盘条高压磨料水射流除鳞系统实验装置,研究材质、工作压力、喷嘴数量、移动速度、磨料浓度、靶距等参数对除鳞效果的影响;应用图像处理技术对除鳞效果量化为除净率并加以分析,采用MATLAB软件对系统压力、喷嘴数、移动速度、磨料浓度及靶距对除鳞效果进行拟合分析.结果 设计了年产5000吨合金盘条高压磨料水射流除鳞系统,参数为:额定压力45 MPa、额定流量10 m3/h、最大除鳞速度40 m/min、磨料质量分数35%、靶距20 mm、喷嘴12个.结论 高压磨料水射流除鳞系统能满足合金盘条除鳞的设计要求,应用前景广阔.
关键词:
合金盘条
,
磨料水射流
,
除鳞参数
,
除鳞效果
,
图像处理
,
曲线拟合
孙艳斌
,
关砚聪
,
宋金来
,
赵宏伟
,
卢鑫
硬质合金
doi:10.3969/j.issn.1003-7292.2016.04.003
研究旨在为硬质合金的加工提供一种新方法,试验通过高压磨料水射流切割YW1硬质合金,以单因素试验分析了射流压力p、切割速度v、靶距L以及磨料流量Q对光滑区切割深度的影响,并分析了切割断面质量.结果表明:单因素试验中,最大切割深度的参数分别为:压力280 MPa,切割速度1 mm/min,靶距6 mm,磨料流量499 g/min;切割断面分为3层:光滑区、波纹区和破碎区.结合单因素和正交实验数据,以BP神经网络理论为基础,利用MATLAB建立了光滑区切割深度预测模型,经验证所建立的模型绝对误差为0.004 2～0.553 8 mm,相对误差平均值为11.5％.
关键词:
磨料水射流
,
硬质合金
,
BP神经网络
,
深度预测模型
