摘要：设计了一种多种类型的变密度微圆坑织构排布状态的刀具,以钛合金为对象进行钻削测试,对比了表面微织构与组合状态下的钻削加工效果,并通过模糊评价方法确定刀具前刀面织构的最优设计方法。研究结果表明:受到微织构抗磨减摩影响钻削力减小程度远超过刀具表面粗糙引起的额外摩擦作用,导致整体钻削力发生了降低。需适当降低微织构数量,减缓微圆坑边缘和切屑之间的二次切削影响,促进钻削力的降低。织构参数为120μm时可以获得最小的切削温度,随着织构间距的减小,织构也达到了更密集的程度,此时微坑织构具有良好的减磨抗磨效果,变密度微织构对于切削温度降低效果相对恒定密度微织构更明显。模糊综合评价得到200-120-160排布形式的微织构密度刀具达到了最优切削加工性能。

摘要：为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy,FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae search algorithm-supportvectormachine,BSASVM)相结合的故障特征提取方法,并采用等度规映射(Isomap)进行故障识别,最后开展故障诊断实例分析。研究结果表明:采用FCMMWPE算法处理状态熵值达到最高,形成更平滑的熵值曲线,广义粗粒化方法具备明显优势。轴承产生局部故障时,形成具有规律特征的振动信号,表明采用FCMMWPE提取调心球轴承故障特征满足可靠性条件并具备明显优势。对文章构建的FCMMWPE与Isomap特征集进行运行故障识别时实现了99.9%的准确率,实现调心球轴承故障高效识别。BSASVM满足更优的故障识别性能,具备更优的模式识别性能和更高处理效率。该研究可以拓宽到其他的机械传动领域,具有很好的应用价值。