-
公开(公告)号：CN107139343B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201710475490.4
申请日：2017-06-21
申请人： 哈尔滨理工大学 , 航天科工哈尔滨风华有限公司
IPC分类号： B28D1/18
摘要： 一种透波性陶瓷天线窗的铣削加工方法，旨在于克服目前透波性陶瓷天线窗铣削加工效率低、废品率高、加工质量差的问题，其技术要点是：一、得到刀具切削刃与工件表面的接触关系；求解刀具切削刃尖端的应力场强度，并得出临界铣削深度，再根据临界铣削深度确定工件的加工工艺参数；二、刀具加工路径遵循针对同一平面的不同加工区域采用不同刀路规划的原则，实现加工边缘的切应力方向指向材料内部；三、通孔采用两端进刀工艺，即同一个通孔正反两面依次加工的方式，保持截刀位置处于通孔内部。本发明可实现透波性陶瓷天线窗加工表面无凹坑、微观裂纹、边缘破损、孔崩边等损伤，足以满足透波性陶瓷天线窗的工作要求。
-
公开(公告)号：CN107139343A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710475490.4
申请日：2017-06-21
申请人： 哈尔滨理工大学 , 航天科工哈尔滨风华有限公司
IPC分类号： B28D1/18
摘要： 一种透波性陶瓷天线窗的铣削加工方法，旨在于克服目前透波性陶瓷天线窗铣削加工效率低、废品率高、加工质量差的问题，其技术要点是：一、得到刀具切削刃与工件表面的接触关系；求解刀具切削刃尖端的应力场强度，并得出临界铣削深度，再根据临界铣削深度确定工件的加工工艺参数；二、刀具加工路径遵循针对同一平面的不同加工区域采用不同刀路规划的原则，实现加工边缘的切应力方向指向材料内部；三、通孔采用两端进刀工艺，即同一个通孔正反两面依次加工的方式，保持截刀位置处于通孔内部。本发明可实现透波性陶瓷天线窗加工表面无凹坑、微观裂纹、边缘破损、孔崩边等损伤，足以满足透波性陶瓷天线窗的工作要求。
-
公开(公告)号：CN118897507A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410924002.3
申请日：2024-07-11
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B19/4069
摘要： 本发明提供一种基于实时数据驱动的数字孪生模型搭建方法，涉及智能制造技术领域，本发明通过集成传感器技术，实时收集机床及其组件的动态数据，包括电机转矩、转动惯量、速度、主轴加速度以及刀具磨损和温度变化关键参数；通过将这些实时数据映射到数字孪生模型中，能够构建出与实际机床高度一致的虚拟模型，实现对机床状态的实时监控和精确预测；在刀具磨损评估方面，能够实时监测刀具的使用状态和温度变化，以及结合专家知识和校准系数，构建磨损量综合评估模型，实现对刀具全周期磨损状态的准确预测，提高了数字孪生模型的实时性和精确性，提高数字孪生系统的服务性能。
-
公开(公告)号：CN118751977A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411248983.0
申请日：2024-09-06
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： B23C5/00 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F30/23 , G06F111/06 , G06F111/10
摘要： 本发明提供一种月牙形刃口硬质合金铣刀及其参数设计方法，涉及铣刀设计技术领域，本发明的铣刀包括前刀头、周刃部和柄部，且周刃部上带有多个向靠近前刀头方向螺旋延伸的月牙形周刃，前刀头上带有多个月牙形切削刃，且月牙形切削刃和月牙形周刃两两间通过圆弧过渡，本发明通过月牙形切削刃和月牙形周刃的设置，保证铣刀具有较为优异的切削性能，并且月牙形切削刃和月牙形周刃间通过圆弧过渡的设置，保证铣刀在切削金属工件时的顺畅性。
-
公开(公告)号：CN118034063B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410411293.6
申请日：2024-04-08
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供一种立铣刀刀头参数优化方法、系统及立铣刀，涉及刀头参数优化技术领域，具体步骤包括：S1.采集立铣刀的刀头参数和加工参数，所述立铣刀的刀头参数包括刃口半径、刀尖半径和刀尖角度，所述立铣刀的加工参数包括切削速度、进给速度和切削深度；S2.将采集的所述立铣刀的切削速度、进给速度和切削深度，以及切削速度、进给速度和切削深度的中心数值组合，通过Box‑Behnken算法构建实验模型；S3.在模型中输入切削速度、进给速度和切削深度，以及所述切削速度、进给速度和切削深度的中心数值组合。本发明在加工质量和加工效率之间可以快速准确找到平衡点，在满足加工质量和加工效率的前提下，获得刃口半径、刀尖半径和刀尖角度的更加优化的结果。
-
公开(公告)号：CN116242767B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310097978.3
申请日：2023-02-10
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开一种机床视窗的耐腐蚀性测试装置，涉及视窗测试技术领域，解决了现有视窗耐腐蚀检测时方法单一效率低下的问题，包括浸泡框，浸泡框用于机床视窗浸泡，且浸泡框的一侧固定有侧板，还包括安装于浸泡框内的升降机构、撞击组件和固定在浸泡框内的夹持框，本发明通过夹持板和夹持框分别对两个视窗进行夹持，一个视窗浸泡在腐蚀液中，另一个视窗喷洒腐蚀液，采用两种测试方式进行同步测试，配合设计的撞击组件和敲击机构对两个视窗进行对应的碰撞，观察视窗的裂纹或破碎状态，能够得出其耐腐蚀性，再配合两个方式得到的结果进行参考对照，能够避免误差，同时提高对视窗的检测效率。
-
公开(公告)号：CN108015595B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201711153070.0
申请日：2017-11-20
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： B23Q3/157
摘要： 本发明涉及一种数控加工中心自动换刀装置及智能控制系统，该自动换刀装置主要包括圆盘式刀库、刀库驱动伺服电机、机械手和机械手驱动伺服电机，运用Windows系统的开发环境和面向对象的开发工具Visual C++6.0，建立控制数控加工中心换刀动作的智能控制系统，智能控制系统根据传感器采集的信息进行分析，在线决策向自动换刀装置发出换刀指令，在刀具信息数据储存结构中搜寻所选刀具对应的目标位置，刀库驱动伺服电机驱动圆盘式刀库旋转到目标位置，机械手驱动伺服电机驱动机械手完成换刀动作，本发明的一种数控加工中心自动换刀装置及智能控制系统具有高度的开放性、实时性和可靠性，并能够有效实现在加工过程中的自动换刀动作，且结构简单、易于实现。
-
公开(公告)号：CN117234149A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310848841.7
申请日：2023-07-11
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B19/4065
摘要： 本发明公开了一种基于OPC UA协议的全类型数控机床加工监测预警方法，该方法包括以下步骤：1)获取数控机床工作过程中传感器采集的信号和数控系统信号；2)将数控机床工作过程中采集的信号集成到工控机中；3)将信号转化为符合OPC标准的信号；4)聚集OPC服务器通过OPC UA协议接收次级OPC服务器传输的标准化数据；5)对数控机床工作过程中的信号进行实时监测报警，通过模糊控制实现数控机床的自适应加工；6)加工监测预警平台将数控机床工作过程中采集的信号以及刀具破损以及过度磨损在内的预警信息上传至本地数据库。本发明方法通过信号统一编码使得全类型数控机床工作过程中的信号能够在统一的加工监测预警平台上实时监测刀具加工状态。
-
公开(公告)号：CN116833824A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310836058.9
申请日：2023-07-08
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种可转位齿轮铣刀的刀片破损监测及剩余使用寿命预测方法，该方法包括以下步骤：1)采用两组激光发射器和光电传感器，分别安装在可转位齿轮铣刀两侧，并形成固定角度位置用于照射和接收信号；2)光电传感器与I/O电路板连接，I/O电路板再将电压信号输入数控机床的单片机中，数控系统根据0,1规则监测刀片破损情况；3)当刀片发生破损时，利用数控系统中预设的宏指令来反控机床；4)将采集的功率传感器信号与单片机的电压信号传输到智能刀具管控终端；5)智能刀具管控终端通过分析电压信号和功率传感信号记录刀具有效铣削次数和刀片状态的数据集；6)根据数据集进行可转位齿轮铣刀的刀具剩余使用寿命预测。相比现有技术，本发明的刀片破损监测充分利用当前的数控机床的算力资源避免由于刀片破损导致刀体破坏的问题，并且接入智能刀具管控终端对可转位齿轮铣刀进行剩余使用寿命预测，满足了实际加工生产需求。
-
公开(公告)号：CN115582573B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211235184.0
申请日：2022-10-10
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种可改善加工工件表面粗糙度的球头铣刀，包括刀柄和轴向连接于刀柄一端的刀头，其特征在于：刀头处设置有两种刀尖圆角，位于刀头处相邻侧刃末端的刀尖圆角两两不同，对向相同布置；其中一种为圆角半径较小的小刀尖圆角，另一种为圆角半径较大的大刀尖圆角，两条小刀尖圆角所在的侧刃的外侧均设置一个断屑槽，两个断屑槽对称分布设置。利用本发明的可改善加工工件表面粗糙度的球头铣刀对复杂曲面进行铣削，加工效率高、工件表面质量好、高速铣削稳定性好，有效的提高了加工效率和加工精度，降低了加工成本。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
327 条记录 (耗时 0.057 秒)
