磨料高压水射流切割关键技术的研究

发布时间：2017-04-13 13:02

  本文关键词：磨料高压水射流切割关键技术的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：磨料高压水射流技术是于20世纪初新兴起的一门学科，以其高效率，无污染，无热变形，切面光滑等独特的切割优点广泛运用于治金、机械、造船、建筑和军工等行业的金属材料加工中。然而在实际运用中，还存在许多不足之处，具体表现在以下几个方面： (1)工人在操作设备过程中，噪声甚大，甚至有时尖锐刺耳，这严重影响到工人的工作情绪，也威胁到工人的身心健康； (2)在钢板的切割过程中，喷嘴磨损严重，更换频繁，加工成本进而提高； (3)切割较厚钢铁材料时，工作压力的提高引起了较为明显的压力脉动，这严重影响了切割质量，降低了相关零部件的使用寿命； (4)对钢材加工时产生的滞后、回击现象所引起的切缝质量下降等问题，其工作参数的最优化，是本领域一技术难题。 本文以超高压后混合式磨料水射流切割系统为研究对象，首先对噪声产生的机理进行了理论分析，主要研究射流湍流噪声和气蚀噪声，并提出了降低压力脉动和改进喷嘴结构来降噪的方法。 其次，建立了后混式磨料喷嘴流场的可视化模型，用Fluent软件求解喷嘴内各节点的速度，根据速度场分布，讨论了影响磨料速度的主要影响因素，结果表明，混合腔长度、聚焦管长度及锥角都存在一个最优值，从降低磨料喷嘴磨损、减小喷嘴能量损失的角度来看，应该调整混合腔内锥角到合理值。 接着分析了增压系统中的压力脉动，并通过MATLAB中的动态仿真工具软件包SIMULINK对其进行建模仿真。从仿真来看可以看出，超高压发生系统中的压力脉动与工作压力、增压比、蓄能器容积、换向时间之间有明显的关系。通过对增压系统压力脉动的分析，为以后增压器超高压系统的结构改进设计提供了参考。 最后，基于BP神经网络提出了后混式磨料水射流工作速度参数的预测方案，训练并验证了该网络模型的可靠性。
【关键词】：磨料高压水射流 噪声 喷嘴结构 压力脉动 速度预测
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG664
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 磨料高压水射流技术简介10-13
• 1.2 磨料水射流国内外研究现状及发展趋势13-16
• 1.2.1 国内外关于水射流噪声的研究现状14-15
• 1.2.2 磨料水射流数值模拟技术的发展15
• 1.2.3 磨料水射流切割技术发展趋势15-16
• 1.3 本文的研究内容16-18
• 第2章 磨料高压水射流噪声的理论研究18-25
• 2.1 磨料高压水射流的流动特性和噪声机理18
• 2.2 水射流流场及其基本参数18-20
• 2.2.1 水射流外流场的结构18-19
• 2.2.2 水射流的基本参数19
• 2.2.3 液体流动的基本方程19-20
• 2.3 水射流湍流噪声20-22
• 2.4 水射流喷射气蚀噪声22-23
• 2.5 噪声影响因素23-24
• 2.5.1 射流速度23
• 2.5.2 压力脉动23-24
• 2.5.3 喷嘴结构24
• 2.6 本章小结24-25
• 第3章 后混式磨料水射流喷嘴流场的分析25-37
• 3.1 磨料喷嘴磨损严重的原因26-28
• 3.1.1 能量损失原因26-27
• 3.1.2 能量损失系数与流量系数27-28
• 3.2 后混式磨料喷嘴的流场仿真分析28-31
• 3.2.1 两相流的理论研究模型28
• 3.2.3 后混式磨料喷嘴的运动特性分析28-30
• 3.2.4 仿真模型的建立及参数设置30-31
• 3.3 结果分析31-35
• 3.3.1 不同锥角对磨料喷嘴出口速度的影响31-33
• 3.3.2 不同混合腔长度对应的磨料出口速度33-34
• 3.3.3 不同聚焦管长度对应的磨料出口速度34-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 超高压水射流切割系统压力脉动控制37-52
• 4.1 超高压系统工作原理及压力波动原因37-39
• 4.1.1 超高压系统的工作原理37-38
• 4.1.2 往复式增压器原理及优点38-39
• 4.2 系统压力脉动的原因分析39
• 4.3 建立增压器系统中的数学方程及仿真模型39-44
• 4.3.1 液压油流过电磁换向阀时流量方程建模39-40
• 4.3.2 双增压缸的流量连续性方程建模40-41
• 4.3.3 双增压缸的平衡方程建模41
• 4.3.4 双增压缸活塞杆腔的流量连续性方程建模41-42
• 4.3.5 蓄能器稳压方程建模42-44
• 4.4 基于 SIMULINK 的水射流动态系统仿真44-45
• 4.5 仿真结果分析45-49
• 4.6 超高压系统的改进49-51
• 4.7 本章小结51-52
• 第5章 后混式磨料水射流 BP 神经网络速度预测模型52-67
• 5.1 BP 神经网络的优势及 MATLAB 实现52-53
• 5.1.1 BP 神经网络用于速度预测的优势52
• 5.1.2 BP 网络的 MATLAB 实现52-53
• 5.2 基于 BP 神经网络的磨料水射流切割模型的建立53-54
• 5.2.1 问题提出53-54
• 5.2.2 模型输入输出参数的确定54
• 5.3 钢板切割实验的研究54-59
• 5.3.1 实验目的55
• 5.3.2 实验装置55-59
• 5.4 基于 BP 网络的切割模型训练及速度检测59-66
• 5.4.1 BP 网络训练流程59
• 5.4.2 训练样本数据的获取59-60
• 5.4.3 网络模型程序设计60-62
• 5.4.4 网络模型训练结果62-63
• 5.4.5 网络模型预测性能检测63-66
• 5.5 本章小结66-67
• 第6章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-73
• 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文73-74
• 详细摘要74-78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：303632