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文檔簡介
1、小尺寸大曲率結構是模具中一種典型的結構化表面。由于受其結構特征限制,難以用工具對其進行精整加工,而面向模具結構化表面的軟性磨粒流無工具精密加工方法有效地解決了該問題。
軟性磨粒流加工中,控制條件的不同使約束流道內磨粒流具有不同的流動形態(tài)(本文稱之為流型)。不同流型下,磨粒流流場特性及對應的有效加工特性典型亦有差別。本文以U形大曲率約束流道為對象,研究不同流型下軟性磨粒流流動特性,及其在湍流發(fā)展過程中呈現(xiàn)的變化規(guī)律;并對約束
2、流道內湍流發(fā)展過程中的流型進行識別,從而實現(xiàn)流型的調控,為軟性磨粒流加工工藝路線的制定與實施奠定基礎?;谝陨涎芯磕康?,提出基于重整化群(Renormalization Group,RNG)k-ε模型的軟性磨粒流湍流發(fā)展過程的研究方法,以及基于人工智能的流型識別方法。主要進行了如下研究:
1.基于固-液兩相流以及顆粒動力學理論,對大曲率約束流道內磨粒流分離、摩阻損失以及磨粒的動力學特性進行研究。
2.針對U形
3、大曲率流道內軟性磨粒流流動情況,建立實現(xiàn)磨粒流在不同流型間變換的可控物理模型;采用歐拉模型和RNG k-ε湍流模型,對約束流道內不同流動形態(tài)下,與加工效果相關的軟性磨粒流流動特性進行研究分析。
3.為實現(xiàn)對約束流道內軟性磨粒流流動進行有效控制,需對其流型進行準確判別,故提出基于人工智能的流型識別法。該法首先獲取反映流型變化的壓力信號,并對其進行小波包分析,然后通過概率神經網絡實現(xiàn)流型的識別。
4.通過搭建的軟
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