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水喷射加工 1）超高压水射流发生器 ' Q4 W# \) `! H4 j9 D- \4 j
它包括盛液箱、使脉动的液压趋于平稳的储液罐、液压泵、增压器、液压站和调节压力的控制器。
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2）磨料混合和液流处理
0 L2 J, @- i+ m9 D. O" c它包括磨料仓、磨料与高压水的混合器、涡旋分离式磨料过滤器、以及喷射加工后回流液中杂质和油脂的清滤装置。根据磨料与超高压水混合时的部位不同分为： 1 F5 ]1 e; F3 m; V; A5 x
a. 在喷嘴前已混合好的前混式。
2 q- `8 C0 d. `# cb. 利用高速水流的负压效应在喷嘴旁路吸入磨料进行混合的后混式。 2 M1 _0 k( e6 L, Q" E3 b
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两者性能对比见表1。 3）喷嘴 # F/ C" U+ s% _$ E; E9 H; i
喷射的材料及工作条件如表2所示。采用金刚石喷嘴的寿命一般约200h。 表 2 喷嘴材料及其工作条件 0 P, g- G* G- L4 [
4）数控的三维切割机床
% i0 C' Q: A! I3 x. e* b2 K1 c; V具有三轴联动功能，一般其定位精度≤0.2mm，重复定位精度≤±0.05mm。 9 c+ Z# s W+ x6 d* U Y0 m
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5）外围设备
7 c3 P) s/ ^% H3 D& O包括成型切割加工的CAD/CAM系统和全封闭防护罩等。 5 m$ ^* m, y7 w c: N
! }# q4 S" S: u! W: h2．工艺参数 E# p7 M! m' C9 n/ G
- n, \, v, L8 K% b. l% X4 K) J水喷射加工不同的工件材料和工件厚度时，为获得高的效率和加工精度要注意以下几个参数：
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, S8 G' A5 E- R3 B9 f2 d7 U1）水束直径五末束直径的波动； 2 g0 {5 k7 z- k' ?' Q4 n
2）喷射流的压力； 0 U, M' `2 \, i1 J/ Q1 }. l
3）喷射流的流速； # a! X$ d4 V6 q' m% Q" |! o& f) \
4）磨料流速，它决定了喷射流中的磨料含量和磨料的耗量。过高或过低的磨料含量将使切割速度降低； 4 d. t" K- P( O1 t5 C& v% D1 u; G
5）磨料类型，通常在射流中加入氧化物系刚玉类磨料以改善加工性能和提高材料去除率。在切割薄的和软的金属以及非金属时，可使用甘油、长链聚合物或聚乙烯作磨料。 6 E4 }* O3 a! Q5 J$ j
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常用的工艺参数见表3。 表 3 水喷射加工的工艺参数 切削石材和玻璃的切缝宽度约0.5mm，切出表面的粗糙度Ra12.5μm，切割精度达±0.05mm。
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切割效率（通常以切割速度表示）与压力成正比，与板的厚度成反比，图2为切割聚苯乙烯材料时，在不同切割速度下加工深度与水喷射压力之关系。 一些典型材料的水喷射切割效率如表4所示。 表 4 水喷射加工不同材料的工艺参数和切割效率 水射流切一割过程时，如高速液流束中混入空气则会产生相当大的噪声，对此，可采取加入适当添加剂以减少泡沫的形成，或者采用合适的操作角度均可降低噪声。
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8 u9 d" r0 ~7 N7 m, e3．提高水喷射加工精度的控制技术 7 s4 M0 Z, d) H; F- y4 P6 N* U( H+ u! L
1 B( V7 d0 ~7 v2 H: f! e; C! L水喷射加上精度主要有轮廓形状精度及切缝（或孔径）的尺寸精度。对于前者应设法减少跟踪误差，可通过采用带有前馈控制和速度变化前瞻控制的数控补偿软件以及合理的工艺参数以减少切割拐角处的喷射偏离，获得良好的轮廓和切口形状。对于后者，如有高的孔径精度要求时，需进一步应用智能化控制技术，其中神经网络技术是一个有效的措施。
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. K- T' O) e L) a1 s9 P+ C3 y" @+ o例如在钢质缸体壁上加工不同直径的斜孔时，采用水喷射加工可以方便地调整空间喷射角度，且不存在钻头折断的危险，故无疑地是一种最佳的工艺方法。但是要获得0.01mm的孔径精度，就要求在穿透缸壁的瞬间关闭液流束。如靠操作者的听觉来判断不仅辛劳且易失误，而应用可编程控制器（PLC）对加工时间控制，则由于工件材料成分、液流束压力和液流中的磨料浓度在一定范围内变动也存在着困难。故需要通过孔壁穿透时的反馈信号来控制喷射过程的工作参数，才能取得稳定的效果。
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水喷射加工在穿透孔壁时的特征信息是声音的变化，但用传统的频分析方法，不仅数字处理较费时，且由于环境的变化改变了声学背景而引起识别穿透特征的模型变化。因此需采用基于人工神经元的神经网络模式识别器，它具有快速自学习、建模和智能化判断识别的能力。神经网络是由各个神经元按一定的处理目标互相联接而成。在其输人的联接间设置不同的且能自适应调整的权重Wi。输出Y与输入Xi间为非线性关系，式中θ为神经元的阈值（图3a）。对于一些复杂的模式识别和逻辑运算则需组成多层拓扑结构的神经网络，实现信息的分布存储和并行处理。 水喷射的噪声频谱模式识别器是一个在单层网络基础上加入一层隐含层的双层人工神经网络（图3b）。根据孔的水喷射加工过程噪声的不同的振幅、频率和相位特性，可区分为下列4种声谱模式： % L% a8 C/ F, J3 b: P
: H4 W) Z! J+ g1）切入阶段的冲击声声谱； ! F% T; I% j( W5 b
2）中段稳定切削阶段的声谱；
" m! o! ^1 @2 F# a3）穿透阶段的声谱； 3 {& q O, r) }( B( c8 d
4）贯通阶段的声谱。
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+ s' {$ E- L$ @/ U3 R: @这些声谱样本可通过快速富里哀分析仪进行采集并转换成数字信号存储于神经网络中。当实际工作时，若输入信息与已存储的4个样本之一相符时，即自动控制PLC调整到相应于该阶段的优化工作参数。
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即使一旦声环境发生变化，使输入信息与存储的样本不符，当输出误差超过允许值时，会产生控制信息，使神经网络的权重值Wi自动调整至最佳状态，又可恢复精确的作业控制。这种自学习的训练过程相当迅速，一般＜30min。 7 ?; l) G8 `/ Y% G r5 x4 B$ g
3 H' h: d9 g. r3 H( E9 Y[ 本帖最后由 loveu99 于 2006-12-11 20:32 编辑 ] | 
发表于 2006-12-11 18:34:25
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