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[发明专利]多因数耦合提高TC4钛合金表面粗糙度预测精度的方法-CN202210193540.0有效
发明人：邵明辉;李顺才;李远博;季晓丰;刘志 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多因数耦合提高TC4钛合金铣削表面粗糙度预测精度的方法，通过正态性检验及相关分析建立表面粗糙度预测模型，包括：制定铣削试验方案、搭建铣削试验系统、对TC4钛合金在不同铣削参数下进行铣削试验、采集铣削力数据、采集表面粗糙度数据，从数据中提取铣削力特征值，表面粗糙度值。通过正态性检验研究数据是否符合正态分布，计算Pearson相关系数或Spearman相关系数，分析铣削力与工件表面粗糙度的相关性显著程度，筛选与工件表面粗糙度相关性高的因数。基于响应面分析法，从多因数耦合的角度建立工件表面粗糙度多参数耦合模型，以提高预测模型精度。本发明方法可提高TC4钛合金表面粗糙预测模型的精度，拓展了提高表面粗糙度预测精度的方法。
因数耦合提高 tc4 钛合金表面粗糙预测精度方法

[发明专利]一种湿铣削的力-振动-噪声监测及预测系统-CN202310064277.X在审
发明人：李顺才;季晓丰;李游;张驰;陈单敏 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明提供了一种湿铣削的力‑振动‑噪声监测及预测系统，包括外挂式切削液传输系统、数控机床及工件系统、声压和振动测量系统、三向测力系统，可监测并获得给定铣削参数下的三向铣削力信号、三向振动信号、铣削声压信号。基于试验数据和灰色关联理论，分析比较得到湿铣削时力、振动及噪声关于铣削参数的关联度总体优于干铣削，表明该系统对于切削状态有一定的优化作用。基于响应面分析法，分别建立力、振动、噪声关于铣削参数的预测模型以及噪声关于力‑振动‑铣削参数的综合模型。结果表明，基于铣削力‑振动建立的噪声综合预测模型较为可靠，且铣削力、振动与铣削噪声之间的相关性较高。该发明能为铣削加工状态的监测及预测提供科学的指导。
一种铣削振动噪声监测预测系统

[发明专利]湿铣削条件下的表面质量测量与预测系统-CN202310064106.7在审
发明人：李顺才;李游;陈单敏;张驰;季晓丰 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： B23Q17/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种湿铣削条件下的表面质量测量与预测系统，包括：外挂式切削液系统；湿铣削时铣削力、振动、噪声及粗糙度的采集系统；分别建立粗糙度的融合三向铣削力与铣削参数的第一单目标模型、融合三向铣削振动与铣削参数的第二单目标模型、融合铣削噪声与铣削参数的第三单目标模型；基于误差平方和倒数得到各单目标模型在组合模型中的加权系数，建立融合铣削力‑振动‑噪声及铣削参数的湿铣削粗糙度组合预测模型。可以对同一种材料在干、湿铣削不同条件下的表面粗糙度进行比较，还可以比较不同切削液对同种材料铣削表面粗糙度的影响。对比粗糙度实测数据，所得模型相关性好、可靠性高，拓展了科学预测湿铣削过程中工件表面粗糙度的方式。
铣削条件下表面质量测量预测系统

[实用新型]一种声-振-热-力多信号一体化测量仪-CN202221979944.4有效
发明人：陈单敏;李顺才;季晓丰;邵明辉 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种声‑振‑热‑力多信号一体化测量仪，包括仪器本体以及设置在仪器本体中的信号采集设备，所述仪器本体内设置有若干横向隔板，所述若干横向隔板将仪器本体的内腔分隔为若干区域，在所述仪器本体的正面设置有若干块门板，背面设置有可拆卸的背板，上面设有可拆卸的盖板；所述信号采集设备包括采集卡、三向加速度传感器、电荷放大器、声级计、声音校准器、红外测温仪、电阻、外置电源以及数据线。本实用新型的优点是通过将噪声‑振动‑温度‑力同步采集监测系统所需的设备集中在一起，实现了同步采集测量噪声‑振动‑温度‑力功能，简化了设备连接过程，提高了工作效率；同时可选择性搭配不同的设备，满足多元化需求。
一种信号一体化测量仪

[发明专利]铣削噪声-振动-力同步采集系统与噪声模型的构建方法-CN202210008769.2在审
发明人：李顺才;胡雨婷;李松原;李远博;邵明辉;季晓丰 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：铣削噪声‑振动‑力同步采集系统，包括铣削噪声‑振动‑力试验台硬件系统、采集卡和承载LabVIEW软件的系统。铣削噪声模型的构建方法包括对采集的铣削噪声‑振动‑力的试验数据进行数据分析和建模。硬件系统通过声级计对噪声信号进行测量、通过三向加速度传感器对振动信号进行测量、通过三向力传感器对力信号进行测量，并将各信号线接入到采集卡进行同步采集；通过承载LabVIEW软件的系统实现铣削噪声‑振动‑力信号的实时显示、采集、数据存储和回放等功能；再通过最小二乘法，建立多特征因素融合的铣削噪声预测模型。本发明能为铣削加工状态的实时监测及预测提供科学的指导。
铣削噪声振动同步采集系统模型构建方法