微小尺寸阀门密封件测量技术及评价方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hddyy
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
密封件作为常见零件类型之一,结构类型丰富,在各行各业都起着关键作用,航空航天领域发动机对密封件的密封性能有更高的要求,且随着极端制造技术的发展,此类密封件已逐渐向微型化、精密化方向发展,对其加工及检测技术都提出了更高的要求。目前对于微小尺寸阀门密封件的测量,主要存在两个难点:一是配合(密封)部分内表面测量问题,二是微小高曲率零件尺寸的测量问题。另外在微小尺寸阀门密封件表面形貌评价方面,国内外缺乏相关的理论研究,且表面粗糙度Ra实际评价效果较差。对于微小尺寸阀门密封件的测量,本文提出了基于可更换测头的高长径比位移传感器的接触式测量方法,其传感器的测杆具有较高的长径比,且可自由更换测头以满足不同类型密封件的测量要求,同时应搭配高精度的回转平台以实现回转类参数的测量。为验证测量方法的有效性,本文利用TESA TT80电感测头搭建简易的测量平台,对各样件进行圆度误差的测量;另外,利用Form Talysurf PGI 1240表面轮廓仪等现有设备对各样件表面粗糙度及出口接头的微小尺寸进行测量实验,并得到大量有效数据。对于微小尺寸阀门密封件的评价方法,本文基于用户提供的内漏率数据及分形参数与密封性能之间的关系,利用Matlab对密封件表面粗糙度各参数对于微小尺寸阀门密封件评价的有效性进行分析,论证了Ra在数值稳定性及与密封性能的相关性上存在的较大缺陷,将轮廓均方根斜率R△q作为更优的评价参数,并进行了验证。最后,对本文得到的数据结果进行不确定度分析,重点对微小尺寸测量过程中的各因素进行理论计算。完成了圆度误差测量结果、表面粗糙度测量结果、环面微小尺寸测量结果,以及轮廓均方根斜率R△q计算结果的不确定度分析,并得到其扩展不确定度,取包含因子为3,本文进行的测量实验,其结果表面粗糙度测量精度优于10nm,形状及尺寸测量精度优于10μm。
其他文献
岩石巷道爆破是煤矿生产的主要环节,爆破质量的好坏和效率的高低不仅是生产技术上的要求,也是提高煤矿生产效益的关键所在.该文针对目前在煤矿岩巷掘进过程中钻爆法占主导地
神经网络作为一种智能技术,已在许多科学领域取得到了广泛的应用,在地下工程领域,神经网络的非线性和识别功能得到了广泛的应用,促进了岩石力学的发展。 本文以矿山回采巷道为
学位
摘要:钛铁矿电炉熔炼法除铁制取钛渣工艺具有流程短、产能大、铁副产品利用好、电炉煤气可回收利用、“三废”少等优点,在工业生产中获得了广泛的应用。但该工艺制取的钛渣钙
斜盘式轴向柱塞泵,作为现代液压传动中广泛使用的动力源之一,以其驱动功率大、工作效率高、动态性能优越、易于实现系统无级变速等显著优点,应用于多领域的液压系统中。滑靴副是轴向柱塞泵的主要传力摩擦副之一,它对柱塞泵高压化、大流量化特性的影响尤为突出。因此,本文以斜盘式轴向柱塞泵的滑靴作为研究对象,研究并改善滑靴副的综合性能。分析滑靴副的油膜特性,研究滑靴底面环的弹性变形和油膜变形匹配性,提出滑靴底面环结
电液伺服阀作为液压伺服系统的核心元件,是故障诊断的重点对象,其故障原因经常呈现出不确定、非线性等复杂状态。本文简要介绍了电液伺服阀的构成、特性曲线、主要故障和故障机理,以及几种人工智能故障诊断方法,包括专家系统、模糊理论、灰色理论、人工神经网络等,分析和比较了几种方法各自的优缺点,结合电液伺服阀的特性,本文最终决定采用人工神经网络对电液伺服阀进行故障诊断。本论文中,以喷嘴挡板电液伺服阀为例,利用本
万维网(Web,WWW或WorldWideWeb)的出现改变了人们的学习、生活与工作方式,推动着人类从工业文明全方位进入信息时代.随着互联网的飞速发展并深入到社会生活的方方面面,基于We