吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (6): 1838-1843.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170798

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微细电火花加工表面粗糙度快速高斯评定

赵爽1(),沈继红2,张刘3,赵晗4,陈柯帆4   

  1. 1. 哈尔滨工程大学 自动化学院,哈尔滨 150001
    2. 哈尔滨工程大学 理学院,哈尔滨 150001
    3. 吉林大学 仪器科学与电气工程学院,长春 130061
    4. 哈尔滨工程大学 航天与建筑工程学院,哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2017-08-01 出版日期:2018-11-20 发布日期:2018-12-11
  • 作者简介:赵爽(1984-),女,博士研究生.研究方向:系统分析、建模、优化,表面加工工艺评价.
  • 基金资助:
    “863”国家高技术研究发展计划项目(2013AA122904);国家重点研发计划项目(2016YFB0501003);中央高校基本科研业务费资金项目(HEUCFP201770);黑龙江省自然科学基金面上项目(F2015032);上海市科技人才计划项目(16QB1403500);上海市科委重点项目(15DZ1160700,16DZ1120400)

Evaluation of surface roughness of micro electrical discharge machining based-on fast Gauss algorithm

ZHAO Shuang1(),SHEN Ji-hong2,ZHANG Liu3,ZHAO Han4,CHEN Ke-fan4   

  1. 1. College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China
    2. College of Science, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
    3. College of Instrumentation & Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130061, China;
    4. College of Aerospace and Civil Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China
  • Received:2017-08-01 Online:2018-11-20 Published:2018-12-11

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81

摘要：

为实现微细电火花加工表面粗糙度评定,提出了基于扫描电镜结果的表面粗糙度快速高斯评定方法。首先,对使用的高斯评定算法进行详尽阐述,对评定数据进行预处理。然后,以微细电火花加工的扫描电镜数据为依据,设计了基于高斯评定基准的快速评定算法。最后,以实际样件的微细电火花加工和扫描电镜结果为输入,分别利用本文提出的快速评定方法、卷积算法和快速傅里叶变换(FFT)评定算法进行表面粗糙度评定的仿真试验。试验结果表明:相比于卷积法和FFT评定算法,本文方法能显著提高评定效率,对512×512采样点的评价时间可分别由传统两种方法的6 s和4 s缩短为2 s。

关键词: 自动控制技术, 微细电火花加工, 表面粗糙度, 快速高斯法, 表面粗糙度评定

Abstract:

In order to realize micro Electrical Discharge Mchining (EDM) surface roughness evaluation, a fast Gauss evaluation algorithm of surface roughness is proposed based on the results of scanning electron microscopy (SEM). First, the Gauss evaluation algorithm is described in detail, and the data to be evaluated are preprocessed. Then, according to the SEM data of the micro electrical discharge machining, a fast evaluation algorithm is designed based on a Gauss Evaluation benchmark. Finally, with the input of the results obtained from micro electrical discharge machining and SEM on actual samples, the simulation experiments of surface roughness evaluation are carried out using the proposed fast Gauss evaluation method, convolution algorithm and FFT algorithm respectively. Experimental results show that, compared with the other algorithms, the proposed fast Gauss evaluation method significantly improves the efficiency of evaluation. Estimated time for 512×512 sampling points can be shortened to 2 s from 6 s and 4s of the other two conventional methods respectively.

Key words: automation control technology, micro electrical discharge machining (micro-EDM), surface roughness, fast Gauss method, evaluation of surface roughness

中图分类号: 

  • TP274

图1

算法验证流程图"

图2

探针运动轨迹图"

图3

D3100 扫描图片"

图4

工件表面原始形貌图"

图5

工件表面采样数据图"

图6

快速算法得到的高斯滤波基准面"

图7

三种算法的评定时间图"

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