液压油是机械设备的关键介质,其携带的磨粒可反映设备的运行状态,有效地预测设备的早期故障,达到预知维修。为了实现液压油磨粒监测,设计并研究一种多线圈阻抗传感器。其中硅钢片用来增强检测区域的磁场强度,双矩形检测通道可以充分利用磁场分布区域,从而提高传感器的检测精度和通量。串并联线圈的对比试验表明,线圈同向串联时,传感器具有较高的检测灵敏度,更适合于磨粒的监测。该多线圈阻抗传感器可根据电感脉冲信号的方向以及电阻和电感脉冲信号的有无来判断区分金属磨粒的属性,可有效检测和区分的最小金属磨粒为46μm的铁颗粒和110μm的铜颗粒。此类阻抗式磨粒传感器基于电感和电阻两个参数进行检测可以获得更为准确的磨粒信息,弥补传统电感式传感器对非铁磁性金属磨粒检测精度有限的不足。

为给研制在线铁谱仪提供理论依据,建立了在线铁谱仪中的磨粒沉降运动模型,采用有限元法仿真了直流电磁铁磁场的分布情况,研究了磨粒在磨粒探测器中的沉降运动机理,分析了油样粘度ηc、初始高度y0、磨粒直径D等参数对磨粒沉积位置的影响.仿真结果表明:在两个磁极之间存在一个夹角β的条件下,在线铁谱仪既具有较高的磨粒沉淀率,又避免了大磨粒的'堆积'.

通过分析制谱过程中单个铁磁性磨粒的受力情况，推导出磨粒沉积位置关于制谱各因素的函数关系，该函数直观、近似地显示了分析式铁谱仪制谱过程中，外在参数对谱片质量的影响，为获取较为真实、完好的油液铁谱样本提供了理论依据。在此基础上，通过实验对油样的预处理和黏度2个因素所产生的效果进行验证，表明充分的预处理是区分大小磨粒沉积位置，有效提高光密度计测量可信度的必要途径；同时合理降低油样黏度可以有效获取分析油样内的磨损颗粒信息。理论与实验相吻合。

为了提高磨料水射流的材料去除率,采用ABAQUS软件建立磨料水射流单颗磨粒侵彻18CrNiMo7-6靶材的仿真模型,观察分析磨粒侵彻过程中靶材表面凹坑的变化情况;同时探究磨粒初始速度、磨粒直径、磨粒密度以及入射角度对凹坑形状及尺寸的影响规律,并根据材料去除体积优化磨料水射流工艺参数。结果表明:凹坑深度、材料去除体积随着磨粒初始速度、磨粒直径、磨粒密度、入射角度的增加而增大,凹坑宽度随着磨粒初始速度、磨粒密度的增加先增大而后保持在

为研究BK7玻璃孔加工过程中入口破损的形成机理，在对破损形貌进行显微观测的基础上，分析了单个磨粒的动力学特性及刀具端面上磨粒的分布特征，对单个破损的深度和宽度进行了测量与分析，并借助于压痕断裂力学理论研究了边缘破损及破损表面散射状条纹的形成机理.结果表明：刀具端面上不同磨粒距离边沿的距离不同，其联合刻划作用导致侧向裂纹扩展至孔径之外，使得孔入口破损呈现出参差不齐分布特征；在侧向裂纹形成过程中，材料受力状态的改变导致破损表面出现了大量散射状条纹；利用压痕断裂力学理论建立的入口破损深度与宽度之间的理论关系模型的正确性经实验得以验证，破损深度随其宽度呈非线性单调递增.

碳化硅(SiC)单晶片属于难加工材料,在使用之前必须要进行研磨与抛光。材料去除率(Material removal rate,MRR)是衡量SiC单晶片研磨与抛光效率的重要因素。针对传统研磨与抛光过程中考虑磨粒摩擦磨损时建立的材料去除率公式对材料去除的不足,考虑SiC单晶片研磨时磨粒挤压嵌入阶段的材料去除,建立了新型的材料去除率公式。根据SiC单晶片、磨粒与研磨盘之间的接触状态,推导出了包含嵌入阶段和摩擦磨损阶段材料去除的新型MRR数学模型;结合材料的物理特性(如硬度与弹性模量等),进行研磨实验。实验结果与模型预测结果表明,新型材料去除率公式的预测结果更接近实际情况。

针对难加工材料的微小孔加工,对以立方氮化硼（CBN）为材料的磨钻的结构进行优化设计。以磨粒为不同形状和不同排列的磨钻为研究对象,用Deform-3D进行仿真实验,得到磨钻在工作过程中对工件的应力、应变、载荷等实验数据,通过对这些实验数据的对比、分析,得出最适合磨钻的磨粒形状及磨粒的排列顺序。

阐述了机床磨削过程中的磨擦机理及热现象,分析了冷却液的作用及阻止冷却液进入磨削区的因素,提出了高精密机床在使用冷却时应着重考虑的事项,为机床高效率使用冷却液提供参考。

油液在线监测技术相比传统的离线检测具有实时性、同步性、连续性等优点，超声波具有良好的实时性、较高的空间分辨力、较强的油液穿透性，因此发展超声磨粒在线监测技术具有重要意义。本文基于超声散射原理，设计了一套油液磨粒在线监测系统，由工控机、超声波检测卡、超声波传感器、在线油温传感器、齿轮泵等部分组成，采用Delphi进行程序开发。并进行实装试验，结果表明，系统能够实时在线监测润滑油中的磨粒数量和大小。