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J-GLOBAL ID：201702264135269683   整理番号：17A0166613

航空機構造物の表面加工特性の抽出と研究【JST・京大機械翻訳】

Characteristic Extraction and Study of the Surface Waviness of Aircraft Structure Components in Milling Process

著者 (5件)： Wang Hongle (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University) ,  Wang Jiaxu (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University, State Key Laboratory of Transmission) ,  Zhou Qinghua (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University) ,  Xiong Qingchun (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University) ,  Zhang Lei (School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University)
資料名： Biaomian Jishu  (Biaomian Jishu)
巻： 45  号： 9  ページ： 154-162  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2656A  ISSN： 1001-3660  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:航空機の構造が薄く、構造が複雑で、剛度低などの原因により、多軸連動フライス加工の過程で、その表面にうねりなどの加工テクスチャの欠陥が発生しやすい。この方法は,表面粗さを正確に抽出し,評価することができ,構造物の表面波面の制御と除去のための可視化基準を提供する。方法:スペクトル解析とウェーブレット解析を組み合わせた方法を提案した。最初に,加工した航空機部品のフライス加工表面の包括的形態をスペクトル解析し,表面形態に従って,各表面成分の有効情報の周波数領域を決定した。次に,異なる周波数成分を含む情報を,DAUBECHIESウェーブレットによって分解し,そして,それは,互いに重複しない周波数帯に分解した。MALLATの高速アルゴリズムを利用して、各近似係数とウェーブレット係数を計算し、有効周波数段を再構築し、表面形態特徴の異なる周波数成分の抽出を実現し、さらに表面表面の形態特徴情報を獲得した。結果:ある種の航空結部品のフライス加工表面に対して、本文の方法で抽出したうねり形態特徴の情報は粗度メータ測定の結果と基本的に一致し、この方法の正確性を検証した。【結論】スペクトル解析とウェーブレット解析を結合した方法は,フライス加工の表面特性を抽出するために実行可能で効果的である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フライス加工 ,  再構成 ,  表面性状 ,  うねり ,  *航空輸送 ,  波束 ,  剛性 ,  粗度 ,  周波数帯 ,  スペクトル解析 ,  周波数 ,  周波数領域 ,  高速アルゴリズム
準シソーラス用語： 表面形態 ,  ウェーブレット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： aircraft structure components ,  surface waviness ,  frequency spectrum analysis ,  Daubechies wavelet ,  Mallat algorithm

分類 (2件)： 飛しょう体の材料・製造  (QK04020S) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 航空機構造 ,  加工特性 ,  研究