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J-GLOBAL ID：201802210010236526   整理番号：18A0670004

微小管における微小管研磨の実験的研究と表面粗さの予測に関する研究を行った。【JST・京大機械翻訳】

Experimental Study on Abrasive Flow Polishing of Common-rail Tube Micro-holes and Surface Roughness Prediction

著者 (4件)： Cai Zhijie (天津大学机構理論与装備設計教育部重点実験室,天津,300072) ,  Liu Weina (長春理工大学机電工程学院,長春,130022) ,  Gao Binbin (天津大学机構理論与装備設計教育部重点実験室,天津,300072) ,  Ren Chengzu (天津大学机構理論与装備設計教育部重点実験室,天津,300072)
資料名： Jixie Kexue yu Jishu  (Jixie Kexue yu Jishu)
巻： 36  号： 11  ページ： 1722-1728  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2050A  ISSN： 1003-8728  CODEN： JKJIE6  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： 微小管の表面における光学的加工の問題を解決するために,研磨プロセスを用いて,表面粗さに及ぼす加工パラメータとその相互作用の影響を,直交実験によって研究した。二次応答曲面モデルとべき関数モデルに基づいて,表面粗さの予測のための多変量非線形回帰モデルを確立した。研究結果は以下を示す。研磨パラメータには,研磨効果に及ぼす著しい影響があるが,しかし,相互作用は,その影響に及ぼす影響が小さい。研磨表面の粗さに及ぼす研磨圧力,研磨剤濃度および加工時間の影響は,負の効果であり,そして,粒子サイズが148μmより大きいとき,表面粗さに及ぼす影響は,正の効果であり,そして,粒子サイズが,臨界値より小さいとき,それは,研磨効率に及ぼす正の影響を示した。最適パラメータの組合せによって,表面粗さ(Ra)は,初期の1.31μmから0.20μmまで減少した。二次多項式回帰モデルは,べき関数回帰モデルに対してより高い予測精度を持ち,相関係数は0.990に達し,予測誤差は9.54%以内であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相関係数 ,  研磨剤 ,  加工時間 ,  *微小管 ,  多項式 ,  回帰モデル ,  相互作用 ,  *研磨 ,  粒度 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 予測精度 ,  最適パラメータ ,  非線形回帰モデル ,  応答曲面モデル ,  *実験研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： common-rail tube ,  abrasive flow polishing ,  surface roughness ,  regression analysis

分類 (1件)： 研削  (QC03000R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 微小管 ,  研磨 ,  実験的研究 ,  表面粗さ ,  予測 ,  研究