基于EAKI 辨識(shí)策略的機(jī)床振動(dòng)試驗(yàn)研究
2016-9-22 來(lái)源：清華大學(xué)機(jī)械工程系等 作者：黃子凌 劉成穎 李鐵民
摘要: 機(jī)床振動(dòng)是制約機(jī)床加工精度及效率的核心因素，文章基于EAKI 策略在多臺(tái)機(jī)床上開展振動(dòng)試驗(yàn)研究。針對(duì)強(qiáng)迫振動(dòng)及自激振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)問(wèn)題，首先提出EAKI 振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)策略; 為有效構(gòu)建振動(dòng)信號(hào)備案知識(shí)庫(kù)，提出信號(hào)特征分量提取算法; 最后在國(guó)內(nèi)外多臺(tái)數(shù)控機(jī)床上進(jìn)行了全轉(zhuǎn)速狀態(tài)下的振動(dòng)試驗(yàn)研究。試驗(yàn)結(jié)果有效地驗(yàn)證了EAKI 策略的可行性與實(shí)用性，同時(shí)為機(jī)床性能評(píng)估及設(shè)計(jì)完善提供了良好借鑒。
關(guān)鍵詞: EAKI 方法; 信號(hào)辨識(shí); 振動(dòng)試驗(yàn); 特征提取
0 .引言
機(jī)床振動(dòng)是制約機(jī)床加工精度及效率的關(guān)鍵因素之一，其可分為強(qiáng)迫振動(dòng)及自激振動(dòng)。二者由于產(chǎn)生原因不同，對(duì)應(yīng)的抑制措施也有差異，因此對(duì)其進(jìn)行辨識(shí)分離具有重要的研究意義。
機(jī)床的強(qiáng)迫振動(dòng)是指由外激振源引起的振動(dòng)。如由機(jī)床基座引入的外界振動(dòng)、機(jī)床不平衡部件( 電機(jī)等) 或磨損部件( 齒輪和軸承等) 引起的振動(dòng)。機(jī)床自激振動(dòng)( 顫振) 往往由外作用源引發(fā)( 工件磨損點(diǎn)等) ，但由加工系統(tǒng)內(nèi)部激勵(lì)產(chǎn)生［1］。
在機(jī)床設(shè)計(jì)時(shí)，強(qiáng)迫振動(dòng)就應(yīng)設(shè)法消除或避免。對(duì)于高精度機(jī)床，強(qiáng)迫振動(dòng)的影響是較小的，因此在一般研究中并未引起特別注意及重視。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)強(qiáng)迫振動(dòng)及自激振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)的研究工作并不多。在對(duì)強(qiáng)迫運(yùn)動(dòng)的研究中，Kegg 等人給出了對(duì)強(qiáng)迫振動(dòng)原因的判定方法，該方法在機(jī)床試驗(yàn)或加工準(zhǔn)備過(guò)程中較為實(shí)用，但不適用于在線監(jiān)測(cè)評(píng)估; 值得注意的是，Weck［2］提出了從切削力信號(hào)的功率譜中將銑削刀齒通過(guò)頻率辨識(shí)濾除的方法，但并未系統(tǒng)性地介紹強(qiáng)迫及自激振動(dòng)的一般辨識(shí)方法。多數(shù)研究工作集中于自激振動(dòng)監(jiān)測(cè)辨識(shí)、穩(wěn)定性分析以及基于振動(dòng)信號(hào)的故障診斷領(lǐng)域。Zhang C L 等［3-4］學(xué)者對(duì)多信號(hào)的監(jiān)測(cè)能力分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，以選定最為適合的顫振監(jiān)測(cè)方式; Altintas 等［5］基于再生顫振模型對(duì)顫振穩(wěn)定性進(jìn)行了深入研究，在實(shí)踐上獲得良好應(yīng)用。國(guó)內(nèi)于俊一［6-9］等學(xué)者也在顫振監(jiān)測(cè)、穩(wěn)定性分析等領(lǐng)域做了大量工作，為推動(dòng)機(jī)床技術(shù)進(jìn)步作出重要貢獻(xiàn)。
然而從國(guó)內(nèi)機(jī)床的使用經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，當(dāng)前面臨的一個(gè)突出問(wèn)題是機(jī)床材料選用、設(shè)計(jì)制造以及安裝布置尚存在不足，由此產(chǎn)生的強(qiáng)迫振動(dòng)不容忽視。在機(jī)床加工過(guò)程中，強(qiáng)迫振動(dòng)的影響往往甚至?xí)幱谥鲗?dǎo)地位，因此將強(qiáng)迫及自激振動(dòng)相結(jié)合進(jìn)行研究更具有實(shí)際意義。
1. EAKI 機(jī)床振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)策略
在實(shí)際加工過(guò)程中，從觀測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)中往往難以區(qū)分出強(qiáng)迫振動(dòng)及自激振動(dòng)分量。然而，強(qiáng)迫振動(dòng)的不確定性較小，可通過(guò)前期實(shí)驗(yàn)等確定機(jī)床的強(qiáng)迫振動(dòng)分量，在評(píng)估機(jī)床性能的同時(shí)形成先驗(yàn)知識(shí)，以在實(shí)際加工信號(hào)中將其與自激振動(dòng)信號(hào)區(qū)分開來(lái)，達(dá)到辨識(shí)以及分別采取抑制策略的效果; 同時(shí)，在加工前評(píng)估機(jī)床的強(qiáng)迫振動(dòng)信號(hào)，也有利于在前期對(duì)機(jī)床性能不斷進(jìn)行完善。
基于上述思想，提出EAKI 方法，對(duì)機(jī)床的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行辨識(shí)。具體包括以下步驟:
( 1) 強(qiáng)迫振動(dòng)試驗(yàn)( Experiments on forced vibration): 在空載工況下對(duì)機(jī)床振動(dòng)進(jìn)行試驗(yàn)分析，以獲取在多轉(zhuǎn)速條件下機(jī)床主軸的振動(dòng)信息。
( 2) 振動(dòng)信號(hào)分析( Analysis of forced vibration signal) 對(duì)試驗(yàn)采集到的強(qiáng)迫振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析處理，旨在提取出起主導(dǎo)作用的強(qiáng)迫振動(dòng)信號(hào)特征。
( 3) 備案知識(shí)庫(kù)構(gòu)建( Knowledge Base formation) :基于信號(hào)分析處理結(jié)果，并結(jié)合相關(guān)判定規(guī)則，形成相應(yīng)振動(dòng)信號(hào)備案知識(shí)庫(kù)。
( 4) 辨識(shí)評(píng)估( Identification of vibration signal) : 基于知識(shí)庫(kù)，對(duì)實(shí)際加工過(guò)程中監(jiān)測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析，從而辨識(shí)出自激振動(dòng)分量，并對(duì)其影響程度進(jìn)行評(píng)估，識(shí)別出起主導(dǎo)作用的因素，為后續(xù)抑制方式奠定基礎(chǔ)。
在EAKI 方法中，強(qiáng)迫振動(dòng)試驗(yàn)及振動(dòng)信號(hào)分析是該方法最為重要而基礎(chǔ)的部分，也是決定該方法是否可行的關(guān)鍵，后文即通過(guò)多機(jī)床試驗(yàn)及信號(hào)特征提取算法等，探究EAKI 方法的可行性。
2 .關(guān)鍵設(shè)備及試驗(yàn)方案
根據(jù)EAKI 方法，強(qiáng)迫振動(dòng)試驗(yàn)是進(jìn)行信號(hào)辨識(shí)分析的前提。強(qiáng)迫振動(dòng)試驗(yàn)主要包含信號(hào)采集分析軟硬件設(shè)備以及試驗(yàn)機(jī)床等。
本試驗(yàn)采用實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的主軸振動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)，能完成信號(hào)采集監(jiān)測(cè)、時(shí)頻域分析、狀態(tài)報(bào)警等多種功能。設(shè)備安裝及試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖1 所示。
圖1 試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖
為綜合全面地驗(yàn)證EAKI 方法并分析比較各機(jī)床的差異性，選取了四臺(tái)機(jī)床作為試驗(yàn)對(duì)象，基本涵蓋了國(guó)內(nèi)外典型機(jī)床類型( 其中D 為德國(guó)機(jī)床) 。各機(jī)床的主要參數(shù)如表1所示 。
具體試驗(yàn)過(guò)程如下:
( 1) 安裝試驗(yàn)設(shè)備。試驗(yàn)采用兩支ICP 加速度傳感器，安裝在主軸頭處，分置于X、Y 方向。
( 2) 設(shè)置試驗(yàn)參數(shù)。主要包含測(cè)量頻次、采集頻率、信號(hào)耦合方式、濾波方式以及信號(hào)對(duì)應(yīng)的測(cè)量轉(zhuǎn)速等信息。
( 3) 試驗(yàn)信號(hào)采集。設(shè)定數(shù)控機(jī)床運(yùn)轉(zhuǎn)至所需轉(zhuǎn)速，待信號(hào)穩(wěn)定之后實(shí)時(shí)采集并存儲(chǔ)。
( 4) 改變轉(zhuǎn)速，重復(fù)采集試驗(yàn)。根據(jù)每臺(tái)機(jī)床的額定轉(zhuǎn)速或最高轉(zhuǎn)速，選取一定的轉(zhuǎn)速間隔，分別測(cè)定在不同轉(zhuǎn)速情形下的振動(dòng)信號(hào)。
3 .振動(dòng)信號(hào)特征分量提取算法
試驗(yàn)采集到的加速度信號(hào)描述了機(jī)床主軸在相應(yīng)轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)特征。信號(hào)分析的目的在于獲取該轉(zhuǎn)速下強(qiáng)迫振動(dòng)特征分量信息，該特征分量包括頻率及信號(hào)幅值等信息。本文提出特征分量提取算法如圖2 所示。
在進(jìn)行信號(hào)分析前，已對(duì)試驗(yàn)機(jī)床在各轉(zhuǎn)速條件·44· 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)第2 期
圖2 振動(dòng)信號(hào)特征分量提取算法
在進(jìn)行信號(hào)分析前，已對(duì)試驗(yàn)機(jī)床在各轉(zhuǎn)速條件下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了采集存儲(chǔ)。原始信號(hào)是加速度傳感器輸出的電壓時(shí)域信號(hào)f( t) ，經(jīng)傅里葉變換等算法處理后，易于生成頻域信號(hào)。加速度信號(hào)Fa( t) 在反映信號(hào)瞬態(tài)變化時(shí)較為有效，但在描述強(qiáng)迫振動(dòng)源頻率特征時(shí)，不能對(duì)各頻率下振動(dòng)信號(hào)的能量分布進(jìn)行很好的區(qū)分; 經(jīng)處理獲取的速度信號(hào)Fv( t) ，能夠更好地對(duì)振動(dòng)特征進(jìn)行描述。以試驗(yàn)機(jī)床A 在5500r /min時(shí)的振動(dòng)信號(hào)為例，圖3、圖4、圖5 分別描述了時(shí)域加速度信號(hào)、頻域加速度信號(hào)及頻域速度信號(hào)特征。
圖3 時(shí)域加速度振動(dòng)信號(hào)特征
圖4 頻域加速度振動(dòng)信號(hào)特征
圖5 頻域速度振動(dòng)信號(hào)特征
經(jīng)處理得到的頻域速度信號(hào)具有明顯的峰谷特征，可以用頻率-幅值序列來(lái)描述每一振動(dòng)信號(hào)的頻率特性，幅值反映出該頻率基準(zhǔn)信號(hào)的振動(dòng)烈度。通常情況下，可分離出5 ～ 10 組頻率-幅值序列，以此來(lái)近似表征該轉(zhuǎn)速情況下的振動(dòng)信號(hào)。
初步分離提取出的頻率-幅值序列不能直接用于進(jìn)行后續(xù)分析，因其包含較多的冗余或無(wú)效信息。為此，需對(duì)該序列進(jìn)行進(jìn)一步地篩選過(guò)濾。考慮到信號(hào)分離的目的，主要采用三個(gè)指標(biāo)來(lái)對(duì)頻率-幅值序列進(jìn)行篩選，分別為幅值指標(biāo)、功率譜指標(biāo)以及獨(dú)立性指標(biāo)。幅值指標(biāo)及功率譜指標(biāo)用來(lái)表征基準(zhǔn)信號(hào)的烈度及功率密度，其中幅值指標(biāo)最為直觀，對(duì)于較低幅值的序列予以過(guò)濾，幅值閾值A(chǔ)0參照ISO2372 旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)烈度標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定，為保證信息完整，此處選取0.1
mm/s。獨(dú)立性指標(biāo)用來(lái)對(duì)頻率對(duì)應(yīng)的振動(dòng)源的獨(dú)立性關(guān)系進(jìn)行表征。由于采樣頻率限制及信號(hào)處理時(shí)分辨率制約，頻率序列會(huì)出現(xiàn)頻率接近的情況。為更準(zhǔn)確真實(shí)地表征信號(hào)對(duì)應(yīng)的強(qiáng)迫振動(dòng)源，將頻率值相近的序列對(duì)進(jìn)行合并。用頻率間距值F0 來(lái)刻畫各序列對(duì)之間的獨(dú)立性關(guān)系，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，采取5Hz 或10Hz 作為間距閾值。
對(duì)所有轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)信號(hào)按照上述方法進(jìn)行處理后，便可得到轉(zhuǎn)速-特征頻率矩陣。以試驗(yàn)機(jī)床D 為例，經(jīng)上述流程得到的典型轉(zhuǎn)速-特征頻率矩陣如表2所示。
對(duì)其他機(jī)床進(jìn)行試驗(yàn)分析得到與此相近的結(jié)果，該結(jié)果作為信號(hào)分析的輸出成果，形成備案知識(shí)庫(kù)。
4. EAKI 策略有效性分析
經(jīng)上述算法得到振動(dòng)特征分量信息，須對(duì)該結(jié)果進(jìn)行分析，以驗(yàn)證EAKI 方法的可行性與有效性。驗(yàn)證的關(guān)鍵在于通過(guò)本次試驗(yàn)及信號(hào)分析能否觀察到穩(wěn)定存在的強(qiáng)迫振動(dòng)源，同時(shí)需驗(yàn)證該類型強(qiáng)迫振動(dòng)是否產(chǎn)生重要影響。機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)按激振源類型可分為兩類，一類由自身回轉(zhuǎn)引起，一類由外激振源引起。下面分別進(jìn)行分析研究。
4． 1 機(jī)床主軸回轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)的強(qiáng)迫振動(dòng)分析
主軸自身回轉(zhuǎn)形成的強(qiáng)迫振動(dòng)激勵(lì)是重要而的強(qiáng)迫振動(dòng)激振源，其對(duì)應(yīng)的頻率可稱之為轉(zhuǎn)速頻率。理論轉(zhuǎn)速頻率與轉(zhuǎn)速正相關(guān)，即f = n /60。
將試驗(yàn)測(cè)定的強(qiáng)迫振動(dòng)轉(zhuǎn)速頻率與理論強(qiáng)迫振動(dòng)轉(zhuǎn)速頻率進(jìn)行對(duì)比，如圖6 所示。
由圖6 分析發(fā)現(xiàn)，各機(jī)床理論轉(zhuǎn)速頻率與實(shí)際監(jiān)測(cè)出的振動(dòng)頻率吻合度很高，反映出機(jī)床回轉(zhuǎn)形成的強(qiáng)迫振動(dòng)不容忽視，同時(shí)也驗(yàn)證了該監(jiān)測(cè)方法以及信號(hào)特征提取算法的有效性。
另一方面，轉(zhuǎn)速頻率對(duì)應(yīng)的強(qiáng)迫振動(dòng)對(duì)各機(jī)床產(chǎn)生的影響各不相同。首先，該類型強(qiáng)迫振動(dòng)產(chǎn)生顯著影響的時(shí)刻不同。試驗(yàn)機(jī)床A 從最低轉(zhuǎn)速500r /min時(shí)便可明顯觀測(cè)出轉(zhuǎn)速頻率造成的影響，試驗(yàn)機(jī)床B、C、D 分別在5200r /min、3300r /min 及8000r /min 時(shí)方可觀測(cè)到轉(zhuǎn)速頻率造成影響。其次，各機(jī)床回轉(zhuǎn)型強(qiáng)迫振動(dòng)烈度也各不相同，這將在4． 3 節(jié)進(jìn)行分析。
綜上分析可得出，試驗(yàn)有效地驗(yàn)證了回轉(zhuǎn)型強(qiáng)迫振動(dòng)廣泛存在于各機(jī)床中，往往對(duì)機(jī)床產(chǎn)生較大影響，因此可將其作為典型強(qiáng)迫振動(dòng)頻率予以備案，形成知識(shí)庫(kù)中的重要知識(shí)。
圖6 各機(jī)床理論與試驗(yàn)轉(zhuǎn)速頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系
4． 2 其他外激振源強(qiáng)迫振動(dòng)分析
除轉(zhuǎn)速頻率之外，試驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，各機(jī)床普遍存在其他一些可持續(xù)監(jiān)測(cè)到的強(qiáng)迫振動(dòng)頻率，剔除轉(zhuǎn)速頻率之后，每種轉(zhuǎn)速下對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)到的強(qiáng)迫振動(dòng)頻率如圖7所示。
圖7 各機(jī)床外激振源強(qiáng)迫振動(dòng)頻率
由圖7 分析得出，各機(jī)床在一定轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)均可觀測(cè)出一些典型外強(qiáng)迫振動(dòng)頻率。機(jī)床A 在低速范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)出5Hz 及42Hz 強(qiáng)迫振動(dòng)信號(hào); 試驗(yàn)機(jī)床B在0 ～ 1000r /min 及5000 ～ 8000r /min 的范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)出較為穩(wěn)定的頻率為12． 5Hz 的振動(dòng)信號(hào)，在1000 ～5000r /min 的范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)出頻率為5Hz 的振動(dòng)信號(hào);試驗(yàn)機(jī)床C 在全轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)均監(jiān)測(cè)出頻率為5Hz 的振動(dòng)信號(hào)，在低速范圍下還監(jiān)測(cè)出較高頻率的振動(dòng)信號(hào); 試驗(yàn)機(jī)床D 在各個(gè)轉(zhuǎn)速下均監(jiān)測(cè)出至少兩種較為穩(wěn)定的振動(dòng)信號(hào)，分別為10Hz 及45Hz 左右。
上述結(jié)果表明基于EAKI 策略能夠有效識(shí)別出各機(jī)床在全轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)存在的典型外激振源強(qiáng)迫振動(dòng)類型; 同時(shí)由于工況環(huán)境不同，外激振強(qiáng)迫振動(dòng)的分布也有差異。
4． 3 各典型強(qiáng)迫振動(dòng)幅值分析
本試驗(yàn)除監(jiān)測(cè)備案各機(jī)床典型強(qiáng)迫振動(dòng)頻率外，還可對(duì)各機(jī)床各類強(qiáng)迫振動(dòng)的幅值進(jìn)行分析，以更全面地表征機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)狀態(tài)。結(jié)果如圖8 所示。
圖8 各機(jī)床典型強(qiáng)迫振動(dòng)幅值-轉(zhuǎn)速關(guān)系
根據(jù)4． 2 節(jié)的分析，回轉(zhuǎn)型強(qiáng)迫振動(dòng)是一類典型振動(dòng)形式，圖8 中機(jī)床A、B 的頻率3、機(jī)床C、D 的頻率4 分別對(duì)應(yīng)該類強(qiáng)迫振動(dòng)在全轉(zhuǎn)速情形下的振動(dòng)幅值。圖8 反映出: 第一，各機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)的主導(dǎo)類型不同。對(duì)于機(jī)床A，回轉(zhuǎn)型強(qiáng)迫振動(dòng)在全轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)均處于主導(dǎo)地位，對(duì)于機(jī)床B、C、D，不同轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)起主導(dǎo)作用的強(qiáng)迫振動(dòng)類型不同; 第二，各強(qiáng)迫振動(dòng)的影響程度不同，對(duì)應(yīng)機(jī)床加工精度也有差異。機(jī)床A 回轉(zhuǎn)型強(qiáng)迫振動(dòng)幅值達(dá)20mm/s，對(duì)機(jī)床C、D 而言，在加工范圍內(nèi)強(qiáng)迫振動(dòng)的幅值均小于1mm/s。
由上述結(jié)果可得出，依據(jù)EAKI 策略能夠有效監(jiān)測(cè)各機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)類型、幅值及影響范圍，可綜合全面地反映機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而為針對(duì)每臺(tái)機(jī)床構(gòu)建強(qiáng)迫振動(dòng)信號(hào)知識(shí)庫(kù)形成良好基礎(chǔ); 同時(shí)各機(jī)床強(qiáng)迫振動(dòng)形式各異也反映了采用EAKI 方法進(jìn)行振動(dòng)辨識(shí)的必要性。
圖12 試驗(yàn)振動(dòng)監(jiān)控界面
4. 4數(shù)據(jù)處理軟件
本測(cè)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件采用Access 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)了滾珠絲杠副可靠性信息數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件［10］，用來(lái)保存試驗(yàn)過(guò)程中的原始數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析結(jié)果，能很好的幫助試驗(yàn)人員完成試驗(yàn)。
5.試驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)成果
如圖13 所示，為滾珠絲杠副可靠性試驗(yàn)臺(tái)，在機(jī)械結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用上文所設(shè)計(jì)的測(cè)控系統(tǒng)，試驗(yàn)臺(tái)面已經(jīng)可以模擬實(shí)際工況的往復(fù)運(yùn)轉(zhuǎn)。加載系統(tǒng)最大加載力為2t，拖動(dòng)電機(jī)最高轉(zhuǎn)速3000r /min，各傳感器信號(hào)正常，能很好的完成試驗(yàn)的要求。
圖13 試驗(yàn)臺(tái)整體實(shí)物圖
6.結(jié)束語(yǔ)
本文針對(duì)滾珠絲杠副可靠性試驗(yàn)臺(tái)所需要實(shí)現(xiàn)的功能問(wèn)題，對(duì)其測(cè)控系統(tǒng)進(jìn)行了研究。結(jié)合試驗(yàn)裝置，提出了試驗(yàn)臺(tái)測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，用以模擬實(shí)際工況下，被測(cè)絲杠的運(yùn)轉(zhuǎn)以及參數(shù)的檢測(cè)功能。本文提出的滾珠絲杠副測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，有利于完成絲杠的可靠性試驗(yàn)，為滾珠絲杠副可靠性的參數(shù)分析提供試驗(yàn)基礎(chǔ)。
投稿箱：
如果您有機(jī)床行業(yè)、企業(yè)相關(guān)新聞稿件發(fā)表，或進(jìn)行資訊合作，歡迎聯(lián)系本網(wǎng)編輯部， 郵箱：skjcsc@vip.sina.com
如果您有機(jī)床行業(yè)、企業(yè)相關(guān)新聞稿件發(fā)表，或進(jìn)行資訊合作，歡迎聯(lián)系本網(wǎng)編輯部， 郵箱：skjcsc@vip.sina.com
更多相關(guān)信息
業(yè)界視點(diǎn)
| 更多
行業(yè)數(shù)據(jù)
| 更多
- 2025年6月 新能源汽車銷量情況
- 2025年6月 新能源汽車產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年6月 基本型乘用車（轎車）產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年6月 軸承出口情況
- 2025年6月 分地區(qū)金屬切削機(jī)床產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年6月 金屬切削機(jī)床產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年5月 新能源汽車銷量情況
- 2025年5月 新能源汽車產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年5月 基本型乘用車（轎車）產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年5月 軸承出口情況
- 2025年5月 分地區(qū)金屬切削機(jī)床產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年5月 金屬切削機(jī)床產(chǎn)量數(shù)據(jù)
- 2025年4月 新能源汽車銷量情況
博文選萃
| 更多
- 機(jī)械加工過(guò)程圖示
- 判斷一臺(tái)加工中心精度的幾種辦法
- 中走絲線切割機(jī)床的發(fā)展趨勢(shì)
- 國(guó)產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)和數(shù)控機(jī)床何去何從？
- 中國(guó)的技術(shù)工人都去哪里了？
- 機(jī)械老板做了十多年，為何還是小作坊？
- 機(jī)械行業(yè)最新自殺性營(yíng)銷，害人害己！不倒閉才
- 制造業(yè)大逃亡
- 智能時(shí)代，少談點(diǎn)智造，多談點(diǎn)制造
- 現(xiàn)實(shí)面前，國(guó)人沉默。制造業(yè)的騰飛，要從機(jī)床
- 一文搞懂?dāng)?shù)控車床加工刀具補(bǔ)償功能
- 車床鉆孔攻螺紋加工方法及工裝設(shè)計(jì)
- 傳統(tǒng)鉆削與螺旋銑孔加工工藝的區(qū)別