基于BEMD的微铣削表面三维粗糙度参数评估方法

本文档深入探讨了微铣削表面粗糙度评估中的三维特性，针对传统二维粗糙度评价方法存在的不足，研究者提出了一个基于二维经验模态分解算法（BEMD）的三维粗糙度参数体系。BEMD算法在此体系中被用来获取三维粗糙度计算所需的参考基准面，通过对数值模拟的微铣削表面进行分析，筛选出适合评价这类表面微观形貌特征的三维参数。 基金项目的资助背景涵盖了国家重点研发计划、国家自然科学基金以及长春市的“双十工程”，强调了研究的重要性和实际应用价值。收稿日期为2017年7月，表明这项工作是在当时的技术背景下进行的，反映了当前科研领域的前沿进展。 作者齐云、许金凯、于占江和于化东在长春理工大学精密制造及检测技术国家地方联合工程实验室进行了深入研究。他们发现，相较于二维粗糙度，BEMD基准面能够提供更为全面和准确的三维粗糙度评估，这9个选定的参数能够更有效地反映微铣削表面的复杂微观结构。此外，文章还指出，该研究有助于弥补二维粗糙度评价在微观层面的不足，为微加工表面质量控制提供了新的科学依据和技术工具。 文章的关键词包括BEMD、三维粗糙度和微铣削，这些词汇揭示了论文的核心内容和研究重点。整体来看，这篇论文对提高微铣削表面的精度控制和表面质量有着重要的理论和实践意义，对于从事精密制造、表面工程或材料加工的读者来说，具有很高的参考价值。