总之，学者们对于车削温度做了大量的研究。主要采用了模拟仿真、数学模型、试验研究等方法。其中车削参数对车削温度的影响最为显著也是学者们的研究涉及最多的。通过他们的研究得到了车削温度与刀具磨损的变化规律，表面车削温度对车削过程刀具的磨损有着很大的影响。

2车削振动研究现状

鲁燕[20]等在横向振动的基础上建立细长轴的振动模型，力学和数值分析研究车削力对振动响应的影响，Matlab研究车削用量和工件长径比的变化对工件振动响应的影响。李康[21]等建立力学模型，制作了超声振动车削系统和自制跟刀架来抑制振动。再通过试验进行验证，证明了超声振动车削方式和自制跟刀架的组合在加工细长轴的有效性。陈尔涛[22]等应用dB2小波对车削的振动信号车削力信号分解并重构动态振动车削力信号，得出引起轴向定位不准确和同轴度误差的主要原因是不平衡离心力产生的振动。张晓[23]等通过车削试验研究背向力对工件的影响同时用ANSYS进行仿真，得到细长轴在车削过程中出现波纹振动范围段。孟华[24]等利用加速度传感器收集刀具的振动信号，进行不同参数下的车削试验，通过加速度曲线和自功率谱曲线得到，刀具的振动是时变的，三种车削参数对振动都有一定的影响。张强[25]等利用加速度传感器研究不同进给速度下刀具的振动，得到加速度时域曲线及自功率谱密度曲线。研究表明刀具上表面的振动能量较大。上述学者通过车削验采集车削过程中的振动信号进行，对振动信号进行小波、时域、频域分析得到车削中刀具振动的变化规律。

张吉军[26]等建立振动模型和数值分析研究车削加工过程中的振动问题。结果表明：车削速度、进给速度、背吃刀量对振动产生较大的影响。鲁燕[27]等通过建立了车削过程的振动模型，从力学及数值分析角度求解了车削力引起的工件振动响应，设计四因素三水平正交车削试验，以车削三要素和工件长径比为变量，得出长径比、背吃刀量、进给速度和转速对车削力的影响程度依次降低。韩贤国[28]等建立车削轴振动模型，讨论轴的直径和质量变化对振动的影响。通过Matlab求解振动模型的运动方程，得出直径与质量对振动响应的时间变化规律，研究表明，工件直径和质量变化对工件的振动响应有较大的影响。刘宇[29]等建立动力学模型得到CJ0625 车床的刀架频响函数和结构动态特性参数；同时利用Matlab 进行时域仿真，研究表明两种方法获得的车削加工绝对稳定车削深度误差小于6。07%。张正义[30]等利用车削振动力学理论，建立车削加工过程力学模型并利用Matlab 软件求出振型函数的振动方程曲线和ANSYS软件对细长轴车削过程进行模态分析，研究表明仿真结果与理论结果一致。上述学者通过对建立车削过程中的振动模型并用分析软件对车削振动进行分析，得到车削中车削参数等因素对振动的影响。同时论证了建立振动模型的可行性。李康[31]等通过建立模型对振动和让刀进行分析，经试验论证了自制跟刀架的有效性。李长春[32]等分析细长轴的时变原因及车削力的特性，简化受力模型并利用有限元进行分析。结果表明，跟刀架对振动有抑制作用。仲良[33]等提出双刀的车削加工方法来提高细长轴加工表面质量。通过理论分析和仿真得出双刀车削振动比单刀小，双刀有利于提高表面加工质量。

吴迪[34]等利用加速度传感器对振动信号进行采集，对振动信号进行时域分析、频域分析得到刀具磨损量与振动信号的关联。谢厚正[35] 等通过在线监测的方法，对数据进行时域、频域分析以及传递函数分析，结果表明，测试振动适合监测刀具磨损。韩冰[36]等进行了三种车削速度下的车削试验，以刀具磨损形貌来分析刀具磨损。结果表明，车削速度影响刀具磨损。陈会斌[37]等采集刀具的振动信号为依据来监测刀具的磨损状态，对振动信号作时域、频域和时频分析来提取有效的特征量，以此判断出在加工过程中刀具的实时磨损规律。K。 Venkata Rao[38]等研究了工件表面粗糙度和刀具磨损、刀具磨损、表面粗糙度及振动特性，在线采集工件振动的信号。对振动信号进行分析得到所预测的值进行比较与收集的实验数据和百分比误差计算。黄遂 [39] 等采集刀具在各磨损阶段的振动和力信号，进行时频域分析，得出车削力和振动信号的幅值和频谱。通过这些特征对刀具磨损状态进行监测，是较为理想的监测方法。Richard Y。 Chiou[40]等建立了监测刀具磨损和振动的系统，提出了一个车削有效值声发射信号动态模型。研究表明：变化的声发射信号功率与磨损状态特征的密切相关，车削试验确定了均方根值与车削参数之间的关系。上述学者通过车振动度来研究刀具的模磨损规律 车削温度和车削振动研究现状(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_87702.html