高速磨削参数的优化

本文针对高速磨削下磨削加工表面质量的要求，综合考虑各磨削参数对其的影响，通过理论分析，试验研究，实现磨削能数的优化。     

基于Simulink仿真的凸轮轴高速磨削稳定性判定

以凸轮轴高速磨削工艺系统稳定性为研究对象,建立磨削系统的凸轮轴-砂轮-支撑系统动力学模型。通过理论分析与数值计算来辨识磨削力的动态影响因素——凸轮轮廓曲率半径和瞬时磨削深度。基于所建立的磨削动力学模型搭建Matlab/Simulink颤振仿真模型,并从稳定性叶瓣图中选取相应的磨削工艺参数组合进行数值仿真分析,将仿真振动位移时域图所得的稳定性结论与稳定性叶瓣图的磨削稳定区域进行比较,验证了建立的磨削动力学模型和数值仿真方法的有效性。      

基于灰色理论的凸轮轴摆动磨削工艺参数优化

摆动磨削作为一种精密磨削技术,在凸轮型面磨削中体现了较强的优越性。然而目前对摆动磨削技术研究不够深入,对摆动磨削方式下各磨削参数的匹配研究不够系统。为充分发挥摆动磨削的技术优势,实现摆动磨削参数和其他参数的深度融合,以40Cr钢凸轮轴为试验材料,采用灰色关联分析法探究摆动磨削加工表面粗糙度参数R_a、R_z和R_sm。基于灰色关联理论,对测得的粗糙度结果进行深入分析,将多工艺指标的优化问题转化为单一目标的灰色关联度优化问题,得出了最优工艺参数组合为磨削深度0.003 mm、工件转速2 600 mm/min、摆动频率60次/min和摆动幅度1.5 mm。经过试验验证,该工艺参数组合能够获得更理想的磨削表面质量。     

冷激铸铁凸轮轴变形的原因和消除方法

对冷激铸铁凸轮轴"径向圆跳动超差"的原因进行了分析,认为是铸造变形所致.采取如下措施消除了变形:(1)低应力熔炼工艺;(2)减小回炉料的收缩遗传性;(3)减少孕育量;(4)改变浇注系统的结构;(5)加强生产管理;等.一年多的生产实践证明:正常生产情况下,凸轮轴变形废品率低于3%,最大径向跳动值不超过1 mm.     

微量锑对冷激铸铁凸轮轴的影响

为消除用覆膜砂壳型铸造工艺生产的冷激铸铁凸轮轴主轴颈外表面1 mm左右深度内的大量铁素体组织,进行了在铁液中加入金属锑的试验,加入量（质量分数）分别为：0.01%、0.02%、0.025%、0.03%、0.04%,结果发现：金属锑加入量在0.02%（质量分数）左右、金属锑的粒度以10～15 mm,可以使铁素体转变为珠光体,同时铸件的强度也有所提高.     

CA498冷激铸铁凸轮轴缩陷的消除

CA498 Cr-Ni-Mo合金铸铁凸轮轴采用背面充填铁丸的树脂砂壳型浇注,在尾端轴颈与轴底的交界处出现缩陷现象.分析发现是w(C)量过低.将w(C)量提高至3.5%左右,并控制CE在4.15%左右,消除了缩陷缺陷,显微组织及力学性能仍然符合图纸上的技术要求.     

基于PMAC的凸轮轴变速磨削加工研究

凸轮轴磨削加工是一种特殊的非圆磨削加工,很多实验已证明采用恒速磨削加工的凸轮轴凸轮轮廓存在很多缺陷,而采用变速磨削加工方式可以提高凸轮轴磨削加工精度,并对此已经达成了共识.文章根据文献[1]中提出的凸轮轴变速磨削加工时C轴的变速规律,在基于PMAC的数控凸轮轴磨床实验装置上,利用PMAC的循环程序缓冲区存储大量加工程序代码,实现了凸轮轴磨削加工的变速控制,取得了比较好的控制效果.     

低合金冷激铸铁凸轮轴的生产技术

介绍了低合金冷激铸铁凸轮轴生产中常见的各种具体参数、冷激层的深度及硬度的影响因素及需采取的控制措施.     

20CrMnTi高速外圆磨削试验研究及参数优化

为改善20Cr Mn Ti渗碳合金钢的表面磨削效果,对20Cr Mn Ti合金钢进行了高速外圆磨削试验,分析了磨削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于高速磨削试验,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出了20Cr Mn Ti合金钢的磨削粗糙度预测模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对企业实际的磨削问题优选了工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可提高加工效率,这为加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。     

凸轮轴磨削的误差补偿新研究

介绍了凸轮轴磨削的数学模型，提出了当量磨削厚度误差补偿技术，对运动模型进行修正，以保证磨削过程中任意时刻的当量磨削厚度相等。首先由误差补偿模型得出叠加于砂轮架上的位移修正量，再将这一修正量通过砂轮架与头架的联动关系叠加到头架的角速度修正量，从而实现了恒金属去除率磨削，提高了凸轮轮廓的加工精度。     

基于正交试验和神经网络的激光拼焊板回弹预测

准确预测和有效控制拼焊板成形回弹,研究各因素的影响及其交互作用具有重要意义。以U形件拼焊板为研究对象,通过数值模拟、正交试验和神经网络相结合的方法,考察多个工艺参数对拼焊板回弹的交互作用,建立拼焊板回弹的BP神经网络预测模型,对U形件拼焊板的回弹进行预测和控制。结果表明,板料参数、焊缝位置、压边力、模具间隙、凹模圆角等均对拼焊板回弹有重要的影响,并存在交互作用;建立的BP神经网络模型能很好地预测U形件拼焊板在各参数影响下的回弹变化趋势,和给定一组工艺参数下的拼焊板回弹量,为拼焊板的回弹控制提供了可靠的依据。神经网络技术在拼焊板回弹预测中的应用,为拼焊板成形优化研究提出了新思路。     

基于正交试验的PCD材料磨除率和磨耗比的研究

通过金刚石砂轮刃磨聚晶金刚石(PCD)材料的正交试验,对各刃磨工艺参数包括砂轮的速度v、工作台调定压力Fa、进给量f对刃磨时磨除率Q和磨耗比G的影响,做了系统的研究,并通过回归分析得出了磨除率和磨耗比的回归方程.试验结果表明,进给量是对磨除率和磨耗比影响最大的因素,且随着进给量的增大,磨除率和磨耗比都呈明显增大的趋势,而砂轮的速度和工作台调定压力对磨除率及磨耗比的影响均不显著.     

基于遗传算法的间接自校正模糊神经网络控制

针对一般神经网络训练算法训练速度慢和易陷入局部极小点的不足,文章提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器是以高斯函数为隶属度函数的径向基函数(RBF)神经网络结构,利用改进的遗传算法(GA)对结构和参数进行同步优化.神经网络模型(NNP)利用弹性BP算法进行离线辨识.仿真与传统的模糊PID控制器控制进行比较,结果表明遗传算法大大改善了系统的性能.     

电镀cBN砂轮高速磨削高温合金的砂轮磨损研究

针对高速磨削的特点,采用电镀cBN砂轮进行了120 m/s高速条件下磨削镍基高温合金GH4169时的砂轮磨损试验研究.随着工件材料去除体积的增加,采用复型技术跟踪了砂轮工作表面在不同磨损时期的形貌变化,并对磨削力的变化进行了分析.研究发现,随着工件材料去除体积的增加,磨削力呈现初期快速增加、随后平稳增加的变化趋势,并且...     

神经网络与正交试验法结合优化注射工艺参数

结合人工神经网络所表现出来的良好特性,利用正交试验获得的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为工艺参数、输出为翘曲变形量的神经网络模型,并通过样本检验了ANN模型的准确性,从而缩短设定工艺参数的时间,在工艺参数取值范围内,采用ANN模型代替CAE软件模拟试验,结合正交试验法,对工艺参数进一步优化。结果表明:将神经网络与正交试验、数值模拟三者结合用于注射过程参数优化可以缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,并能获得比单纯使用正交试验和数值模拟方法更为优化的结果。     

基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术

在冲压成形质量控制中,目标质量间常常是相互冲突的(如破裂和起皱)。传统求解多目标优化问题取决于设计人员对优化模型的理解程度、实践经验等,求解的结果在工程中并非为最合理。文章提出一种集数字化分析技术、神经网络和遗传算法于一体的冲压成形多目标优化设计技术。其以数字化分析的大量结果作为神经网络的学习样本,遗传算法所需的目标函数值由神经网络模型预测,该技术实现了多目标优化过程中遗传算法个体适应度值的动态求解,从而解决了数字化分析计算量大的缺陷。实例验证了该优化技术的有效性,为冲压成形优化设计提供了一种新的方法。     

蓝晶石在树脂高速砂轮制造中的应用

本文介绍了蓝晶石作为活性材料和补强材料在树脂高速砂轮制造中的应用。在砂轮使用速度80 m/s的条件下,对不同粒度、不同配方的蓝晶石补强的磨钢坯锆刚玉砂轮性能进行了测试和分析。结果表明:采用蓝晶石作为砂轮补强材料制造的规格600 mm×75 mm×203 mm磨钢坯砂轮,通过了使用速度为80m/s的回转强度3 820 r/min检测,满足了用户使用要求。文中还介绍了蓝晶石应用于高速砂轮制造中的条件,并对蓝晶石作为砂轮活性填料在钛合金磨削中的作用进行了论述。     

基于正交试验的螺母冲裁成形模具磨损分析及参数优化

以某车用螺母冷镦冲裁模具为研究对象,基于Archard磨损理论采用有限元分析软件DEFORM-3D,对上冲头磨损进行模拟分析,结果表明:上冲头的磨损主要发生在受力较大的刃口区域。为使模具寿命尽可能地延长,设计了正交试验,以降低上冲头磨损量为目标,选取冲裁间隙、冲裁速度、上冲头表面硬度、摩擦系数作为因素,并采用极差和方差对结果进行分析,得出各因素对上冲头磨损量的影响程度依次为:冲裁速度>冲裁间隙>上冲头表面硬度>摩擦系数,并得出最优参数组合为:冲裁间隙为8%t、冲压速度为5 mm·s^-1、模具表面硬度为53 HRC、摩擦系数为0.14。上冲头最大磨损量由13.1×10^-6 mm减小为3.66×10^-6 mm,能够很好地指导企业的生产。     

基于BP神经网络和遗传算法的大功率脉冲电源优化设计

短电弧脉冲电源的性能指标对短电弧加工工件工艺性有着十分重要的影响.文中通过建立脉冲电源的Matlab仿真模型,利用模型仿真数据对电源神经网络模型进行训练,结合基于目标加权法的遗传算法对电源参数进行优化,指导短电弧样机电源参数的修改,并进行了启动性试验和负载突变试验.结果表明,采用BP-GA算法优化的短电弧电源不仅可以减少了系统调试时间、节约调试和试验成本,并且具有输出电压平稳,受外界干扰小,响应速度快等优点.     

基于人工神经网络和遗传算法的平面铣削加工参数自适应优化

机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人工神经网络方法建立加工过程模型 ,用遗传算法实现在线优化。基于以上算法 ,构造了平面铣削加工参数自适应优化系统 ,可使加工系统在不违反加工约束的前提下 ,总是获得最大材料去除率。