超声振动辅助磨削-脉冲放电加工表面粗糙度研究

通过多因素方差分析法分析了超声振动辅助磨削一脉冲放电复合加工参数（脉冲宽度、脉冲间隔、参考电压、超声振幅）对加工表面粗糙度的影响程度,建立了表面粗糙度的二次模型,并用响应曲面法预测一定切削参数范围内任意切削条件下的表面粗糙度值,方差分析结果和响应曲面法预测结果基本一致。研究结果对实际生产过程中加工参数的优化具有一定的指导作用。     

钛合金车削加工表面粗糙度试验研究

为了探索难加工材料钛合金的车削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数.分别进行了常温干式车削和低温冷风车削试验,对实验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在低温冷风车削条件下和干式车削条件下的粗糙度经验公式,从而找到了钛合金材料车削表面粗糙度的变化规律.     

基于Kriging插值和遗传算法钛合金车削加工参数优化

钛合金较差的切削加工性不利于保证好的表面完整性,影响钛合金零件的使用性能。基于田口方法建立钛合金车削试验模型,考察切削用量对表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率的影响规律,以材料去除率为目标函数,以表面粗糙度、刀具寿命和切削力为约束函数,基于Krig-ing插值的响应曲面法和遗传算法构建了钛合金车削参数优化模型。研究结果表明:钛合金车削过程参数最优的水平组合为v3f1ap1r1E3,优化结果与初始试验相比,表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率分别改善了75.86%、65.16%、36.41%和557.91%。     

难加工材料干切削表面粗糙度试验研究

针对难加工材料干切削的加工质量问题,应用正交试验法,找出了影响难加工材料干切削表面粗糙度的主要因素。同时,初步探讨了加工前表面粗糙度和加工后表面粗糙度的关系。试验证明:该方法能够保证难加工材料的切削质量和达到切削参数优选的目的,对实际生产具有指导意义。     

难加工材料切削参数试验的可靠性评估

针对难加工材料干式切削的加工质量问题,将正交试验法和可靠性评估理论相结合,提出了难加工材料干式切削参数的优化及其加工质量可靠性的评估方法,初步探讨了加工表面原始粗糙度和加工后表面粗糙度的关系。试验证明:该方法能够保证特殊难加工材料的切削质量和切削参数优选值的可靠性,与加工表面原始粗糙度有交互作用的因素对工件表面粗糙度的影响较小,对加工具有指导意义。     

钛合金的超声振动切削

钛合金应用范围广,属难加工材料,一般常需磨削加工。作者应用超声振动切削系统,采用镶硬质合金刀具,对振动切削与普通切削钛合金时的切屑形态、切屑变形与加工表面粗糙度等方面进行了对比试验。试验结果表明,在一定的切削条件下,超声振动切削钛合金时,可避免普通切削时产生的表面缺陷,达到磨削加工的效果。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型的建立与切削参数的优选

文中通过试验设计的方法研究了高速精加工中切削参数的选择对表面粗糙度的影响.采用响应曲面法建立表面粗糙度的响应模型,分析了切削速度、进给量、背吃刀量对表面粗糙度的影响以及切削参数的优选.结果显示背吃刀量对表面粗糙度的影响最为显著,进给量次之,切削速度影响最小.在表面粗糙度选定的情况下,优先选择背吃刀量可以提高加工效率.     

切削加工表面粗糙度的预测模型与参数优化

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标之一,直接影响工件的配合性能,疲劳强度等。文章采用响应曲面法,用多元二次方程拟合大型工件表面粗糙度与切削参数之间的函数关系,分析进给量,切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响,建立预测模型。在保证粗糙度的前提下用响应曲面法优化加工参数,延长刀具的使用寿命,提高生产效益。     

基于响应曲面法的SKD11材料电火花线切割电参数优化

针对SKD11材料的难加工性,利用响应曲面法,采用中心复合设计加工试验,研究电火花线切割电参数对被加工材料表面粗糙度的影响规律,建立二阶响应曲面模型,以最小表面粗糙度为目标优化电参数。研究表明,获得最小表面粗糙度的最佳电火花线切割电参数组合为:脉冲放电时间为13.53μs,脉冲间隙时间为20.11μs,电流峰值为3 A,伺服电压为3.17 V。通过试验验证,被加工材料表面粗糙度为Ra1.997μm,到达了预期效果。     

钛合金冷风切削表面粗糙度试验研究

为了探索汽轮机低压锁扣叶片材料Ti6Al4V钛合金的切削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数,在冷风降温条件下,对表面粗糙度进行试验研究。运用最小二乘法原理,对试验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在冷风切削条件下的表面粗糙度经验公式,从而找到冷风条件下切削表面粗糙度的变化规律。     

断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

为探讨断续切削加工中影响表面粗糙度因素的显著关系,采用正交试验法,使用聚晶立方氮化硼(PCBN)刀具,给定不同的切削用量,对淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。分析切削加工参数对表面粗糙度的影响及切削参数的优选,运用响应曲面法(RSM)建立表面粗糙度的预测模型,并对预测模型进行试验验证。结果表明,影响表面粗糙度的显著因素依次是切削速度、进给量、切削深度;预测模型能够很好的对表面粗糙度进行预测,误差不超过7.2%。     

基于响应曲面法的切削38CrMoAl材料表面粗糙度预测模型和优化

38CrMoAl材料具有优良的力学性能,被广泛应用在精密传动系统中,其应用工况对零件的表面质量要求较高,机械加工过程中,各因素相互耦合,影响零件的表面粗糙度,很难建立显式的关系式。本文基于响应曲面复合设计方法进行切削加工试验,建立38CrMoAl材料数控车削过程中的预测模型,采用Design-Expert 13软件对表面粗糙度进行回归系数及方差分析,对数控车削加工参数进行优化。通过试验分析得出切削最优参数：切削转速2500mm/s、进给量0.1mm/r、切削深度0.25mm时,38CrMoAl材料表面粗糙度达到最小。该项研究为企业加工此类材料提供了理论依据。     

CBN刀具车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

利用正交设计方法,对立方氮化硼(CBN)刀具硬态干式车削淬硬钢Cr12Mo V时,切削用量三要素(切削速度、进给量和切削深度)对加工表面粗糙度的影响进行了分析,运用响应曲面法(RSM)建立了加工表面粗糙度的预测模型。研究结果表明:CBN刀具车削淬硬钢Cr12Mo V时对加工表面粗糙度影响最大的加工参数是切削速度,其次是进给量,切削深度对加工表面粗糙度的影响较小;预测模型能够高精度地对表面粗糙度进行预测,平均误差不超过9.7%。     

TA7电火花加工实验研究与工艺参数优化

针对TA7钛合金难切削以及加工表面质量差的问题,在通用电火花机床上探究了空载电压、峰值电流、脉冲宽度以及脉冲间隔对TA7钛合金电火花加工中材料去除率与表面粗糙度的影响。设计中心复合实验,在实验数据的基础上采用多线回归技术建立材料去除率和表面粗糙度的二阶预测模型。方差分析结果表明预测模型可以正确映射出TA7钛合金电火花加工的工艺规律。以提高材料去除率降低表面粗糙度为目的建立工艺目标优化模型,根据实际加工条件对工艺参数的约束,设计粒子群算法求取优化模型的解集,通过实际加工对优化结果进行验证,结果表明该算法可以正确可靠的获得多约束条件下的最优加工参数。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙预测模型方法的不足，采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优先和表面质量的控制提供了依据。     

硬质合金激光辅助二维超声切削的表面质量

钨钴类硬质合金作为1种典型的难加工材料,具有良好的综合性能,在此类材料的加工中,采用传统的加工方式存在刀具磨损严重、精度低、效率低等缺点,难以满足实际生产的要求。基于正交试验,采用了椭圆超声振动及激光加热复合超精密加工的方法对硬质合金激光超声辅助加工的表面质量进行了研究,分析得到了表面粗糙度受切削加工参数及激光功率的影响规律及趋势,建立了基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型。研究表明:对于表面质量的影响程度方面,激光功率和进给速度比背吃刀量及主切削速度起的作用更大,粗糙度的值跟随激光功率和切削速度的增大先减后增,随着背吃刀量和进给速度的增加而增大。     

航空难加工材料超声振动辅助切削技术现状及发展趋势

综述了钛合金、镍基高温合金及碳纤维增强复合材料等典型航空难加工材料超声振动辅助加工现状,在刀具上施加一维或二维超声振动可以提高航空难加工材料的切削加工性,具体表现为切削力降低、表面粗糙度改善、刀具磨损降低等。试验发现二维超声振动在切削航空难加工材料时效果更加显著。试验表明,未来开展超声振动加工与其它方式的复合加工将是进一步提高航空难加工材料切削加工性的有效手段。     

高体分SiC/Al复合材料微磨削表面粗糙度试验研究

SiC/Al复合材料是一种以铝为基体,碳化硅为增强颗粒的复合材料。由于材料的高硬度特性,导致已加工表面出现裂纹和磨损等现象,采用PCD刀具对SiC/Al2024进行微磨削试验,基于响应曲面法,设计实验数据,根据试验结果,建立主轴转速、进给速度和切削深度的回归方程。通过响应曲面图,分析主轴转速、进给速度和切削深度交互作用对表面粗糙度的影响程度,其从大到小依次为:主轴转速、切削深度和进给速度。主轴转速和进给速度交互影响显著,获得最小粗糙度为0.51μm。     

硬质合金微坑车刀切削304不锈钢时的表面粗糙度研究

304不锈钢因其良好的工作性能和难加工性,成为金属切削加工领域的研究热点尤其是良好的加工表面质量的获取及其控制广受业界关注。基于自主研发的切削性能良好的304不锈钢专用硬质合金微坑车刀,重点研究该微坑车刀切削304不锈钢表面粗糙度的特性。通过对比试验,研究原车刀和微坑车刀切削304不锈钢棒料时的表面粗糙度变化,揭示出微坑车刀切削304不锈钢的表面粗糙度降低机理。利用响应曲面试验,分析切削参数对表面粗糙度的单因素和交互影响规律,建立微坑车刀表面粗糙度预测模型。研究结果表明,微坑车刀相比较普通车刀在切削过程中具有较小的切削力,是导致微坑车刀加工304不锈钢表面粗糙度较低的主要原因;所建立的表面粗糙度预测模型具有较高可靠性,可用于切削参数优化;获得的优选切削参数方案,与实际生产推荐的参数相比,在优选切削参数下获得的表面粗糙度降幅达42.47%。     

基于响应曲面法的硬质合金加工切削参数优化

在机械加工中切削参数的选择对加工效率、加工质量和生产成本有着重要影响,特别是在硬质合金等难加工材料的加工过程中,由于材料具有较高的硬度和强度,加工性能较差,切削参数的合理优化是此类材料加工中必不可少的环节。针对采用PCBN刀具进行YG20硬质合金车削的加工过程,以单位材料去除体积下的刀具后刀面相对磨损量为优化目标,基于响应曲面法及中心组合试验设计(CCD)进行了系列切削试验,建立了刀具后刀面相对磨损量的预测模型,利用响应曲面法获得刀具后刀面相对磨损量的响应曲面及等高线图,直观地分析了切削参数对其影响规律,进一步选择了最优切削参数,并进行了实验验证。