车削去除钛合金棒材表面氧化皮工艺参数试验研究

目的 通过车削去除表面氧化皮,分析车削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,确定可行工艺参数组合,使车削去除钛合金棒材表面氧化皮的同时,获得较低的表面粗糙度.方法 基于响应曲面法中心复合设计,采用YG8硬质合金车刀,对表面带有氧化皮的TC4钛合金棒材进行车削试验,建立表面粗糙度预测模型,并进行显著性分析,验证模型的准确性.分析车削工艺参数(包括主轴转速n、进给速度v及切削深度ap)对表面粗糙度的影响规律.对比在处理氧化皮厚度不同的TC4钛合金棒材时,工艺参数对表面粗糙度的影响.结果 表面粗糙度预测模型的误差在1.66％～3.33％,模型准确度较高.主轴转速n、进给速度v及切削深度ap的显著度均小于0.05.在工艺参数交互作用中,v-ap对表面粗糙度的显著度P<0.0004.通过分析车削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,确定了可行车削工艺参数域和可行车削工艺参数组合.结论 建立的表面粗糙度预测模型准确度较高,可作为表面粗糙度的预测模型.去除表面氧化皮的车削工艺参数对工艺指标表面粗糙度的影响次序为ap>v>n,在工艺参数交互作用中,v-ap的交互作用对表面粗糙度影响更大.车削工艺参数对表面粗糙度的影响趋势不受表面氧化皮厚度的影响.无心车床在可行车削工艺参数组合的工作条件下,通过车削方式可在完全去除钛合金棒材表面氧化皮的同时,获得较低的表面粗糙度.     

细长轴车削表面粗糙度实验与分析

为了明确加工状态及切削参数对细长轴类零件切削表面粗糙度的影响规律，通过刀具切削刃与工件表面形貌的几何映射关系，推导轴向截面的轮廓曲线方程，得出不同切削参数下的理论表面粗糙度值；对比分析不同加工状态、切削参数下细长轴切削表面粗糙度数据。结果表明：稳定切削时，细长轴工件的振动以主轴转频及其倍频为主，加工表面粗糙度受进给量影响最大，粗糙度随进给量的增大而增大，工件刚度较大时理论粗糙度与实测结果误差较小；当颤振发生时，工件振动信号中出现与其固有频率接近的高频振动成分，此时粗糙度理论预测结果与实测结果误差较大。理论模型中应充分融合工艺系统的振动信息，可进一步提高预测模型的精度与适用范围。     

数控车床工件-刀具系统切削动态特性研究

以外圆车削为研究对象,分析车削状态下工件-刀具系统耦合振动动态特性,建立工件-刀具系统非线性动力学模型,得出耦合作用下刀具系统振动微分方程。利用振动测试系统获取刀尖位置在不同进给速度和转速下的振动信号,通过时域和频域分析,探讨刀具振动信号随切削参数的变化规律。研究表明:相同切削条件下,随着进给速度的增加,刀具振动幅值增大,但刀具振动主频变化不大,且振动能量变化不明显。随着主轴转速的增加,刀具振动加速度明显增加。     

纵扭式超声振动车削不锈钢和钛合金研究

420马氏体不锈钢与Ti-6Al-4V钛合金是标准的难加工材料,车削时不易获得良好的切削质量,为此在C616普通车床上设计并安装了纵扭超声振动车削系统来提高其车削加工效果。介绍所设计的加工系统,利用该系统对两种难加工材料进行了有无超声振动的切削实验。结果证明：纵扭超声车削相比普通车削,能有效减少表面粗糙度,改变切削速度时表面粗糙度平均可降低约2142%,改变切削深度时表面粗糙度平均可降低约15.61%,改变进给量时表面粗糙度平均可降低约21.01%;而且可以降低刀具磨损和取得更好的表面形貌和切屑形态,进而使纵扭式超声振动车削的切削质量优于普通车削。     

新型超高强钛合金TB17铣削加工表面完整性试验研究

采用硬质合金刀具对TB17钛合金进行铣削加工试验,研究了刀具前角、后角和螺旋角对钛合金加工表面完整性的影响。结果表明:在试验参数范围内,TB17钛合金铣削加工表面均呈现为残余压应力;前角增大,表面粗糙度和表面显微硬度增加,表面残余压应力先减小后增加;表面粗糙度和表面残余压应力均随着后角的增大而减小;螺旋角增大,表面粗糙度和表面残余压应力均呈现出先减小后增加的趋势;TB17钛合金铣削加工表面形貌由均匀间隔突起的棱脊与深浅不一的沟槽组成,刀具几何参数和刀具磨损状态会对加工表面形貌产生显著的影响。     

车削钛合金TC4的表面粗糙度预测模型构建

采用中心复合试验对钛合金进行了车削试验,分析了切削三要素切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。基于二阶响应面法建立了表面粗糙度的预测模型,对回归方程进行了显著性检验,并对切削参数影响表面粗糙度的显著性进行了比较。结果表明:在试验采用的切削参数范围内,进给量对切削表面粗糙度的影响最大,切削深度次之,切削速度影响最小;预测模型回归显著,置信度高,可指导加工前合理切削参数的选择,以达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的。     

超声振动辅助车削SiCp/Al切屑形成机理及表面粗糙度研究

目的 研究切屑形成机理对加工过程的影响。方法 超声振动辅助车削技术通过刀具振动的拟间歇切削特征控制切屑尺寸和切屑形态,从而提高了加工表面质量。针对SiCp/Al复合材料的切屑形成机理,探究常规车削和超声振动辅助车削的切屑形成过程。研究了颗粒分布对第一变形区变形阶段的影响,以及不同加工方式下切削参数对切屑形态的影响。最后,描述了切屑自由表面和刀-屑接触界面的颗粒损伤形式,以直观地描述常规车削与超声振动辅助车削SiCp/Al复合材料加工中切屑的形成过程。结果 通过测试加工后工件表面形貌发现超声振动辅助车削的切屑更加连续、切屑尺寸较小的加工表面粗糙度更小,常规车削的表面粗糙度为0.805μm,超声振动辅助车削的表面粗糙度为0.404μm,超声振动辅助车削比常规车削的表面粗糙度降低了49.8%。结论 与常规车削相比,超声振动辅助车削有利于减小切屑厚度。超声振动辅助车削得到的切屑更加连续,避免了切屑碎裂,促进了切屑的顺利排出。通过对切屑形态进行研究,选择最优切削参数可以有效提高工件表面质量。     

基于动态力学模型分析的钛合金切削过程进给量对表面质量的影响规律

目的建立单自由度工件-刀具振动系统动力学模型,定量研究进给量对钛合金Ti-6Al-4V切削力和振动加速度的影响规律。方法采用改变进给量的单因素试验,选用涂层硬质合金刀具车削钛合金Ti-6Al-4V,通过DYTRAN加速度传感器、YDCB-Ⅲ05三向压电测力系统对试验过程中切削振动和切削力进行检测,运用MATLAB、Origin软件对采集的振动加速度和切削力信号进行处理和分析,采用120mm位相光栅干涉粗糙度轮廓仪(Talysurf PGI840)测量其表面粗糙度。结果当进给量分别为0.1、0.15、0.2、0.24、0.3 mm/r时,振动加速度的均方根分别为0.2413g、0.3299g、0.3945g、0.4468g、0.5737g;算数平均高度Ra分别为0.5383、0.9391、1.4781、1.9849、3.0117μm;平均谷深度Rz分别为3.1846、4.6445、6.3059、8.3383、11.6506μm,随进给量的增大,切削力、振动加速度和表面粗糙度均增大。结论当刀具进给量增大时,刀具与工件之间的接触面积增大,摩擦力增大,从而引起切削力稳态分量的增大,根据单自由度工件-刀具振动系统动力学模型可知,切削力稳态分量增大,切削振动加速度随之增大,会使刀尖位移增大,造成表面粗糙度值随着进给量的增大而增大。     

硬质合金刀具车削Ti6Al4V钛合金试验研究

文章采用单因素试验法,用未涂层硬质合金刀具和TiAlN涂层硬质合金刀具对Ti6Al4V钛合金进行了车削试验,通过对切削过程中刀具寿命、切削力、切削温度以及加工表面粗糙度的分析,得出了两种刀具车削钛合金的切削性能,为钛合金车削试验提供了依据.     

PCD刀具微细车削硬铝合金的表面质量研究

在微细车削硬铝合金正交试验中,分析了切削参数(包括切削速度、进给量、切削深度)对表面粗糙度和表面显微硬度的影响规律,建立了表面粗糙度预测模型,并进行了回归方程和回归系数的显著性检验。结果表明:进给量对微细车削表面粗糙度的影响最大,切削速度次之,切削深度影响最小,较大的切削速度不仅使机床振动加剧从而使表面粗糙度值增加,而且切削中热量不易散发,表面产生加工硬化。考虑机床动态特性选择合适的切削速度避开机床振动,以及采用较小的进给量、合理的切削深度可获得最好的微细车削表面质量。     

外圆车削TC4钛合金颤振稳定性极限预测

外圆车削加工TC4钛合金过程中,再生型颤振会在工件表面留下不规则的振纹,严重影响了钛合金的表面加工质量。考虑外圆车削动力学参数的影响,建立了外圆车削TC4钛合金再生型颤振动力学模型。在KDN数控车床上进行动力学参数识别试验,将试验结果代入所建模型解析解中,利用MATLAB软件绘制外圆车削稳定性叶瓣图并得到外圆车削加工TC4钛合金的极限切削深度为0.553 2 mm。进行外圆车削试验,对试验结果进行时域分析以及粗糙度分析。试验结果表明:当切削深度小于0.553 2 mm时,无论转速取何值,车削都相对稳定;当切削深度大于0.553 2 mm,但与转速构成的点位于叶瓣图曲线下方时,其振幅平均值、粗糙度较小,与前者相差不大,车削稳定;当切削深度与转速构成的点位于叶瓣图曲线上方时,与叶瓣图曲线下方相同转速的点对比,其振幅平均值增大了1倍左右,粗糙度值增大了31%左右,车削不稳定。试验分析结果验证了所绘稳定性叶瓣图的可靠性,对实际加工具有一定的指导意义。     

车削材料对刀具振动特性影响的试验研究

采用两种试验方案分别对相同直径的铝棒和尼龙棒进行相同车削参数的车削试验,利用嵌入式振动信号分析仪及压电加速度传感器,拾取刀杆表面的振动信号,通过频域分析,得到了两种车削试验方案中各个振动信号最大自功率谱密度的均值ρ随车削参数的变化规律。研究表明:保持主轴转速及背吃刀量不变,随着进给速度的增加,车削铝棒时的均值ρ减少而车削尼龙棒时的均值ρ增大,使得较高进给速度下车削尼龙时的均值ρ反而高于车削铝棒。较低进给速度下,车削铝棒时刀具表面的振动比车削尼龙棒时的振动强烈,其均值ρ是车削尼龙棒时的4.02倍;保持进给速度及背吃刀量不变时,随着主轴转速的增加,相应于两种材料的车削振动均值ρ先增加后减少。转速少于700 r/min时,铝棒的ρ值增加缓慢,尼龙材料的ρ值迅速增加,并超过铝棒;主轴转速较低时,车削铝棒比车削尼龙棒所引起的车削振动剧烈。转速超过700 r/min时,两种车削材料相应的ρ值均降低,最后均值ρ趋于一致。     

基于响应曲面法的钛合金干式车削工艺参数优化

为了提高钛合金干式车削加工质量,采用响应曲面法对主要车削工艺参数进行了优化,以工件表面粗糙度Ra和刀具磨损量VC作为评价指标,设计了切削速度、背吃刀量和进给量三因素的Box-Behnken实验模型。利用方差和拟合残差概率分布分析三因素的显著性及交互作用,并结合实验检验所建表面粗糙度和刀具磨损二阶响应预测模型的有效性。响应曲面法优化后的最佳工艺参数为:切削速度20 m/min、背吃刀量0.1788 mm、进给量0.1 mm/r,此时得到的表面粗糙度和刀具磨损量为1.031μm和155.6μm,与预测值的误差分别为:9.93%和1.58%。结果表明:基于响应曲面法的钛合金干式车削表面粗糙度和刀具磨损量预测模型准确有效。     

Signal analysis of surface roughness in diamond turning of lens molds

Diamond turning of high-precision lens molds is an important production process. The surface roughness of the mold heavily affects the quality of lens. In diamond turning, the surface roughness obtained depends on the cutting tool, the cutting conditions, the machine characteristics, the surrounding vibrations and the work piece material. This work studies the surface roughness obtained from the diamond turning of a phosphor–bronze lens mold with various tool nose radii, spindle speeds, feed rates and cutting depths. The surface roughness was measured in the time domain using a Form Talysurf instrument (a stylus-type surface roughness meter) and then transformed into the frequency domain using the fast Fourier transform. Based on the magnitude of the intensity, the tool geometry, low-frequency vibration and the measuring instrument are identified as the main influencing factors of the generated surface roughness. The intensities associated with the latter two vary little with the cutting conditions and are thus considered constant. The intensity of the tool geometry varies with the feed rate, the spindle speed and the radius of the tool nose. A relationship between the root-mean-square summation of the surface roughness and cutting conditions was found. The model agrees well with the experimental results. The analysis also identified the critical feed rate that maximized machining productivity, below which the surface roughness was only slightly improved as the production rate fell sharply.     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

基于灰色关联分析的GH2132线材高精度切削参数优化

目的 通过无心车床车削去除GH2132线材的表面缺陷,分析无心车床加工参数对线材表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的响应关系,并建立GH2132线材表面灰色关联度多目标优化模型,确定可行工艺参数域。方法 采用响应曲面中心复合设计,测量车削后GH2132线材的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度;利用响应曲面法(Response Surface Method,RSM)分别建立表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型,确定单目标优化最优工艺参数组;基于灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GRA)理论,以表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度为优化指标进行降维处理,构建车削工艺参数与灰色关联度的二阶回归预测模型;绘制车削工艺参数与灰色关联度值的等值线图,确定可行工艺参数域。结果 对建立的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型进行方差分析,显著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工艺参数组,切削速度n=373.919 r/min,进给速度vf =0.475 m/min。得到了最小尺寸误差工艺参数组,n=375.636 r/min,vf =0.596 m/min。得到了最大表面显微硬度工艺参数组,n=337 r/min,vf = 0.903 m/min。对于灰色关联度多目标预测模型,误差范围为0.13%~9.4%,确定的可行工艺参数域对应的最小灰色关联度值为0.544 37。结论 基于灰色关联分析的多目标预测模型的准确度较高,主轴转速n对多目标的响应程度大于进给速度vf。通过确定可行工艺参数域,为GH2132线材去除表面缺陷提供工程参考。     

基于振动传感器的车削加工表面粗糙度预测

文章通过深入研究车床精车外圆时刀具和工件存在相对振动的情况下,加工工件表面轮廓的形成机理,探索出一种建立表面粗糙度值预测模型的新方法。并结合传感器技术,搭建一个能用于测量振动信号的实验平台,通过比较表面粗糙度的预测值和实测值,证明预测模型有一定的准确度。     

纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削（OG）及纵-扭超声磨削（L-TUG）材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明：在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。