平面凸轮曲线的等线速度数控磨削方法

在极坐标式NC磨床上磨削封闭式凸轮轮廓曲线时，凸轮的半径变化率和砂轮的大直径是影响磨削质量的主要因素。为了解决砂轮干涉及磨削点处线速度变化影响磨削表面粗糙度的问题，提出了极坐标下砂轮磨削点轨迹的等步长插补方法。该方法可用于任何具有C^1连续性的正则曲线。     

任意凸轮曲线的极坐标式等速CNC磨削

在极坐标式CNC磨床上磨削封闭式凸轮轮廓曲线时 ,凸轮的半径变化率和砂轮的大直径成为影响磨削质量的主要因素。为解决砂轮干涉及磨削点处线速度变化影响磨削表面粗糙度的问题 ,提出了极坐标下砂轮磨削点轨迹的等步长插补方法 ,该方法可应用于任何具有C1连续性的正则曲线的CNC磨削     

硬质合金立铣刀螺旋槽磨削表面粗糙度模型研究

基于立铣刀螺旋槽的加工原理,根据安装参数确定砂轮磨削螺旋槽的磨削接触区;分析螺旋槽磨削接触区内砂轮与工件的等效直径和有效速度,发现立铣刀螺旋槽磨削既有外圆磨削的特点也有内圆磨削的特征。考虑硬质合金工件材料塑性隆起和砂轮速度与工件速度之间夹角对表面粗糙度的影响,建立立铣刀螺旋槽磨削表面粗糙度计算模型,分析砂轮直径、砂轮速度和工件进给速度对磨削表面粗糙度的影响。在五轴联动数控工具磨床上使用金刚石平行砂轮进行螺旋槽磨削试验。使用超景深显微镜对立铣刀螺旋槽磨削表面形貌进行分析,使用白光干涉仪测量螺旋槽磨削表面粗糙度大小。试验结果验证了硬质合金立铣刀螺旋槽磨削表面粗糙度计算模型的正确性。该模型为其他整体式刀具螺旋槽磨削表面粗糙度的计算提供了理论参考。     

凸轮轴数控磨削轮廓误差分析与补偿

在分析国内外磨削加工误差分析与补偿研究现状基础上,针对X轴和C轴两轴联动的凸轮轴数控磨削的轮廓误差提出一种轮廓误差分析和补偿策略,以提高凸轮磨削加工精度。基于凸轮轴数控磨削的X-C联动运动模型,推导了由凸轮升程表到磨削加工位移表的数学模型;指出凸轮升程与轮廓的误差变化规律在趋势上具有一致性。基于最小二乘多项式方法对多次磨削加工实验的凸轮升程误差进行一系列拟合处理,得到稳定的、可重复的凸轮升程预测误差;将升程预测误差按一定比例反向叠加到理论升程表中,采用最小二乘多项式法进行光顺,得到光顺的虚拟升程表;利用虚拟升程表对同类型凸轮轴进行磨削加工实验。实验结果表明,砂轮架速度和加速度在机床伺服响应范围之内,凸轮最大升程误差与最大相邻误差降低,凸轮轮廓表面粗糙度值满足加工要求,从而证明该误差分析和补偿方法是正确可行的。     

磨削参数对GH4169高温合金磨削表面特征影响研究

采用单因素试验法,使用不同特性的砂轮进行GH4169高温合金的外圆磨削试验,研究了单晶刚玉砂轮和CBN砂轮对GH4169高温合金磨削表面特征中表面粗糙度和表面形貌的影响,分析了各磨削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,并分析了单晶刚玉砂轮和CBN砂轮切屑的形态,还检测了磨削加工的表面形貌。结果表明：采用粒度为80、中软级、陶瓷结合剂的单晶刚玉砂轮磨削GH4169高温合金时,其磨削表面粗糙度较小,表面特征较稳定;磨削进给运动轨迹构成了试件已加工表面形貌轮廓的主要特征。在工件速度为8~21.66m/min、砂轮速度为15~30m/s、径向进给量为0.005~0.02mm、纵向进给量为1.3~3.6mm/r范围内,可以保证表面粗糙度Ra在0.14μm以内。     

陶瓷结合剂金刚石砂轮磨削超细晶粒硬质合金的表面粗糙度研究

本文结合单因素实验和正交实验,研究了从低速到高速磨削条件下,砂轮速度、进给速度、磨削深度、最大未变形磨削厚度以及磨削方式(顺磨或逆磨)对陶瓷结合剂金刚石砂轮磨削超细晶粒硬质合金表面粗糙度的影响规律,分析了影响超细晶粒硬质合金表面加工质量的原因。研究表明,总体来说磨削参数的变化对超细晶粒硬质合金表面粗糙度的影响程度不大。高速磨削时的表面粗糙度相比低速磨削得到了比较明显改善。逆磨时的粗糙度比顺磨大,随砂轮速度增加下降更快。相比传统硬质合金,磨削WC颗粒更细、强度更高的超细晶粒硬质合金的表面粗糙度更低。磨削参数对表面粗糙度的影响程度从小到大依次是磨削深度、砂轮速度和进给速度,实际加工时为同时获得较高的磨除率和表面质量,宜采用高砂轮速度、低进给和大切深的磨削组合。     

基于砂轮法向跟踪的回转曲面磨削研究

在回转曲面的磨削中,采取小直径平行砂轮代替圆弧砂轮的方法,保证曲面磨削点的法向始终与砂轮表面垂直,实现砂轮法向跟踪磨削.根据磨削轨迹,建立了磨削表面残留高度模型,分析了砂轮半径、工件曲率和进给速度对残留高度的影响.并进行磨削试验,得出了砂轮半径、工件曲率及进给速度对表面粗糙度的影响曲线,其变化规律与残留高度的变化规律基本一致,证明在回转曲面磨削中,可以通过控制残留高度的大小来改善磨削表面粗糙度.     

人工神经网络技术在CBN砂轮磨削表面粗糙度研究中的应用

针对CBN砂轮磨削 ,采用人工神经网络方法建立由磨削用量确定表面粗糙度的预测模型。计算结果证明 ,所建立的人工神经网络模型可很好地描述砂轮速度、砂轮进给速度、工件转速对磨削表面粗糙度的影响。预测结果具有良好的精度并得到了验证试验的检验。通过本模型 ,利用有限的试验数据可得出整个工作范围内表面粗糙度的预测值 ,可大量减少试验费用     

GCr15轴承钢磨削表面粗糙度的试验研究

磨削表面粗糙度是评定磨削质量的一个重要参数,对零件的使用性能、耐磨性、抗腐蚀性及疲劳强度等都有直接影响。本文在大量试验结果基础上,对外圆磨削GCr15轴承钢时诸多因素对磨削表面粗糙度的影响规律进行了分析研究。一、磨削参数对表面粗糙度的影响本试验对磨削过程影响较大的五个基本参数-工件速度(V_W)、砂轮速度(V)、工作台速度(V_T),磨削深度(a_P)及砂轮修整     

38CrMoAl渗氮钢微晶刚玉砂轮摆线磨削工艺试验研究

在实际磨削38CrMoAl渗氮钢过程中,存在磨削烧伤情况。本文分别采用白刚玉砂轮和微晶刚玉砂轮磨削38CrMoAl渗氮钢,对比研究了不同磨料类型刚玉砂轮对磨削力和表面粗糙度的影响规律。试验结果表明：相较于白刚玉砂轮,微晶刚玉砂轮磨削时磨削力降低了14.2%。基于正交试验方法,通过微晶刚玉砂轮平面磨削试验,探究了磨削工艺参数对磨削力和工件表面粗糙度的影响。结果分析表明：磨削深度对磨削力影响最大,其次是工件进给速度和砂轮转速;对于工件表面粗糙度而言,工件进给速度的影响最大,其次是砂轮速度和磨削深度。最终采用微晶刚玉砂轮对38CrMoAl渗氮钢齿轮样件进行批次加工,结果显示无磨削烧伤发生,且磨削表面质量得到了显著提高。     

柱面微透镜阵列的精密磨削

柱面微透镜阵列的加工精度要求高,加工效率低,采用具有微细轮廓结构的成形砂轮进行磨削加工能够极大地提高加工效率。为了预测成形砂轮磨削工件的面形误差和表面粗糙度,建立了成形砂轮磨削仿真模型。通过滤波方法分析和模拟微细结构成形砂轮的磨粒突出高度的偏态分布特征,结合实测的砂轮的轮廓形状和跳动完成了整体的空间砂轮的重构,同时建立了砂轮表面磨粒的磨削运动学模型,模拟出工件磨削加工后的表面形貌。最后,开展磨削实验验证了仿真模型的有效性。对比仿真与实验结果可知,面形误差PV值的偏差为5.78%,Ra值的偏差为17.3%,Rz值的偏差为12.9%。该磨削仿真模型能有效预测磨削表面的面形误差和表面粗糙度。     

树脂结合剂金刚石砂轮磨削铁氧体陶瓷表面粗糙度的试验研究

通过磨削对比试验研究了树脂结合剂金刚石砂轮的特性参数和磨削用量对铁氧体陶瓷表面粗糙度的影响;通过砂轮速度、磨削深度、横向进给速度和纵向进给速度等四因素及各因素之间交互试验的数据分析和金相显微图像比较,探讨了各因素对陶瓷表面粗糙度的影响规律,并优化了降低表面粗糙度的磨削参数。     

弧面凸轮的单侧面磨削加工研究

磨削加工作为高精度弧面凸轮的曲面加工必不可少的工艺环节,国内一直没有很好解决。笔者以解决这个问题为目的,分析了弧面凸轮的结构特点和现有弧面凸轮磨削加工存在的问题,提出了弧面凸轮单侧面磨削方法,并论证了该方法的可行性。该理论研究以设定坐标系的弧面凸轮轮廓面方程为基础,根据单侧面磨削加工原理推导出了单侧面磨削加工凸轮实际廓面方程和砂轮中心线轨迹方程;研究单侧面磨削加工砂轮刀位补偿及控制方法,解决了弧面凸轮轮廓面单侧面磨削的加工刀位控制问题;在弧面凸轮单侧面磨削机理的基础上得出两种凸轮轮廓面的法向误差模型和误差分析计算方法。     

磨削力自适应控制系统的设计

可转位刀片的传统磨削加工大多采用恒进给量控制法,若工件的余量不均、材质不均、磨削速度较高、砂轮的切削性能较差时,在进给速度较大时,将对工件的加工表面质量产生不良影响,如表面粗糙度增大,工件表面烧伤和产生微裂纹,砂轮磨损加剧,砂轮轴变形,甚至砂轮崩裂。若降低进给速度势必会影响加工效率。自适应加工技术是解决上述问题的重要途径,论文讨论了应用该技术对影响加工效率和精度的切削力、转矩、功率、刀具磨损、尺寸精度、和表面粗糙度等物理量进行检测、建模、提取特征,对进给速度、主轴转速等工艺参数进行实时控制,使机床的工艺系统在高效加工中处于最佳状态。     

有序化砂轮磨削表面粗糙度仿真

为改善砂轮的磨削性能,将有序排布理论引入到电镀砂轮磨粒排布中。分别探讨了叶序、错位、无序排布砂轮在不同磨削参数下对工件表面粗糙度的影响,同时建立叶序、错位、无序排布电镀砂轮磨削表面粗糙度数学模型,并利用MATLAB软件进行仿真。在砂轮缓进给磨削过程中,叶序排布砂轮所获得的工件表面粗糙度值低于其他排布方式的砂轮。且工件表面的粗糙度值随着磨削速度比的增大而减小,随着磨削厚度的增大而增大。这为实际磨削工件表面粗糙度分析提供了很好的辅助和验证方法。     

磨削参数对陶瓷加工表面粗糙度影响的实验研究

介绍用正交实验法分析磨削反应烧结Si3N4陶瓷时，树脂结合剂金刚石砂轮磨削参数对表面粗糙度的影响。通过对砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、进给速度等四因素及各因素之间交互三水平实验的数据分析，找出了对表面粗糙度影响的一些规律，确定了降低表面粗糙度的磨削参数优化组合。该研究结果完善了单因素分析形成的影响规律，对生产领域有重要的指导意义。     

基于正交实验的氧化锆陶瓷套圈内圆磨削研究

采用树脂结合剂金刚石砂轮磨削氧化锆陶瓷套圈内圆,分析了各磨削工艺参数包括砂轮的粒度、线速度(vs)、轴向振荡速(fa)和径向进给速度(fr)对氧化锆套圈内表面粗糙度的影响。利用正交实验,通过回归分析得到加工表面粗糙度的回归方程。实验结果表明,金刚石砂轮的粒度是对加工表面粗糙度影响最大的因素,随着砂轮粒度的减小,加工表面粗糙度呈明显下降的趋势,而砂轮的线速度、轴向振荡速和径向进给速度的变化对加工表面粗糙度的影响均不显著。     

考虑局部磨削条件变化的齿轮成形磨削表面粗糙度建模研究

齿轮磨削表面粗糙度的建模研究是认识齿轮完整性的重要基础。由于砂轮-工件的宏观复杂形状,以及齿轮磨削过程中局部磨削条件存在差异,限制了经典平面磨削粗糙度建模方法向齿轮磨削的直接迁移。为此,提出考虑局部磨削条件变化的齿轮成形磨削表面粗糙度建模方法。根据成形磨齿的磨削机制,分析磨齿砂轮与齿轮工件的运动关系,推导得到宏观几何形状影响下不同局部位置的磨粒运动轨迹方程,建立了考虑砂轮复杂形状的磨粒随机分布特性的砂轮模型;基于磨削表面粗糙度的创成机制,通过迭代算法得到成形磨齿表面粗糙度;进行了12Cr2Ni4A齿轮材料渗碳淬火后的成形磨削实验研究。结果表明,所提出的成形磨齿表面粗糙度预测模型与实验结果具有较好的一致性,模型可以很好地反映局部磨削条件差异下齿面粗糙度沿齿廓方向的分布。本文研究对成形磨齿表面粗糙度创成机制提出了一个新的认识,为后续研究提供了更多的参考与基础。     

高速精密磨削18CrNiMo7-6表面三维粗糙度试验研究

为了研究高速精密磨削对渗碳淬火齿轮钢18CrNiMo7-6表面质量的影响,设计了以砂轮线速度、工作台速度、磨削深度以及砂轮粒度为变量的单因素试验。对比了磨削后表面的二维与三维粗糙度,分析了磨削参数对三维粗糙度的影响规律及影响程度,得出以下结论:三维参数较二维参数更能反映真实表面信息;砂轮线速度和砂轮粒度的提高会导致算数平均偏差Sa、均方根偏差Sq、表面峭度Sku的减小以及表面偏斜度Ssk的增大,即表面质量提高,磨削深度和工作台速度的增加会使各参数有相反的变化规律;砂轮粒度对三维粗糙度参数的影响最大,工作台速度几乎没有影响。试验高速精密磨削工艺参数的选择提供了参考。     

凸轮磨削加工CNC系统的关键技术

本文对凸轮磨削加工 CNC系统的关键技术进行了研究 ,通过对凸轮表面轮廓的 B样条曲线拟合 ,提出了砂轮和工件 (即凸轮轴 )的运动模型 ,以及二者的联动算法。