二维超声振动车削6061铝合金圆筒表面粗糙度研究

目的 研究分析二维超声振动车削加工中切削参数和声学参数对6061铝合金圆筒表面粗糙度的影响。方法 结合二维超声振动特性,建立二维超声振动车削表面粗糙度理论模型,采用四因素四水平正交试验,获得二维超声振动车削6061铝合金圆筒过程中切削参数和声学参数对工件表面粗糙度的影响规律,选取其中4组进行二维超声振动车削与普通车削对比实验,并通过白光干涉仪和超景深显微镜对加工后的工件表面进行观测。结果 正交试验结果表明,切深对加工表面粗糙度的影响不明显,超声振幅、转速、进给量对加工表面粗糙度的影响程度分别为84.35%、11.36%、4.29%。超声和无超声对比实验表明,二维超声振动车削相较于普通车削能显著降低车削表面的粗糙度,最大下降率为47.65%,最小下降率为11.27%;相比于普通车削加工,二维超声振动车削表面具有均匀分布的鱼鳞状微织构。结论 加工参数对表面粗糙度影响的显著从高到低为超声振幅>转速>进给量>切深,最优加工参数为f_r=0.15 mm/r、n=400 r/min、A=2μm、a_p=0.2 mm。采用二维超声振动车削的加...     

TB9钛合金车削系统振动特性与表面粗糙度关系的试验研究

目的 通过车削加工TB9钛合金试验,定量研究不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响规律,并建立基于振动参数的表面粗糙度预测模型。方法 选用涂层硬质合金刀具对TB9钛合金线材进行车削加工。通过8704B25和3333A2加速度传感器对试验过程中不同位置的切削振动进行检测。运用Matlab对振动加速度信号进行处理和分析。采用TR2000高精度表面粗糙度仪测量工件表面粗糙度。结果 车削系统不同位置的振动特性均与表面粗糙度存在线性关系。车削系统中刀具振动加速度均方根值、主轴振动加速度均方根值以及后导向振动加速度均方根值与表面粗糙度的Pearson相关系数分别为0.379 93、0.331 90、0.181 95。表面粗糙度预测模型的预测平均百分比误差小于3%。结论 车削加工时刀具、主轴以及后导向的车削振动均对表面粗糙度有一定影响。车削系统不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响次序为刀具>主轴>后导向,可见距离切削位置越近的振动对车削加工表面粗糙度的影响越大。基于振动参数的表面粗糙度预测模型的准确度较高,可作为表面粗糙度的预测模型。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

基于响应面法的1Cr18Ni9Ti不锈钢车削参数优化

以1Cr18Ni9Ti不锈钢材料车削参数为研究对象,基于中心复合法建立车削试验矩阵,利用极值法分析各车削参数对表面粗糙度的影响规律,并得出使表面粗糙度最小的最优车削参数组合。利用响应面法建立表面粗糙度预测模型,基于显著性分析调整模型中变量成分提高模型的准确性。采用JMP软件对工程中常用的表面粗糙度目标进行加工参数优化计算,结果表明:基于响应面法建立的粗糙度预测模型可精确预测设定目标的最优车削参数,相比极值法更具有实际应用价值。     

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。     

针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究

对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。     

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。     

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。     

轴向超声振动车削316L不锈钢试验研究

对316L不锈钢进行轴向超声振动车削和普通车削单因素对比试验,研究超声振幅和加工工艺参数（切削速度、进给量）对切削力和表面粗糙度的影响规律。试验结果表明：轴向超声振动车削能够有效降低切削力、表面粗糙度和表面轮廓高度;与普通车削相比,采用轴向超声振动车削加工方式,超声振幅越小,表面粗糙度的改善效果越明显;当进给量由5 μm/r增加到25 μm/r,轴向超声振动车削的主切削力降低了17%~21%,表面粗糙度降低了21%~28%;随着切削速度的增大,轴向超声振动车削的表面粗糙度和切削力先下降后上升,存在最佳切削速度范围,表面粗糙度最多可降低29.9%,切削力最多可降低30.1%。     

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.     

45~#调质钢数控车削工艺参数优化研究

基于正交试验法,探讨进给速度、背吃刀量及主轴转速对加工表面粗糙度的影响,运用最小二乘法建立了以表面粗糙度为响应的多元回归数学模型,对模型进行显著性分析,并通过试验进行验证。研究结果表明:硬质合金刀具车削45#调质钢时,主轴转速对加工表面粗糙度影响最大,其次是进给量,背吃刀量对加工表面粗糙度的影响较小;试验验证结果表明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9.173%,能对车削加工的表面粗糙度进行有效预测。     

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。     

超精密车削工艺参数与表面质量关联性研究

为提高铝反射镜超精密加工的表面质量,介绍超精密切削的表面质量评价方法和影响表面质量的因素,分析各因素对表面质量的影响机制。采用单一变量法对Al6061进行不同工艺参数的单点金刚石车削实验,通过对比表面粗糙度和功率谱密度,研究各个工艺参数对表面质量的影响,并得出最佳工艺参数;最终加工出表面粗糙度为4.67 nm的光学表面。     

超声振动车削光整技术研究

探讨了超声车削光整加工中各工艺参数对工件表面粗糙度的影响,利用田口试验方法分析了各水平因素与试验指标之间的关系并研究了最佳的加工工艺参数组合。实验结果表明,附加超声振动进行车削加工的光整效果明显优于不加超声振动进行光整加工的效果。未附加超声振动时,对表面粗糙度影响最大的因素是转速,影响最小的是进给量。附加超声振动时,对工件表面粗糙度影响最大的因素是转速,影响最小的是压深。     

基于双刀车削工艺的加工参数多目标优化

为解决LF2铝合金挡片零件车削加工变形量大和表面质量差的问题,提出双刀车削加工工艺。通过理论分析,得出加工参数是控制双刀车削加工结果的关键因素;利用拉丁超立方体法设计试验方案,通过对试验结果进行趋势分析和统计分析,探究加工参数对加工结果的影响规律;基于响应面法建立单目标预测模型,利用JMP软件的等高线刻画器模块对加工参数进行多目标优化求解,并对优化结果进行实际加工验证。结果表明：采用满足多目标优化的双刀车削加工参数,可精准控制LF2铝合金挡片零件加工变形量和表面粗糙度;所提方案具有良好的实际工程应用价值。     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

基于遗传算法的TC21钛合金高速车削工艺优化研究

通过TC21钛合金车削正交实验,测量表面粗糙度,基于响应曲面原理建立表面粗糙度预测模型,并以最大材料去除率为优化目标,采用遗传算法对不同表面粗糙度下的TC21钛合金高速车削参数进行优化,以期对生产实践起到一定的指导作用。     

基于正交试验的6061铝合金铣削工艺研究

建立铣削参数中主轴转速、进给速度、切削深度对6061铝合金铣削粗糙度影响的单因素试验方案,通过绘制铣削单因素对表面粗糙度的影响趋势曲线,分析各因素对粗糙度的影响规律及成因;再通过正交试验的极差、方差分析3个因素对6061铝合金表面粗糙度影响的强弱关系,最终确定粗糙度最优的因素组合。     

面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

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。