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。     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

铣削铝合金表面粗糙度试验研究

由于表面粗糙度对零件的使用性能,如零件的相互配合的稳定性、耐磨性、耐腐蚀性和使用寿命等都有着很大影响,所以它是表面加工质量的一个非常重要评价指标。表面粗糙度的形成机制可以归结为刀具结构以及形状参数等变量、切削参数变量、加工零件的形状或者要求的特殊性和切削过程中惯性等变量因数,然而这些因素的影响又不是单独作用在表面粗糙度上的,彼此存在一定的交互影响,因此,研究在铣削铝合金的过程中刀具几何参数及切削参数变化对表面粗糙度的影响,为铝合金的铣削加工提供理论参考。     

高速铣削表面粗糙度的研究

通过在HSM－700型高速铣床上的正交铣削试验，联系平时实际的生产加工情况，分析高速铣削的切削加工参数对零件表面粗糙度的影响。通过分析不同铣削参数下的零件表面粗糙度和切屑变形，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

切削加工表面粗糙度预测方法

表面粗糙度是进行零件设计的重要技术要求之一,也是衡量工件加工质量的重要指标,因此,在实际加工前,对表面粗糙度进行预测和加工参数优化具有重要的意义.文章根据近年来国内外的研究进展情况,总结和讨论了切削加工过程中表面粗糙度的预测方法:理论方法、设计实验方法和人工智能方法,并探讨了该研究领域今后的发展方向.     

超声电火花复合加工钛合金表面质量研究

采用电火花加工及超声电火花复合加工的方法对TC4钛合金进行了加工实验,分析了小电参数下两种加工方法中脉宽和峰值电流对表面粗糙度的影响,研究表明超声电火花复合加工可有效地降低零件表面粗糙度值.通过扫描电镜对零件表面形貌的分析和重熔层厚度的观测以及零件表面X射线衍射分析,表明采用超声电火花复合加工钛合金零件可获得较好的表面质量.     

PVD硬质合金刀具加工NimonicC-263合金表面粗糙度的建模和分析

研究了加工Nimonic C-263合金时,切削参数（切削速度、给进速度、切削深度等）对表面粗糙度的影响。采用正交方法设计实验。评估了切削参数对表面粗糙度的影响,获得最小粗糙度的最优切削条件。采用响应面方法建立了切削参数和表面粗糙度的二次多项式模型。实验结果表明：在所考察的切削参数中,给进速度对表面粗糙度的影响最为显著,其次是切削速度。模型预测结果与实际结果吻合较好,表明所建立的模型能够用来有效地预测加工Nimonic C-263合金时的表面粗糙度。最后,对预测结果用加成定律进行了验证。     

表面完整性研究现状及发展趋势

疲劳失效是金属结构失效的重要形式之一,提高零件疲劳性能可以有效增加结构使用寿命。对于低周和高周疲劳,绝大多数疲劳裂纹萌生于零件表面。因此,表面完整性对金属材料疲劳行为有重要影响。简述了表面完整性的内涵,指出表面完整性不仅包括如粗糙度、波纹度、表面裂纹等的表面形貌特征,也包含如加工之后零件表面的残余应力、塑性变形、组织形貌等物理化学变化特征。总结了表面完整性工艺的研究现状,说明机械铣削、电火花线切割、磨削、喷丸强化、光饰等加工工艺对表面完整性的影响。综述了表面完整性表征模型的建立,指出各表面完整性特征参数对表面完整性影响的比重。分析了国内表面完整性发展趋势,指出表面完整性工艺研究与表面完整性表征模型相互促进的作用,提出表面完整性工艺与表面完整性表征模型的交叉研究。最后,对提高表面完整性及建立影响表面完整性的参数模型提出了建议。     

神经网络在覆盖件模具表面激光硬化虚拟过程中的应用

基于人工神经网络技术对覆盖件模具表面激光硬化虚拟过程的仿真建模,结合几何因素分析了模型的主要影响参数,对BP网络的结构和训练进行了说明。预测了激光表面硬化的加工效果(表面硬度、硬化层深、相对耐磨性和表面粗糙度),实现激光加工工艺参数的优化,为实际生产和加工提供了依据。并以C语言为开发语言,利于实现各平台间的集成。     

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。     

高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究

零件表面粗糙度的影响因素具有复杂性和不确定性,切削参数是能够人为控制并对零件的表面质量有较大影响的因素之一。为了优选合适的切削参数以达到提高零件表面加工质量的目的,通过设计正交试验并在此基础上建立了钛合金TC4高速铣削表面粗糙度的GRNN广义回归神经网络预测模型和经验回归模型,对其预测误差进行了比较分析。结果表明:所建立的GRNN预测模型较回归预测模型有更高的预测精度,能够更好的对表面粗糙度进行动态控制。     

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度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，为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

超声振动辅助加工表面微结构及其特性研究进展

针对超声振动复合加工方法种类繁多且表面微结构指征复杂等问题,阐述了表面微结构的内容和研究现状,论述了国内外超声切削、磨削、表面强化等方法的加工原理及超声振动加工表面微结构特性的试验研究方法,归纳了超声振动条件下表面粗糙度、表面微观形貌的建模方法及其特点,讨论了实验回归建模、数值解析建模和神经网络建模的研究进展,并预测了国内外超声振动表面加工的新技术领域和发展方向,对改善高性能难加工材料的表面微结构特性具有重要意义。     

Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

轴向车铣表面形貌的计算机仿真

对轴向车铣加工进行数学建模,建立其表面形貌的计算机仿真系统,并利用该系统探讨了刀具工件转速比、刀具尺寸、刀刃数、进给速度和切深等参数对被加工件表面形貌的影响,得到以下结论:刀具与工件转速比越大,刀具尺寸越大,表面形貌越平坦,表面粗糙度越小;用六刃以上的铣刀进行车铣加工,能得到较小的表面粗糙度和较好表面微观形貌;随着进给速度的增大,表面粗糙度总体上趋于上升,但中间有起伏;切削深度对表面粗糙度和表面微观形貌的影响很小.     

电解研磨复合加工技术在孔后处理中的应用

电解研磨复合加工方法是把电解加工和研磨加工结合起来，利用中性电解液通以适当的电流，在磨料研磨和电解溶解共同作用下，对零件进行快速、高效的精密加工。把这一加工技术运用于孔后处理中，对该技术的工艺原理、表面粗糙度的影响因素、加工精度及金刚石磨头的使用寿命等方面进行了研究分析。试验结果表明，该技术能有效去除孔加工后的变质层（如再铸层等），降低表面粗糙度值，降低或消除残余应力，提高表面质量。     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

离心研磨加工钛合金表面粗糙度的试验研究

目的 探究离心研磨自动化加工工艺对钛合金表面粗糙度的影响.方法 选取了影响离心研磨加工效果的主要工艺参数(磨料材质、磨料粒径、滚筒转速),并使用单因素试验法对TC21钛合金进行了离心研磨加工试验.以表面粗糙度为评价指标对工艺参数进行了分析和优化.采用优化后的工艺参数对TC21钛合金进行了表面离心研磨加工,在此基础上研究了表面二次细化加工对TC21钛合金表面粗糙度的影响,并对比了加工前后工件的表面粗糙度值和表面形貌.结果 确定了较优的离心研磨TC21钛合金的工艺参数,即:磨料材质选用氧化铝,磨料粒径为5 mm,滚筒转速为240 r/min.采用优化后的工艺参数进行了离心研磨加工试验,TC21钛合金表面粗糙度值由1.412μm低至0.513 μm;表面二次细化加工后,工件表面粗糙度值由0.513 μm降至0.267 μm,加工纹理和缺陷消失.结论 采用优化后的工艺参数对TC21钛合金取得了较好的离心研磨加工效果,结合表面二次细化加工,使TC21钛合金表面粗糙度值降低两级,并修复了表面缺陷,验证了使用离心研磨工艺加工TC21钛合金的可行性.     

γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度研究

γ-TiAl合金因具有良好的高温物理和力学性能而广泛应用于航空航天、汽车等领域。通过γ-TiAl合金铣削加工正交试验,分析了切削参数对加工表面粗糙度的影响规律。研究表明:γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度的重要影响因素为背吃刀量和每齿进给量,其次是切削速度;切削速度、背吃刀量、每齿进给量之间的两两交互作用对表面粗糙度的影响不显著;表面粗糙度随着背吃刀量和每齿进给量的增加而增大,随着切削速度的增加先增大后减小。利用偏最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度的数学预测模型,通过模型的相关性分析以及F检验,验证了该模型具有较好的精度,能够满足表面粗糙度的一般性预测要求。在此次试验条件下获得最小表面粗糙度的切削参数为切削速度v_c=40 m/min、每齿进给量f_z=0.005 mm/z和背吃刀量a_p=0.05 mm。