灰色关联改进TOPSIS的二维超声挤压表面质量研究

目的获得二维超声挤压最优工艺参数,并研究工艺参数以及其交互作用对工件表面质量的影响。方法采用正交试验法对7075-T651铝合金进行二维超声挤压加工试验,运用熵权法确定表面粗糙度和显微硬度的影响权重,结合灰色关联法和TOPSIS法构建最优表面质量评价模型,以此获得最佳表面质量时的最优工艺参数,并基于极差分析获得工艺参数以及其交互作用对工件表面质量的影响结果。结果经二维超声挤压加工后,零件表面粗糙度值显著降低,表层显微硬度大幅提高,建立的评价模型可准确获得最优工艺参数。结论最优工艺参数为:静压力300 N,挤压速度30 m/min,进给量0.1 mm/r。此时表面粗糙度Ra值约为0.41μm,显微硬度约为378HV。工艺参数间的交互作用对零件表面粗糙度、显微硬度和表面综合质量的影响远大于主效应,对表面综合质量起主要影响作用的是挤压速度分别与静压力、进给量间的交互作用。     

永磁场磁力研磨TC11钛合金的实验研究

目的解决钛合金机械加工后表面质量差的难题。方法采用磁力研磨工艺对TC11钛合金进行了表面光整加工。以表面粗糙度为主要评价指标,研究了磁力研磨工艺参数对钛合金表面质量的影响,并对工艺参数进行了优化。采用优化后的工艺参数对钛合金进行了表面光整加工,研究了磁力研磨工艺对钛合金金相组织的影响。结果当加工间隙为3 mm时,研磨压力适宜,加工后工件表面粗糙度值最小。采用粒径为100目的磨粒使工件表面研磨加工后纹理更细,表面粗糙度值最低。提高主轴转速,工件表面材料去除率增加,当主轴转速为1500 r/min时,加工后工件表面粗糙度值最小。对比工件加工前后的金相组织,加工后试样表面组织晶粒变细,晶界增多,工件表面应力状态由张应力转变为压应力。结论实验确定了较优的工艺参数组合,即:加工间隙为3 mm,磨粒粒径为100目,主轴转速为1500 r/min。采用永磁场磁力研磨工艺,能够大幅降低TC11钛合金表面粗糙度,并使钛合金表面组织得到改善。     

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.     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

基于灰色理论的凸轮轴摆动磨削工艺参数优化

摆动磨削作为一种精密磨削技术，在凸轮型面磨削中体现了较强的优越性。然而目前对摆动磨削技术研究不够深入，对摆动磨削方式下各磨削参数的匹配研究不够系统。为充分发挥摆动磨削的技术优势，实现摆动磨削参数和其他参数的深度融合，以40Cr钢凸轮轴为试验材料，采用灰色关联分析法探究摆动磨削加工表面粗糙度参数R_a、R_z和R_sm。基于灰色关联理论，对测得的粗糙度结果进行深入分析，将多工艺指标的优化问题转化为单一目标的灰色关联度优化问题，得出了最优工艺参数组合为磨削深度0.003 mm、工件转速2 600 mm/min、摆动频率60次/min和摆动幅度1.5 mm。经过试验验证，该工艺参数组合能够获得更理想的磨削表面质量。     

基于响应曲面法的MQL辅助切削钛合金的工艺参数优化

为了提高切削质量，减少刀具磨损，采用响应曲面法对最小微量润滑辅助切削的主要工艺参数进行优化。以钛合金TC4为切削对象，把工件表面粗糙度和刀具磨损作为评价指标，采用Minitab设计切削速度、进给量、喷射压力三因素的Box-Behnken试验。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，并结合试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25 m/min、进给量0.103 mm/r、喷射压力0.1 MPa，此时得到的表面粗糙度和刀具磨损量分别为1.195、151.9 μm，与预测值的误差分别为5.1%、2.91%。说明基于响应曲面法的微量润滑辅助切削钛合金表面粗糙度和刀具磨损量预测模型准确有效。     

基于GRA-RSM的微铣削表面质量多目标参数优化

目的 建立表面粗糙度和残余应力的灰色关联度预测模型，确定微铣削工艺参数优化方案，在降低表面粗糙度的基础上，最大化减小残余应力。方法 首先，采用BBD试验方法设计三因素三水平微铣削试验，测量工件表面的表面粗糙度和残余应力；其次，基于灰色关联分析（Grey Correlation Analysis，GRA）方法，以表面粗糙度和残余应力的信噪比为性能指标，将多目标转化为单一目标进行优化；再次，在主成分分析的基础上，建立灰色关联分析与工艺参数之间的二阶回归预测模型；最后，利用响应面法（Response Surface Method，RSM）获得了最优参数组合。结果 构建的灰色关联度预测模型的平均误差为6.9%，优化结果提高了3.91%。实验结果表明，最优工艺参数组合为：主轴转速20 000 r/min，轴向切深60 μm，进给速度285.8 mm/min。结论 灰色关联度预测模型的拟合度良好，可靠性和准确性较高。基于GRA-RSM优化方法获得的工艺参数组合可以实现同时使表面粗糙度和残余压应力达到理想效果的最优解。     

刃口钝化对PCD刀具铣削钛合金表面粗糙度与刀具寿命的影响

本文通过4种钝化值PCD刀具在不同切削参数下铣削钛合金试验,研究了刃口钝化对工件表面粗糙度与刀具寿命的影响。试验中使用触针式表面粗糙度仪检测工件表面粗糙度值,利用超景深显微镜观察刀具刃口磨损状况,并以刀具后刀面磨损量大于0.2 mm或刃口崩缺时的切削距离表示刀具寿命。结果表明:钝化PCD刀具铣削钛合金表面粗糙度大于未钝化PCD刀具,表面粗糙度随钝化值增大而增大;钝化PCD刀具铣削钛合金刀具寿命高于未钝化PCD刀具,刀具寿命随钝化值增大呈先提高后降低的趋势,当钝化值为15μm时,刀具寿命最高。     

高速外圆磨削18CrNiMo7-6齿轮钢工艺参数优化

以18CrNiMo7-6齿轮钢为试验材料,采用正交试验法,研究高速外圆磨削加工中砂轮线速度、工件转速、砂轮径向进给速度和砂轮粒度等工艺参数对工件三维表面粗糙度幅度参数Sa、Sku和Ssk等工艺指标的影响。运用灰色关联分析方法对试验结果进行分析研究,将多项工艺指标的优化问题转化为单一目标灰关联度优化,以正交试验极差分析结果,得出最优工艺参数组合,即砂轮线速度90 m/s、工件转速90 rpm、砂轮径向进给速度0.1 mm/min、砂轮粒度W20。经过试验验证,该工艺参数组合能够有效获得更理想的表面质量。     

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。     

Experimental investigation on the effect of the material microstructure on tool wear when machining hard titanium alloys: Ti–6Al–4V and Ti-555

An experimental investigation was conducted in this work to analyze the effect of the workpiece microstructure on tool wear behavior and stability of the cutting process during marching difficult to cut titanium alloys: Ti–6Al–4V and Ti-555. The analysis of tool–chip interface parameters such as friction, temperature rise, tool wear and workpiece microstructure evolution under different cutting conditions have been investigated. As the cutting speed increases, mean cutting forces and temperature show different progressions depending on the considered microstructure. Results show that wear modes of cutting tools used for machining the Ti-555 alloy exhibit contrast from those obtained for machining the Ti–6Al–4V alloy. Because of the fine-sized microstructure of the near-β titanium Ti-555, abrasion mode was often found to be the dominate wear mode for cemented cutting tools. However, adhesion and diffusion modes followed by coating delamination process were found as the main wear modes when machining the usual Ti–6Al–4V alloy by the same cutting tools. Moreover, a deformed layer was detected using SEM–EDS analysis from the sub-surface of the chip with β-grains orientation along the chip flow direction. The analysis of the microstructure confirms the intense deformation of the machined surface and shows a texture modification.     

CVD金刚石涂层刀具切削性能与磨损机理研究

针对普通刀具切削质量差、刀具耐用度低等问题，对CVD涂层刀具制备方法及切削性能进行研究。首先以硬质合金刀具为基体通过CVD方法制备金刚石涂层，分析涂层表面形貌。然后在不同条件下进行铝合金材料的干式切削试验，分析金刚石涂层对切削力、切削温度以及工件表面粗糙度的影响规律。最后，通过对刀具磨损机理的分析，讨论涂层对刀具使用寿命的影响。研究结果表明，所制备的涂层刀具能够降低切削力和切削温度，大大提高刀具的切削性能和工件的表面质量，并能有效提高刀具使用寿命。     

Statistical analysis of surface roughness and cutting forces using response surface methodology in hard turning of AISI 52100 bearing steel with CBN tool

The present work concerns an experimental study of hard turning with CBN tool of AISI 52100 bearing steel, hardened at 64 HRC. The main objectives are firstly focused on delimiting the hard turning domain and investigating tool wear and forces behaviour evolution versus variations of workpiece hardness and cutting speed. Secondly, the relationship between cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) and machining output variables (surface roughness, cutting forces) through the response surface methodology (RSM) are analysed and modeled. The combined effects of the cutting parameters on machining output variables are investigated while employing the analysis of variance (ANOVA). The quadratic model of RSM associated with response optimization technique and composite desirability was used to find optimum values of machining parameters with respect to objectives (surface roughness and cutting force values). Results show how much surface roughness is mainly influenced by feed rate and cutting speed. Also, it is underlined that the thrust force is the highest of cutting force components, and it is highly sensitive to workpiece hardness, negative rake angle and tool wear evolution. Finally, the depth of cut exhibits maximum influence on cutting forces as compared to the feed rate and cutting speed.     

Experimental Investigations to Study the Effects of Microwave Treatment Strategy on Tool Performance in Turning Operation

In the present study, microwave treatment has been used to enhance the tribological properties of single-point tungsten carbide (WC) cutting tool inserts such as wear resistance and hardness. The tool hardness and cutting parameters were considered to evaluate the performance of microwave-treated WC inserts in turning operation. The optimum cutting parameters were identified using response surface method (RSM)-based desirability approach. The relationship between cutting parameters and output responses, viz. flank wear, cutting force and surface roughness, was developed using the RSM. The investigations revealed that the increase in tool hardness due to complex carbide formation results in a significant reduction in tool wear, cutting forces and improvement in the surface finish of workpiece. Further, the statistical models results were validated with the experimental results. Metallurgical properties of treated and untreated tool inserts were analyzed using scanning electron microscope, x-ray diffraction method and Vickers microhardness tests. The results highlighted the importance of microwave treatment in enhancing the machining performance in turning operation.     

基于二维超声振动辅助的钛合金切削加工分析与试验研究

针对普通切削时钛合金表面质量较差的问题，将二维超声辅助切削用于钛合金的加工过程。对钛合金的超声振动切削理论进行分析，找出影响刀具运动轨迹及切削力的因素；设计基于二维超声振动的钛合金表面切削试验，研究超声振动对切削力、工件表面形貌以及刀具寿命的影响。结果表明:与普通切削相比，二维超声振动辅助切削可以有效降低加工中的切削力，减轻加工过程对刀具的冲击，提高刀具的耐用度；且在相同加工条件下，二维超声振动加工时的切削力下降了47.7%，工件表面轮廓平均高度减小了40.9%，刀具的使用寿命提高了近1倍。      

PCD刀具高速铣削TC4钛合金的工艺参数优化

用PCD铣刀平面精铣TC4(Ti-6Al-4V)钛合金，再用三坐标测量机、表面粗糙度仪、显微维氏硬度计和便携式X射线残余应力分析仪测量钛合金加工后的平面度、平行度、表面粗糙度、表面硬度及表面残余应力，分析不同铣削工艺参数对TC4钛合金质量和表面形貌的影响。结果表明:在主轴转速16 000 r/min，切削深度0.2 mm，每齿进给量0.06 mm/z的最佳铣削工艺参数下，PCD铣刀寿命较长，TC4钛合金工件的表面质量和形貌较好，其平面度为0.26 μm，平行度为0.64 μm，表面粗糙度为0.63 μm，表面显微硬度为3 080 N/mm2，表面残余应力为-250 MPa。      

激光选区熔化钛合金超声辅助铣削性能研究

目的 针对激光选区熔化钛合金开展超声振动辅助铣削性能和作用机理研究,提高增材制造钛合金表面加工质量、加工精度及加工效率,推动增材制造钛合金构件在高端装备业领域的广泛应用。方法 在传统铣削和超声振动辅助铣削下,采用聚晶金刚石刀具开展激光选区熔化钛合金铣削试验研究,分析不同条件下的表面硬度、切削力、表面形貌、表面粗糙度和切屑黏结的差异性。结果 激光选区熔化钛合金硬度单次测量及其平均值均高于传统钛合金。常规干铣削激光选区熔化钛合金时,切削力随着转速的增大而呈现下降趋势,随着进给速度和切削深度的增加表现出逐渐增大的趋势。在传统铣削下,传统钛合金表面形貌存在明显的刀具划痕,而超声振动铣削时,激光选区熔化钛合金表面形貌总体表现出更加的光滑和平整。激光选区熔化钛合金在常规铣削和超声辅助铣削过程中,刀具前后刀面都出现了严重的钛合金切屑黏结现象。结论 激光选区熔化钛合金常规干铣削时,增大转速或降低进给速度和切削深度能够降低切削力。在相同切削参数下,激光选区熔化钛合金超声铣削质量优于传统钛合金常规铣削表面质量。激光选区熔化钛合金表面质量改善的作用机理主要归因于激光选区熔化钛合金的金相组织特性及超声振动时断续切削特性的综合效应。相对于传统铣削方式,超声振动辅助铣削对改善激光选区熔化钛合金加工过程中的刀具抗黏结性效果有限。     

基于ABAQUS有限元仿真的硬质合金刀具磨损机制研究

钛合金在切削过程中会产生严重的加工硬化现象,导致切削性下降、刀具磨损加剧,直接影响工件的加工质量。为研究钛合金切削性能和刀具磨损机制,利用ABAQUS软件建立了钛合金的有限元模型,对其切削过程进行仿真分析,研究硬质合金刀具磨损机制;设计Ti6Al4V钛合金车削实验,研究不同加工参数对刀具磨损程度的影响规律。研究结果表明:在切削钛合金时,刀具的磨损主要发生在刀尖和后刀面位置,刀具的磨损长度随车削速度的增加而变大,随车削深度的增加而减小,随进给量的增加呈现出先减小后变大的情况,实验和仿真结果趋于一致,平均误差在6%以内。     

TC4钛合金混粉电火花表面改性研究

目的通过混粉电火花加工方法,分别使用紫铜和石墨作为工具电极,获得综合性能较好的TC4钛合金表面。方法利用手持式TR200粗糙度仪对工件表面的粗糙度进行测量,用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪对工件组织形貌和物相结构进行分析,用FM800型显微硬度计对工件表面进行显微硬度测量。结果在相同电参数下,紫铜电极加工的工件较石墨电极加工的工件表面粗糙度要低,硬度也相对低。当I=4.5A、tON=30?s时,紫铜电极加工的工件表面平均粗糙度值Ra=2.223?m,表面硬度约为600HV;石墨电极加工的工件表面平均粗糙度值Ra=2.796?m,表面硬度约为700HV。当I=9 A、tON=30?s时,紫铜电极加工的工件表面平均粗糙度值Ra=2.748?m,表面硬度约为650HV;石墨电极加工的工件表面平均粗糙度值Ra=3.705?m,表面硬度约为750HV。结论在不同电极条件下混粉电火花加工后,TC4钛合金工件表面都达到了强化的效果。     

低温冷风对材料切削性能影响的试验与分析

对低温冷风条件下的切削机制进行理论方面的研究,分析了金属材料低温下的脆性现象。为了研究低温冷风对材料切削性能的影响,进行了低温冷风切削试验,分别从切削力、刀具磨损和工件表面质量等方面进行了检测与试验分析。与传统加工相比,低温冷风切削能够降低切削力、减少刀具磨损以及降低工件表面的粗糙度值。