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。     

基于灰色理论的铁氧体切割工艺参数优化

针对铁氧体的高精度环形金刚石线锯切割工艺参数优化问题,以其切割后的面形精度和表面粗糙度作为评价指标,采用正交试验法研究主轴转速、进给速度和张紧力等工艺参数对切割表面质量的影响,并基于灰色理论对多工艺目标进行数据分析和综合评判,得到工艺参数组合优化方案为:主轴转速,1 000 r/min;进给速度,1.0 mm/min;张紧力,90 N。切割试验结果表明:用优化后的参数组合得到的面形精度PV为7.37 μm、表面粗糙度R_a为0.882 μm,加工表面质量提高,验证了铁氧体切割工艺参数优化的有效性和实用性。      

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。     

微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷的磨削力和表面粗糙度特征

在不同磨削深度、砂轮转速和进给速度组合下,研究微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷过程的磨削力及工件的表面粗糙度的变化规律,并筛选出低磨削力和低工件表面粗糙度的加工工艺参数。试验结果表明:在微粉金刚石钎焊砂轮的磨削过程中,氧化铝陶瓷主要通过脆性断裂的方式去除;随着磨削深度、进给速度的增加,砂轮在进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都上升;随着砂轮转速的增加,进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都下降。试验获得的低磨削力和低工件表面粗糙度精密加工工艺参数分别为:磨削深度为1.0 μm,进给速度为12 mm/min,砂轮转速为24 000 r/min和磨削深度为1.0 μm,进给速度为1 mm/min,砂轮转速为20 000 r/min。低磨削力磨削时,微粉金刚石钎焊砂轮受到的X方向和Z方向的磨削力分别为0.15 N和0.72 N;精密加工后的氧化铝陶瓷的表面粗糙度值可达0.438 μm。      

HIPSN陶瓷高效精密磨削工艺优化试验研究

目的针对HIPSN(热等静压氮化硅)陶瓷精密加工效率低、成本高、难度大的问题,对HIPSN陶瓷高效精密磨削加工工艺进行优化。方法利用高精度成形磨床对HIPSN陶瓷进行试验,分析砂轮线速度、磨削深度、工件进给速度等工艺参数对磨削后表面质量的影响规律。结果磨削深度由0.005 mm增加到0.050 mm,表面粗糙度值由0.2773μm减小到0.2198μm,并趋于稳定;工件进给速度由1000 mm/min增加到15 000 mm/min,表面粗糙度值由0.2454μm减小到0.2256μm,之后增大到0.2560μm,并趋于稳定;砂轮线速度由20 m/s增加到50 m/s,表面粗糙度值由0.2593μm减小到0.2296μm。随着工件进给速度的增大,表面波纹度平均间距Sw由0 mm直线增加到5.90 mm;随着砂轮线速度的提高,平均间距Sw由2.33 mm直线减小到0.68 mm。优化工艺参数组合:砂轮线速度50 m/s,磨削深度0.030 mm,工件进给速度3000 mm/min。结论表面粗糙度值与磨削深度和砂轮线速度呈负相关,随着工件进给速度的增大,表面粗糙度值先减小后增大,之后趋于稳定。减小工件进给速度、提高砂轮线速度有助于改善表面波纹度。     

应用弹性砂轮对铝合金镜面磨削工艺研究

目的解决铝合金手机外壳传统抛光工艺中存在的抛光效率低等问题。方法采用聚氨酯弹性砂轮对6061铝合金进行了磨削加工,使用正交试验研究了磨料粒度、进给速度、切削深度、砂轮线速度对加工表面粗糙度及材料去除率的影响。试验中使用折线走刀方式进行加工,可减轻磨料分布不均带来的影响。使用白光干涉仪测量了加工后表面的粗糙度,通过计算单位时间内工件的质量变化得出了去除率,并通过对结果的综合优化得出了最优工艺参数。结果在选取的16组磨削工艺参数中,可获得的最低表面粗糙度为44.87 nm,最大去除率为0.329 g/min。对表面粗糙度影响最大的因素为磨料粒度,影响最小的因素为进给速度;对材料去除率影响最大的因素为切削深度,影响最小的为进给速度。经过综合优化,最佳工艺参数组合为:砂轮600#,转速2000 r/min,切削深度0.04 mm,进给速度20 mm/min。结论弹性聚氨酯砂轮应用于铝合金磨削可提高加工表面质量,可简化工艺流程,节省备料和安装调整时间,从而提高效率。     

磁力研磨法光整内凹槽底面的工艺参数优化

为提高磁力研磨法光整异形波导管内凹槽底面的研磨效率和研磨效果,解决其难光整问题,采用正交试验法研究钢珠直径、加工间隙、磁极盘转速3个主要工艺参数对表面粗糙度降低率ΔR_a的影响,并采用极差分析和方差分析法对工艺参数进行分析和优化。试验确定的最佳工艺参数组合是钢珠直径为1.0 mm,加工间隙为1 mm,磁极盘转速为800 r/min。采用最佳工艺参数对试样进行研磨抛光,加工30 min后试样表面的大量突起被去除,表面粗糙度值R_a从初始的11.059 μm降至1.513 μm,粗糙度降低率ΔR_a达到最大值86.3%,试样的表面质量得到有效改善。      

外圆纵向磨削工艺对18CrNiMo7–6钢表面完整性的影响

为了探究工件转速 n_w 、磨削深度 a_p和纵向进给速度 v_f等磨削工艺参数对18CrNiMo7–6钢表面粗糙度和表层残余应力的影响,用端面外圆磨床开展其单因素外圆纵向磨削试验。结果表明:随着n_w的增大,工件表面粗糙度R_a先减小后增大,当n_w为120 r/min时,R_a达到最小值,此时工件表面的残余压应力最大;当n_w大于120 r/min时,工件表面残余应力出现起伏。随着a_p的增大,工件表面粗糙度R_a先减小后增大,工件表面残余拉应力随着磨削深度的增大而增大。随着v_f的增大,工件表面粗糙度 R_a先减小后增大,当v_f为210 mm/min时,R_a值最小;且随v_f的增大,工件表面残余压应力逐渐减小,并最终转变为逐渐增大的残余拉应力。      

DD9镍基单晶高温合金的缓进给磨削烧伤实验

针对第三代单晶高温合金DD9磨削烧伤问题，设计三因素五水平实验，从表面形貌、显微硬度和显微组织等角度出发，研究磨削工艺参数对烧伤的影响规律。结果表明：当工件进给速度小于等于250 mm/min时，磨削表面粗糙度Ra在0.8μm左右小幅度变化，表面质量较好；当工件进给速度大于250 mm/min，磨削深度超过1.0 mm后，磨削区域温度急剧上升，磨削纹路被破坏，出现涂覆、凹坑等磨削缺陷，工件表面发生烧伤；DD9合金缓进给磨削工件表面及表层均表现为加工硬化，显微硬度为400～600 HV，硬化层深度在50～110μm，塑性变形层厚度为1～10μm。推荐的DD9磨削工艺参数组合为：砂轮线速度vs=20 m/s，进给速度vw=250 mm/min，磨削深度ap=0.6 mm。     

纳米金刚石涂层刀具高速铣削7075铝合金的工艺参数优化

采用热丝CVD法制备纳米金刚石薄膜涂层刀具,利用场发射扫描电子显微镜表征薄膜的表面形貌,并用已制备的CVD金刚石涂层刀具,在无润滑干切条件下高速铣削7075铝合金工件,对其精铣工艺参数进行单因素及正交试验,探索精铣后工件的表面粗糙度变化规律并进行工艺参数优化。结果表明:随着主轴转速n从5000 r/min提高到8000 r/min, 工件平均表面粗糙度在逐级缓慢降低;当进给速度v_f在1000～7000 mm/min范围内,随着v_f提高工件平均表面粗糙度快速增大,在v_f为7000 mm/min时,其值达1.790 μm;当轴向切削深度a_p在0.1～0.4 mm范围内,随着a_p提高,工件平均表面粗糙度逐步增大,但a_p在0.2 mm之后其增大趋势变缓。对7075铝合金工件精铣表面粗糙度影响最大的是v_f,其次为n,a_p的影响最弱;其精铣的最优参数组合是a_p=0.2 mm、v_f=1 000 mm/min、n=8 000 r/min,精铣后的表面粗糙度平均值为0.516 μm。选用纳米金刚石薄膜涂层刀具精铣7075铝合金时,为得到较低的表面粗糙度,应选择高主轴转速、低进给速度、合适的轴向切削深度。      

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。     

PVA/PF复合凝胶磨具精密磨削碳化硅陶瓷工艺实验研究

目的针对传统粉末热压成形细粒度金刚石磨具存在颗粒团聚、磨削碳化硅陶瓷容易在表面产生较深划痕的问题,提出一种基于冷冻-解冻凝胶成形的细粒度金刚石磨具,用于精密磨削碳化硅陶瓷,并研究其加工工艺。方法制备聚乙烯醇-酚醛树脂复合凝胶胶水,将金刚石和填料在凝胶胶水中剪切分散,得到的浆料浇筑在模具中,在–20℃低温条件下反复冷冻,形成胶体,再经干燥、烧结,得到粒度为2.5μm的细粒度金刚石磨削磨具。采用制备的金刚石凝胶磨具磨削碳化硅平面反射镜,对比不同磨具转速、进给速度、磨削深度工艺条件下的表面磨削质量。结果在低温条件下,聚乙烯醇-酚醛树脂分子链发生了物理交联,形成凝胶体,凝胶结合剂结合强度高,且分布均匀,所制备的凝胶磨具强度高于热压磨具,该方法可以解决传统粉料压制成形方法容易出现物相团聚、微观结构不一致的问题。磨削结果显示,当磨削进给速度为0.008 mm/min、磨具转速为1450 r/min、磨削深度为0.016 mm、转台转速为60 r/min时,获得了表面粗糙度Ra低于3.5 nm的镜面磨削效果,表面质量好于热压磨具磨削效果,3个?100 mm区域平面度PV值均小于0.5μm。结论采用聚乙烯醇-酚醛树脂复合凝胶成功制备了细粒度金刚石磨削磨具,通过优化磨削工艺参数,为碳化硅平面反射镜镜面加工提供了一种新的加工工艺。     

氮化硅陶瓷轴承外圈磨削的双目标工艺优化

陶瓷轴承套圈的加工质量对轴承的回转精度和服役性能具有重要影响。首先,基于大量外圆磨削试验,通过最小二乘法分别建立陶瓷表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的一元模型;其次,在一元模型基础上,通过粒子群优化算法(PSO算法)分别建立其表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的多元模型;最后,通过PSO算法对表面粗糙度和沟道圆度进行双目标优化,得出轴承外圈加工时的最优工艺参数。结果表明:表面粗糙度在不同工艺参数下的多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为5.83%～8.99%,沟道圆度多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为4.62%～8.01%;双目标函数优化得到的工艺参数为砂轮线速度56.0 m/s、径向进给量0.012 mm/min、工件转速215 r/min。多元模型可较为准确地预测实际加工情况,最优工艺参数下的粗糙度值和圆度值分别为0.130 μm和2.20 μm,相比其他参数下的值较小。      

基于BP神经网络的表面偏斜度和峰度预测建模

目的当前实际生产中对表面形貌的表征主要利用表面算术平均偏差Sa,而通过不同加工方式获得的表面有时尽管具有相同的Sa值,而其表面纹理结构、表面轮廓幅度值的对称程度及凸峰尖锐程度往往存在较大的差异,所以此时引入表面偏斜度Ssk和表面峰度Sku来共同表征表面形貌更为精确可信。方法利用正交试验和极差分析的方法研究各磨削参数如何影响表面偏斜度和表面峰度的变化。将BP神经网络引入到对表面偏斜度和表面峰度的预测建模中,利用其自学习的特性,有效克服了表面粗糙度建模的多输入、非线性复杂问题。结果获得了磨削参数对表面偏斜度和表面峰度的影响规律,当v_s=20 m/s,v_f=27 m/min,f=5mm/min,ap=0.005 mm时Ssk最小,当v_s=29 m/s,v_f=23 m/min,f=25 mm/min,ap=0.002 mm时S_(ku)最小;分别建立了磨削参数对S_(sk)和S_(ku)的精确神经网络预测模型。结论 v_f和f对S_(sk)影响较大,而f和vs对Sku的影响最大。为获得凹谷较多、尖锐凸峰较少的表面,必须选择合适的磨削工艺参数。建立的预测模型可以对磨削工艺优化起到有效的指导作用。     

安全阀关闭件研磨修复粗糙度预测与实验研究

目的优化安全阀关闭件研磨工艺参数,提高安全阀密封面研磨质量。方法采用Al2O3砂纸为磨具,通过正交试验研究了磨粒细度、研磨时间、研磨转速、研磨压力对阀座和阀瓣表面粗糙度的影响规律。采用粗糙度测量仪对阀座和阀瓣的表面粗糙度进行检测,初步获得了较好的研磨工艺参数。采用MATLAB中BP神经网络解决非线性映射逼近问题,建立表面粗糙度预测模型,分析安全阀研磨工艺实验得来的16组真实样本数据,并对不同工艺参数下的粗糙度进行预测。结果通过正交试验可以初步获得较好的研磨工艺参数,分别是:磨粒细度1500目、研磨压力100 N、研磨转速100 r/min、研磨时间10 min。进一步设计更全面的正交试验,验证粗糙度模型的预测结果,得到最好的研磨方案是:砂纸细度1500目、研磨压力120 N、研磨转速80 r/min、研磨时间12 min。结论粗糙度预测模型能够很好地预测表面粗糙度,并得到最佳工艺参数,表面粗糙度可以降低到0.074μm,有效地提高了研磨质量。     

CBN磁性磨料磁力研磨TC4钛合金工艺参数优化

为提高磁力研磨TC4钛合金的研磨效果,采用了一种新型CBN磁性磨料,通过正交试验法对磁力研磨TC4钛合金试验中各工艺参数进行优化,并通过试验评价新型CBN磁性磨料的结合强度和研磨能力。结果表明:优化工艺参数为:进给速度1mm/min、主轴转速1500r/min、加工间隙1mm和磨料填充量2.5g。在采用CBN磁性磨料和最优工艺参数组合下,钛合金工件经过30min研磨表面粗糙度从0.330μm下降到0.098μm,表面质量明显提高。研磨60min后磁性磨料未出现磨料脱落和破碎现象,磨料结合十分牢固。     

安全阀阀座与阀瓣研磨修复工艺实验研究

目的为满足安全阀阀座与阀瓣配合面密封要求,提高安全阀密封面磨削修复质量和效率,阀座和阀瓣表面粗糙度Ra≤0.1μm。方法在正交实验的基础上,采用Al_2O_3砂纸、白刚玉研磨膏为磨削介质,研究了磨粒细度、磨削时间、磨削转速、磨削压力对密封表面粗糙度和磨削量的影响,使用粗糙度测量仪、千分尺、电子显微镜对阀座和阀瓣的表面粗糙度、磨削量、表面形貌进行测量分析。以磨削量和表面粗糙度为评价指标,得到最佳工艺参数,并通过多组重复性实验验证实验结果的可靠性。结果在最佳磨削工艺参数下,砂纸研磨阀座和阀瓣的磨削量为0.023 mm,表面粗糙度为0.135μm,研磨膏抛光阀座和阀瓣的表面粗糙度为0.073μm。结论砂纸研磨最佳工艺参数:研磨压力80 N,研磨转速80 r/min,研磨时间10 min,砂纸细度1000目。研磨膏抛光最佳工艺参数:抛光压力30 N,抛光转速100 r/min,抛光时间10 min。采用砂纸、研磨膏磨削修复工艺,可以提高磨削量,降低表面粗糙度,提高了安全阀磨削后的密封性能。