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。     

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。     

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。     

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。     

切削参数对车削20CrMnTi表面粗糙度的影响及优化研究

20CrMnTi是一种广泛应用于齿轮制造的材料。为提高20CrMnTi精加工的表面质量、加工效率，以车削20CrMnTi钢的表面粗糙度为研究对象，设计正交试验，在数控车床GENOS L250E上进行硬质合金刀具车削试验，探究切削参数（切削速度、进给量、背吃刀量）对表面粗糙度的影响。并通过多元回归建立切削参数与表面粗糙度的关系模型，从而构建以加工效率、表面粗糙度为目标的多目标优化模型，通过粒子群算法对切削参数进行优化。试验结果表明：使用优化后的切削参数加工可以减小表面粗糙度、提高加工效率。     

轴向超声振动切削参数对表面质量的影响

基于全因子实验设计,进行了轴向超声振动车削实验,研究了6061铝合金轴向振动车削参数(切削速度、背吃刀量、进给量)对表面粗糙度的影响,并对表面粗糙度进行了预测。对实验数据进行极差分析、切削用量交互作用分析,得到了各切削参数对表面粗糙度的影响。基于多元回归法与指数函数法分别建立了表面粗糙度预测模型,对预测模型进行显著性检验,并与测试实验结果相对比。实验结果表明,指数函数预测模型可以更好地对表面粗糙度进行预测,预测精度较高,对6061铝合金轴向振动车削参数的选择提供了依据。     

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。     

基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

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.     

面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的 为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法 首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果 在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论 研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。     

基于振动传感器的车削加工表面粗糙度预测

文章通过深入研究车床精车外圆时刀具和工件存在相对振动的情况下,加工工件表面轮廓的形成机理,探索出一种建立表面粗糙度值预测模型的新方法。并结合传感器技术,搭建一个能用于测量振动信号的实验平台,通过比较表面粗糙度的预测值和实测值,证明预测模型有一定的准确度。     

300 M超高强钢车削加工表面质量

目的研究切削参数对300M超高强度钢加工表面质量的影响。方法选用硬质合金刀具车削加工300M超高强度钢,研究切削参数对表面加工硬化、残余应力及表面粗糙度的影响。通过HXD-1000显微硬度检测仪、X-350A型X射线应力测试系统、TR240表面粗糙度测量仪对实验过程进行检测分析。通过单因素试验研究影响表面粗糙度的主次因素,并通过正交试验,以进给量f、切削速度v、刀尖圆弧半径rε、背吃刀量a_p为变量建立表面粗糙度的预测模型。结果背吃刀量a_p=0.2 mm,切削速度v为60~120 m/min,进给量f为0.1~0.25 mm/r时,300M钢经切削加工后,维氏硬度在467~550HV范围内变化。切削速度从60 m/min增大至200 m/min时,表面残余应力从压应力-59.13 MPa变为拉应力257.33 MPa,次表层残余应力的最大残余压应力从-147.46 MPa增大到-422.65 MPa,并且层深至50μm左右处,工件材料的加工变质层结束。结论表面硬度随着进给量和切削速度的增大而减小,并且越往里层,硬度越低,直至达到基体的硬度。影响表面粗糙度的最主要因素为进给量,其次是刀尖圆弧半径,再次为切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响最小。建立的表面粗糙度预测模型通过了试验验证,具有很高的加工精度。     

Accurate modeling and prediction of surface roughness by computer vision in turning operations using an adaptive neuro-fuzzy inference system

Modeling and prediction of surface roughness of a workpiece by computer vision in turning operations play an important role in the manufacturing industry. This paper proposes a method using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to accurately establish the relationship between the features of surface image and the actual surface roughness, and consequently can effectively predict surface roughness using cutting parameters (cutting speed, feed rate, and depth of cut) and gray level of the surface image. Experimental results show that the proposed ANFIS-based method outperforms the existing polynomial network-based method in terms of modeling and prediction accuracy.     

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。     

Presentation of a novel cutting technology for precision machining of hardened, rotationally symmetric parts

In this paper a new cutting technology similar to hard turning is presented to cut rotationally symmetric parts made of hardened materials. This novel technology, which is named rotational turning, is based on a combination of hard turning and circular milling. An analytical model is developed to describe the engagement parameters between tool and workpiece. It is shown by the model, that the virtual tool corner radius in rotational turning, which takes effect during the cutting process, is more than 50 times larger than in state of the art hard turning. Due to this, feed marks, which are common in turning, can be reduced to a level, where they are not measurable anymore. It can be shown in experiments, that the minimum achievable surface roughness is therefore not limited by the feed rate anymore, like in turning processes usual, but by other effects like the waviness of the cutting edge.     

Influence of asymmetric cutting edge roundings on surface topography

For finishing operations in machining, hardened steel hard turning can compete with grinding operations by means of accuracy and productivity. In the past research focussed on the effect of process parameters and tool macro geometry on the resulting surface roughness. Recent investigations show, that the cutting edge micro geometry is an important factor to influence surface quality. The knowledge generated by new methods displays the importance of asymmetric cutting edge roundings on cutting forces, chip formation and tool life. It is known, that chip formation also affects the resulting surface quality. Therefore, this paper investigates the effect of asymmetric cutting edge roundings on the resulting surface roughness in hard turning of roller bearing inner rings. Cutting tests with differently shaped cutting edges and two different feed values are conducted. The resulting surface roughness is measured. The consequent surface quality is explained by geometric coherences between uncut chip thickness and stresses along the cutting edge and the effect of material side flow. It is found, that the cutting edge geometry and the resulting stress distribution around the cutting edge affects the generated surface quality.     

面向现代绿色制造的精车车削优化

考虑车削加工约束条件,建立切削能量最小与表面粗糙度最小的精车车削优化模型。通过实例运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)与多目标粒子群算法(MOPSO)对精车优化切削模型进行仿真优化,结果表明NSGA-II算法与MOPSO算法切削能量和表面粗糙度的Pareto最优解集均可由同一的六次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 5、0.998 2。在表面粗糙度和切削能量的Pareto最优解集下,获得了精车优化切削模型相应的进给量、切削速度,为优化选择精车切削参数提供了参考。