数控快速点磨削技术及其应用研究

快速点磨削(Quick-point Grinding)是一种先进的超高速磨削技术.它集成了超高速磨削、CBN超硬磨料及CNC技术,在加工轴类零件场合具有优良的性能.本文介绍了快速点磨削技术的发展现状及工艺特征,分析和研究了快速点磨削机理和材料去除机制.结果表明:砂轮的磨损机制不同于一般外圆磨削,磨削过程具有较高的绿色加工性能;通过合理控制磨削参数和磨削条件,该项技术可应用于对一些难加工材料和复杂回转表面的高质量磨削加工,由此提出了在这些领域开展应用研究的重点内容.以及推广和开发此项技术的意义.     

磨削液射流特性仿真分析与实验研究

磨削加工过程中的磨削液与空气形成的两相流对磨削液的利用效果影响较大。研究和分析磨削液与空气在磨削区相互作用机理,对于合理设计供液参数、提高磨削液利用率及降低磨削液对环境的影响具有重要的工程意义。在研究VOF方法基础上,对磨削区气液两相流进行仿真,获得磨削液在不同喷嘴位置和最小间隙的条件下向磨削区射流时体积分数分布特征。通过磨削实验,研究磨削供液参数对工件表面完整性的影响机制,并验证仿真实验结果。     

点磨削纹理特征及对零件摩擦学性能的影响

由于存在点磨削变量角度,点磨削纹理特征不同于常规外圆磨削。采用简化方法对点磨削表面纹理进行表征与分析;分析表面纹理方向对流体动压润滑效果的影响。在流体润滑条件下,对不同点磨削表面纹理方向的零件进行摩擦磨损试验,研究点磨削纹理方向对零件摩擦学性能的影响。结果表明:点磨削表面纹理方向的改变,会影响流体动压油膜的形成以及形成的油膜厚度的大小;在不同载荷作用下,不同纹理方向的零件的摩擦因数也不同,流体动压油膜的形成需要适当的载荷;在一定的工况下,存在使零件摩擦学性能最优的表面纹理方向,在生产中可以通过控制点磨削纹理方向来优化零件的摩擦学性能。     

GB/T 1804-92的主要内容及推广意义

介绍国家新标准GB／T1804－92《一般公差线性尺寸的未注公差》的主要内容及特点，并分析了推广实施该标准的重要意义．     

关联系统动静态特征端面磨削表面创成机理

目的 关联主轴系统动静态特征,研究端面磨削表面创成机理.方法 以粉末冶金不锈钢316L为研究对象,首先构建关联主轴系统动静态特征的有限元模型,分析主轴系统动静态特征对砂轮端面各位置位移大小的影响.然后基于端面砂轮表面磨粒的位置和尺寸信息,建立端面砂轮磨粒三维空间轨迹方程,推导相邻磨粒运动关系式,采用轮廓搜索法确定端面磨削表面的动静态创成过程.最后,结合端面磨削加工实验,分析端面磨削系统动态、静态特征对加工表面粗糙度与轮廓度的影响规律,阐释加工表面材料去除不均匀的本质,并提出创成表面质量的参数化修正方法.结果 靠近砂轮边缘的磨粒静态退让量大于靠近砂轮中心部分的磨粒静态退让量,但不同位置的磨粒动态振动量差异不大.静态退让量随切深的增加而增大,动态振动量随砂轮转速的增加而增大.结论 砂轮表面磨粒的静态退让性是造成加工表面轮廓度误差的重要因素,同时主轴系统动态振动特征会影响加工表面粗糙度.分析可得,砂轮转速在400 r/min左右,与之匹配无理数转速比的工件转速和较小的法向切深,可提高端面磨削表面质量表征.     

发动机缸体顶面缸孔及止口精加工组合机床的精度保证

以发动机缸体顶面、缸孔及止口精加工组合机床为设计研究对象,介绍了缸体成品的加工精度要求。设计并采用了新型的夹具对工件进行定位夹紧,并配以先进的加工刀具、工具、测头、光栅尺、检测机构及刀具补偿等装置。应用结果表明,实现了精加工组合机床的设计与机床的精度保证,满足了产品的精加工要求。此机床的成功应用,可为工厂中的机床设备改造和提高加工精度提供借鉴。     

砂轮约束磨粒喷射加工接触区压カ场建模与验证

根据Navier-Stokes方程和流体流动的连续性方程，建立了砂轮约束磨粒喷射精密光整加工中砂轮与工件楔形接触区流体动压力的三维数学模型；对楔形接触区三维流体动压力进行仿真，结果表明：流体动压力随砂轮速度的提高，最小间隙的降低而增加，最大压力峰值发生在砂轮与工件最小间隙区域，且在该区域压力梯度变化明显。除了在砂轮宽度边缘产生侧泄外，在砂轮宽度方向流体动压力分布规律相同。随着砂轮与工件之间最小间隙的减小，动压力峰值区域曲线变窄；对砂轮与工件之间楔形区域形成的流体动压力进行了实验研究，实验结果表明：依据Navier- Stokes方程和流体沆动的连续性方程建立的动压力理论模型与实验结果吻合，理论模型能很好的预测接触区流体压力场分布。     

预应力淬硬磨削工件淬硬层深度预测研究

预应力淬硬磨削是将磨削、残余应力控制及表面淬火集成于一体的复合加工技术。基于预应力淬硬磨削工件的淬硬层深度试验结果,提出了基于PSO_LSSVM算法的工件淬硬层深度预测模型。结果表明,样本集分为训练集及测试集,在本次研究范围内,PSO_LSSVM模型训练集误差为0.7%,测试集误差为4.4%。与BP神经网络模型相比,PSO_LSSVM模型的拟合性好、预测精度高、泛化能力强且预测结果更接近真实情况,能够满足对预应力淬硬磨削工件淬硬层深度的预测需求。该研究为预应力淬硬磨削技术的推广与应用提供了技术及理论基础。     

GB／T1804—92^1）的主要内容及推广意义

介绍国家新标准的ＧＢ／Ｔ１８０４－９２《一般公差 线性尺寸的未注公差》的主要内容及特点,并分析了推广实施该标准的重要意义。