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。     

聚晶立方氮化硼刀具磨损与寿命研究综述

聚晶立方氮化硼(PCBN)是一种超硬刀具材料,由于其具有硬度高、化学稳定性和热稳定性好等优点,已经被广泛应用于汽车、航空航天、能源等领域的机械零部件加工。文中分析了PCBN刀具的主要磨损形式及其原因,并从刀具材料构成和几何形状、工件材料以及切削条件3个方面总结了影响PCBN刀具磨损和寿命的主要因素,最后介绍了切削参数优化和添加涂层等方法在提高刀具耐磨性与寿命方面的应用。