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1.
为获得适用于不同工况的冷滚打花键表面粗糙度加工参数域,基于冷滚打花键成形原理,开展冷滚打花键表面粗糙度试验,利用试验结果构建冷滚打花键表面粗糙度响应曲面预测模型,采用方差分析法、试验样本测试及试验值与预测值对比分析,验证了预测模型切实可行,分析滚打轮转速、工件进给量与表面粗糙度的变化规律,基于表面粗糙度精度等级对照表确定了冷滚打花键表面粗糙度的加工参数域。研究结果表明:滚打轮转速976 r/min~2 936 r/min、工件进给量7 mm/min~56 mm/min范围内,随着滚打轮转速、工件进给量的逐渐增加,表面粗糙度呈现出先减小后增大的变化趋势;从每个精度等级对应的加工参数域中随机抽取五组加工参数进行试验,得到表面粗糙度试验值与预测值最大相对误差为2.75%,从而表明确定的冷滚打花键表面粗糙度加工参数域准确可靠。研究成果为控制冷滚打花键表面粗糙度具有重要的应用价值和一定的理论指导意义。  相似文献   
2.
为了提高经过超声滚挤压处理后的金属材料表层性能,延长其使用寿命,以42CrMo为研究对象,基于4因素5水平正交试验,采用响应曲面法分别建立表面粗糙度、 表层残余应力和加工硬化程度的预测模型.为获取42CrMo较优的表层性能,运用模拟退火算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证.结果表明:迭代次数为3000...  相似文献   
3.
为获得给定范围的冷滚打花键表面粗糙度加工参数的最优区间,以渐开线花键为研究对象,开展冷滚打花键表面粗糙度试验。构建冷滚打花键表面粗糙度指数函数经验模型,分析冷滚打花键表面粗糙度对加工参数的灵敏度,确定冷滚打花键加工参数的稳定和非稳定域,研究冷滚打花键表面粗糙度试验结果,对确定的稳定与非稳定域进行优选。研究结果表明:表面粗糙度对滚打轮转速的变化最敏感,对工件进给量的变化敏感较弱;滚打轮转速的优选范围为2032~2258 r·min~(-1),工件进给速率的优选范围为21~35 mm·min~(-1)。研究成果为控制冷滚打花键表面粗糙度提供了理论基础和试验依据。  相似文献   
4.
采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向基(RBF)神经网络预测模型,并采用方差分析法和田口算法分析了工艺参数对表层性能(表面粗糙度、残余应力和硬度)影响的显著性,获取了表层性能的3组最优工艺参数组合,并利用试验和预测模型对最优参数组合进行了验证。结果表明:最优参数组合比正交试验结果中的最大残余压应力和硬度分别增加了0.59%和4.09%,比正交试验结果中的最小表面粗糙度减小了12.9%。  相似文献   
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