镍钛合金心血管支架电解抛光流场仿真及试验研究

针对不同转速对电解抛光镍钛合金心血管支架流场分布的影响特点,利用ANSYS软件对电解抛光心血管支架过程中电解液的流速分布进行了仿真,分析了电解液速度场及涡流场对电解抛光心血管支架去除机理的影响规律,并通过试验验证了其仿真结果的正确性。结果表明：随着转速的增加,速度场分布均匀,涡流变化小,电解液更新及时,电解产物可及时排出,加工精度提高,抛光后的心血管支架表面完整性好;但当转速过高时,涡流分布区域明显增大,较多气体析出,导致速度场分布不均匀且不连续,加工精度低,抛光后的心血管支架表面完整性差。     

电解抛光对镍钛合金生物兼容性的影响

采用高氯酸和冰醋酸体积比为1∶18的混合溶液,在电流密度1.05 A/cm^2、抛光间距20 mm和温度15°C的条件下对镍钛合金管电解抛光90 s。对比了抛光前后镍钛合金管外表面的形貌、粗糙度(Ra)、亲水性、耐蚀性和生物相容性。结果表明,电解抛光后镍钛合金表面平整、光亮,Ra=51.1 nm,水接触角为44.2°,在Hank’s模拟体液中的耐蚀性和生物兼容性均有改善。     

基于BP神经网络的轮胎模具微铣削能耗预测

针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验.根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型.通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度.结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测.     

切削参数对子午线轮胎模具侧板切削比能及表面粗糙度的影响研究

以子午线轮胎模具侧板为研究对象进行铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度对轮胎模具侧板切削比能、材料去除率和表面粗糙度的影响规律。分析试验结果可知:切削比能随着切削参数的增大而减小,说明适当增大切削参数可以提高切削效率并节约能量;表面粗糙度随主轴转速增大呈先增大后减小的趋势,随切削深度和每齿进给量的增加而增大。结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能(节能)也有利于改善表面粗糙度,增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会恶化表面质量。因此,为同时达到高效节能和良好表面质量的要求,应尽量提高主轴转速。     

电流密度和抛光时间对镍钛合金管电解抛光的影响

采用高氯酸?冰醋酸体系对镍钛合金管电解抛光.在温度25°C及抛光间隙15 mm的条件下研究了抛光时间(60～120 s)和电流密度(0.75～1.75 A/cm2)对抛光效果的影响.结果表明,随着抛光时间延长或电流密度增大,钛合金管的表面粗糙度先减小后增大,残余压应力先增大后减小,较佳的电流密度和抛光时间分别为1.15 A/cm2和90 s.在该条件下电解抛光后,镍钛合金管表面平整光亮,凹坑最少,表面粗糙度最小(为53.8 nm),表面残余压应力最大(为175.8 MPa).     

基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明：提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19 370~20 000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。