粉末冶金材料铣削加工质量预测模型研究

粉末冶金材料是一种典型的难加工材料,加工质量不易保证。针对这一问题,在粉末冶金零件铣削后表面粗糙度建模的基础上,采用BBD(Box-Behnken Design)响应曲面法设计试验,研究并优化了粉末冶金材料铣削加工质量预测模型。运用方差分析检验了这一预测模型的拟合度,并就铣削过程中工艺参数对加工表面粗糙度的影响规律进行显著性与响应面分析,确认径向进给深度、切削速度,以及两者的交互项对加工质量有显著影响。粉末冶金材料铣削加工质量预测模型能够较为有效地预测粉末冶金材料铣削加工后的表面粗糙度,对铣削加工工艺参数优选具有参考价值。     

SLM钛合金3D打印件铣削加工参数优化分析

针对SLM钛合金3D打印件表面质量无法满足装配精度要求,仍需进行二次加工的需求,设计正交试验方案,建立表面粗糙度的预测模型并进行铣削参数优化分析,为SLM钛合金3D打印件铣削加工的切削参数选择提供依据。首先,对实验数据进行多元线性回归,建立适用于SLM钛合金件的铣削加工表面粗糙度数学预测模型,给出了切削速度、每齿进给量、轴向切深及径向切深与表面粗糙度的量化关系;建立以加工效率和表面粗糙度为优化目标的多目标切削参数优化模型,使用Pareto最优解集理论进行多目标切削参数优化,优化结果表明在切削速度130 m/min,每齿进给量0.01 mm/齿,轴向切深0.40 mm时可以得到较好的加工表面粗糙度及较高的加工效率。     

基于遗传算法的铣削参数优化

依据高速铣削表面粗糙度预测模型,建立了以提高加工效率为目标的优化模型,运用遗传算法对铣削参数进行了优化计算,得到了不同表面粗糙度要求下较优的铣削参数组合方案。应用优化的参数进行加工,表面加工质量得到了保证,同时效率也有所提高。     

10Ni3MnCuAl高速铣削表面粗糙度实验研究及参数优化

针对10Ni3MnCuAl塑料模具钢进行切削试验,探索不同切削参数对表面粗糙度的影响规律。采用多元回归方法,建立了10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削表面粗糙度预测模型,用F、t检验法验证模型的显著性。基于遗传算法,以指定的表面粗糙度值为约束条件,材料去除率Q为目标函数进行工艺参数优化,对10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削加工切削参数的选择具有一定的指导意义。     

69111铣削加工参数优化研究

针对69111不锈钢材料的难加工性,设计四因素四水平正交切削实验,探索不同工艺参数对69111材料加工的影响规律。以铣削力和表面粗糙度为目标进行工艺参数优化。采用极差分析方法对铣削力数据进行处理,获得不同工艺参数对铣削力影响序列,同时采用非线性回归方法,获得切削力经验公式,为切削力的预测提供理论依据;对表面粗糙度值进行极差分析,获得不同工艺参数对Ra的影响程度,综合工艺参数对切削力和表面粗糙度的影响进行工艺参数优化,为实际生产69111材料高速高效加工提供支持。     

基于近似模型的铣削工艺参数可靠性设计优化

针对现有铣削工艺参数优化方法未考虑设计参数不确定性,导致优化结果难以满足实际产品性能要求的问题,引入近似模型对铣削工艺参数进行可靠性设计优化。以铣削加工表面粗糙度为目标函数,以最大铣削力小于给定值的可靠度作为约束,综合考虑铣削加工过程中铣削速度和每齿进给量的变动,建立了铣削工艺参数可靠性优化模型,并分别采用Kriging近似和径向基函数近似对铣削表面粗糙度、铣削力与设计变量之间的隐式关系进行近似替代,最后采用Monte Carlo仿真-序列近似规划对模型进行了寻优求解,通过试验对可靠性优化的结果进行了验证。结果表明,该方法可有效地降低铣削加工表面粗糙度,并且可保证加工过程中最大铣削力的可靠度要求。     

超精密飞刀铣削加工工艺参数优化

在分析了影响飞刀铣削加工工件表面粗糙度主要因素的基础上,确定了包括切削参数在内的优化参数。综合考虑加工效率和加工精度的要求,提出了飞刀铣削加工的统一目标法,并给出了加工时间和表面粗糙度Rt的求值公式,以及优化参数的约束条件。采用改进后的遗传算法得出了优化后的加工参数,并与由经验参数得到的加工时间和Rt进行了对比。结果表明:采用优化后的参数比采用经验参数的加工效率更高、表面质量更好,优化算法是有效可行的。     

基于响应曲面法的GH4169铣削参数优化及实验研究

机械加工的表面质量会极大地影响零部件的使用寿命。该文以降低镍基高温合金GH4169加工过程中的表面粗糙度为目标，对镍基高温合金GH4169的铣削参数进行优化。基于响应曲面法分析了铣削参数(转速、进给量、切削深度)对表面粗糙度的影响规律，建立了铣削参数与表面粗糙度之间的二次多项式模型并进行了验证，确定了降低表面粗糙度的最优工艺参数组合。研究结果表明，当A=928.34 r/min,B=243.35 mm/min,C=0.2 mm时，粗糙度可达到0.143μm。采用最优参数组合进行加工实验，并对铣削加工后的表面粗糙度进行测量，得出粗糙度实测值与模型预测值的相对误差为0.2%,可见所建立的模型是准确的。可满足某些航空航天高精度零部件表面质量特性，因此该模型对GH4169铣削加工具有指导意义。     

基于回归遗传算法的高速铣削工艺参数优化

针对高速铣削加工中心效率低、经济性不高的特点,利用正交试验建立了表面粗糙度和铣削力的预测模型,并利用遗传算法优化高速铣削工艺参数,通过验证试验表明,优化后的工艺参数在实际生产中,加工效率、加工质量都有了很大提高.     

基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足，采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

TC18钛合金铣削表面质量试验研究

针对钛合金的难加工性、加工效率较低问题,以提高加工表面质量为研究目的,分析航空用TC18钛合金铣削加工参数对表面粗糙度、加工表面形貌及金相组织的影响变化。使用田口和优化设计模块两种设计方法进行试验,建立两种预测模型(指数模型及多元二次回归模型)并针对两种模型分别使用多目标遗传算法和响应面法以提高表面质量同时提高加工效率为目标进行参数优化。试验结果表明:各参数对表面粗糙度影响顺序为进给量f铣削深度a_p铣削宽度a_e主轴转速n;多元二次回归模型显著性较高,响应面优化参数组合所得表面形貌最优。观察TC18钛合金铣削加工截面金相组织,结论表明靠近加工表面的等轴α相被拉长,析出条状次生α相。     

TC4钛合金铣削力及表面粗糙度分析

铣削力和表面粗糙度是评价工件加工工艺质量的重要指标,特别是对于薄壁件的加工,过大切削力会使零件产生弹塑性变形,造成零件过切或欠切,从而严重影响工艺质量.本文通过多因素正交实验,研究了各铣削参数对铣削力及表面粗糙度的影响程度,并建立了铣削力及表面粗糙度的经验预测模型.结果 表明,在铣削力方面,铣削深度和每齿进给量的影响高...     

低速铣削中表面粗糙度影响因素及切削参数优化研究

通过铝合金薄壁工件切削试验,对铣削加工中表面粗糙度的影响机理进行分析,建立了铝合金薄壁工件表面粗糙度预测模型,采用多元回归正交分析法获得了表面粗糙度的经验公式。结合正交试验的极差分析,获取不同的加工参数对表面粗糙度的影响显著性。并基于表面粗糙度,以材料去除率为优化目标,对切削参数进行优化。研究结果表明,切削参数对表面粗糙度的影响显著性为:每齿进给切削宽度切削速度;较优化的切削参数为:切削速度201 m/min,每齿进给0.19 mm/齿,径向切宽11 mm。为铝合金工件的铣削加工提供理论方法和试验依据。     

单齿飞刀铣削航天薄壁件加工工艺优化研究

针对航天薄壁件加工过程中的变形问题,基于正交试验方法优化航天薄壁件飞刀铣削参数组合,采用极差分析法并绘制试验指标与各试验因素间的关系曲线图得出了各因素对加工质量的影响程度,并以此为基础优化参数,进行航天薄壁件铣削加工工艺优化研究。试验表明:主轴转速n和刀具圆弧半径r对工件表面质量影响较大,且各因素对表面粗糙度的影响程度大小顺序为:主轴转速、刀具圆弧半径、刀具后角、进给量、背吃刀量。采用优化后的工艺参数加工试验,当r=1.1mm、a0=8mm、f=8μm/r、ap=1μm和n=950r/min时,得到了表面粗糙度Ra为72nm的质量表面。     

基于PSO算法改进BP神经网络的氟金云母点磨削工艺参数优化

通过氟金云母的高速点磨削试验,测试了加工表面硬度和表面粗糙度,分析了表面硬度和表面粗糙度随工艺参数的变化规律。基于单因素试验值和PSO算法改进的BP神经网络,利用最小二乘拟合,建立了氟金云母点磨削表面硬度和表面粗糙度关于各工艺参数的一元模型,以相关系数检验模型,证明模型具有较高可靠性。分析一元模型,提出表面硬度和表面粗糙度分别关于工艺参数的多元模型。基于正交试验值和PSO算法,对模型进行优化求解,并通过试验证明了模型具有较高可靠性。利用PSO算法对两个多元模型进行双目标优化,求解得到一组较为合理的工艺参数值。     

基于切削稳定性与表面质量约束的 铣削工艺参数优化研究

铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工 的工艺规划具有不确定性。 针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度 的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/ 精加工阶段铣削 用量为优化变量,以粗/ 精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法( SSA)对模型进行寻优求解。 以 某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优化配置进行加工实验,总切削时间 12. 577 min 与表面粗糙度值 3. 01 μm 验证了优化模型的可行性和有效性。     

切削加工表面粗糙度组合预测模型研究

加工过程产生的粗糙度数据序列会包含多种特征,而单一的预测模型不能同时捕捉多种数据特征,难以提高预测精度。因此,从加工过程中粗糙度数据特征的复杂性出发,提出了一种基于支持向量机(SVM)和BP神经网络算法(BP)的组合预测模型,来同时捕捉数据的线性特征和非线性特征;在组合预测过程中为充分发挥两种预测算法的最佳性能,采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机的参数和BP神经网络中的权值进行优化。通过蠕墨铸铁的铣削实验,实现不同切削用量下的表面粗糙度精准预测,并与PSO-SVM、PSO-BP算法以及切削加工表面粗糙度理论模型进行对比,验证了该组合模型的优越性。     

钛合金铣削表面粗糙度检测及多元预测模型研究

搭建铣削力与工件表面粗糙度铣削试验系统,设计正交试验方案,对难加工金属TC4钛合金进行铣削试验。利用三向力测力仪采集铣削力信号,用表面粗糙度测定仪测量工件表面粗糙度,并提取特征值。对特征值进行3种正态性检验。研究结果表明,特征值均不满足严格的正态分布。基于Spearman相关性分析,得到三向铣削力与表面粗糙度相关系数均介于0.7～0.8之间,属于极强相关,可以用于构建表面粗糙度预测模型。基于响应面法,分别以铣削工艺参数、铣削力及铣削工艺参数-铣削力组合为连续因子,以表面粗糙度为响应因子做响应面分析,建立了3种表面粗糙度预测模型。通过对模型参数、表面粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图的分析可知,铣削工艺参数-铣削力组合预测模型的预测精度最高,多元相关系数值为0.917 3,修正的多元相关系数值为0.855 2,远高于其他2种模型,可以较好地预测TC4钛合金的表面粗糙度,证明了采用多因子组合的方法提高模型精度的可行性,提供了一种可靠的提高钛合金铣削表面粗糙度预测精度的方法。     

TC4钛合金高速铣削表面粗糙度研究

TC4钛合金被广泛地用于航空航天等众多领域,为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率,对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度进行研究具有十分重要的意义。切削参数是影响TC4钛合金加工表面粗糙度的重要因素,采用了正交试验分析主轴转速n、铣削深度ap、铣削宽度ae和每齿进给量fz等4个试验因素对表面粗糙度的影响规律,运用了极差分析法绘制出铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线。利用了多元线性回归分析计算出表面粗糙度的数学模型,采用F值检验法对数学模型和模型参数进行了显著性验证:FF0.01(4,11),证明了模型和参数都是高度显著的。利用了表面粗糙度预测模型对另外8组切削参数进行粗糙度预测,并将预测结果与实际实验结果时行对比,最大误差为8.9%,验证了表面粗糙度预测模型的有效性,为TC4钛合金加工提供了理论依据。     

车用铝合金铣削参数优化及表面质量研究

LY12铝合金是一种常见的汽车轻量化材料,为了实现铝合金材料的高效高质量制造,以铣削过程中铣削用量的选取范围为约束条件,建立以材料去除率最高和表面粗糙度最低为目标的多目标优化模型。通过铣削加工正交试验,采用回归分析方法,建立表面粗糙度预测模型;利用多目标线性规划法求出多目标优化模型的最优解。最后通过分析铣削用量对表面质量的影响得出:在给定的铣削参数范围内,主轴转速和进给速度对表面粗糙度的影响最为显著,侧吃刀量次之,而背吃刀量影响最小。