电火花加工表面粗糙度的正态分布特性

一、前言电火花加工表面是由无数凹坑和凸起所组成。由于放电的随机性,使得凹坑直径和深度变化较大,且具有面积重迭和深度重迭性。因此,凹坑实际上是无方向性的不规则的三维空间。用车、铣、刨等切削加工方法形成的加工表面是由方向性很强的加工纹理所组成。表面粗糙度常用垂直于纹理的轮廓算术平均偏差R_a或微观不平度十点高度R_z来评定,通常以R_a为主。电火花加工表面粗糙度由于没有专门的测试仪器,故也仍使用切削加     

如何改善合金钢螺纹加工的表面粗糙度

难加工材料目前国内广泛用于机械加工各个领域,其特点是硬度高、强度大、韧性好、耐磨性能强,但是可加工性能差。我厂生产的超高压容器(人造水晶釜)中的关键零件都是用高强度合金钢PCrNi3MoV_A和33CrNi3MoV_A制造的。它们都属难加工材料,调质后的硬度一般为HB260～340,具有较高的强度和较大的韧性。它们虽然比淬火钢的硬度低,但冲击韧性较高。再加上这些零件单向受力大,采用锯齿形螺纹的要求就更高。因此,常规加工时常发生崩刃、打刀、切削力大、车刀     

基于神经网络的电化学加工表面粗糙度预测与加工参数正交优化

电化学加工的表面粗糙度与加工电流、加工间隙、电解液温度、加工时间、电解液配比等工艺参数密切相关,而这些工艺参数与工件表面粗糙度之间为复杂的非线性关系,建立其关联一直是电化学加工中的难题。以BP神经网络为基本工具,建立了加工参数与表面粗糙度之间关系的数学模型,利用实验数据训练网络,结果表明可实现较小的预测误差;应用正交法分析实验数据,实现了可使表面粗糙度参数变化幅度较大的加工参数的优化配置。     

零件表面加工质量及其粗糙度的选择

1 机械加工表面质量对机器使用性能的影响 （1）表面质量对耐磨性的影响 1）表面粗糙度对耐磨性的影响。一个加工好的摩擦副的两个接触表面之间，最初阶段只在表面粗糙峰部接触，实际接触面积远小于理论接触面积，但有非常大的单位应力，使实际接触面积处产生塑性变形、弹性变形和峰部之间的剪切破坏，引起严重磨损。零件磨损一般可分为三个阶段：     

基于物理模型和神经网络融合的表面粗糙度预测方法

当前表面粗糙度预测的单一建模方法都存在一定的局限性,物理建模方法无法表征实际加工动态过程,机器学习模型需要大量训练数据且解释性较差。提出了一种物理模型与神经网络深度耦合的融合模型,通过训练卷积自编码器作为特征提取器构建数据集,然后训练融合模型,实现对表面粗糙度的精确预测,通过高温合金侧铣实验建立的数据集进行了验证,上述模型在训练集上预测相对误差为4.48%,测试集上的平均预测相对误差为5.67%。以10%为允差范围,则预测的准确率为84.29%,有较高的精准度。     

基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测

不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度.考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型.首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测.将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面...     

浅谈提高普通车削加工表面粗糙度的方法

我们在普通车削加工过程中,经常发现零件的表面粗糙度达不到图纸要求,经常出现车削好的工件,从表面看上去很亮,但粗糙度达不到图纸要求,有时候看上去不亮,但能达到图纸要求。要提高普通车削加工表面粗糙度是复杂,是由各方面的因素决定的,本文主要通过切削过程基本规律的揭示,介绍提高普通车削加工表面粗糙度的一些方法,对初学者研究提高普通车削加工表面粗糙度具有一定的理论和实践指导意义。     

零件加工表面粗糙度的标注选择

表面粗糙度是指零件的加工表面具有的较小间距和微小峰谷的不平整度,表面粗糙度越小,表示加工表面越光滑。零件的表面粗糙度与其安装使用后的配合性质、耐磨性、疲劳强度以及电气性能等有着密切关系,对产品本身的使用寿命和可靠性有着重要影响。在零件设计图纸上,粗糙度一般采用Ra、Rz两种标注方式。     

数控加工中表面粗糙度的影响因素及其控制

艰数控加工过程中的普通外圆车削加工和用球头铣刀平面铣削为研究对象,建立这两种典型加工过程中表面粗糙度的数学模型。根据数学模型分析数控加工过程中表面粗糙度的影响因素,并研究影响因素的选择方法及合理的取值范围。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

基于人工神经网络的高速加工表面粗糙度预测模型

应用人工神经网络方法建立了高速铣削淬硬模具钢的表面粗糙度预测模型。该模型的预测结果与实测数据吻合良好,可为高速加工切削参数的选择和表面质量控制提供依据。     

切削参数对不锈钢加工表面粗糙度的影响

通过切削试验研究了进给量、切削速度、刀具圆弧半径以及切屑形态等四个因素对不锈钢加工表面粗糙度的影响规律,确定了降低表面粗糙度的切削参数优化组合。     

加工工艺对表面粗糙度及疲劳寿命的影响

研究了5种加工工艺对7075-T7351铝合金飞机装配紧固孔表面粗糙度的影响，分析了影响表面粗糙度的因素；根据实验数据，采用回归分析方法，建立了进给量及切削速度对紧固孔表面粗糙度影响的经验公式；利用断裂力学的原理，探讨了表面粗糙度对紧固孔疲劳性能的影响。研究结果表明，采用一步复合制孔工艺产生的加工表面，表面粗糙度最小，抗疲劳破坏能力最强；采用钻扩铰多步慢进给和多步快进给工艺产生的加工表面则次之。影响紧固孔表面粗糙度的主要因素是毛刺、积屑瘤和鳞刺；适当减小进给量、增大切削速度是消除积屑瘤和鳞刺、降低表面粗糙度的重要手段。     

模具表面光整加工工艺技术

根据磁力研磨加工的特点,结合数控技术,介绍了模具表面的光整加工工艺。主要分析研究了该工艺的工作原理、加工特点、工艺参数,并进行了工艺实践,证实了模具表面应用磁力研磨工艺进行光整加工的可行性和优越性。     

微细铣削硬铝时切削用量对表面粗糙度的影响

利用自研的三轴微小型立式数控铣床和微径立铣刀(直径小于1mm),通过双因素及中心复合实验设计的方法,分析微细铣削硬铝LY12过程中的铣削参数(包括每齿进给量、轴向切深、主轴转速、刀具直径以及刀具悬伸量)对工件表面粗糙度的影响,重点探讨了每齿进给量和轴向切深对表面粗糙度的交互影响,并建立了数学模型,为微细铣削工艺参数的选择和表面质量的控制提供了基本依据。     

机械加工影响表面粗糙度的因素及改善措施

机械加工工件时加工精度与机床的精度及包括刀具、夹具、工件在内的整个系统有直接的关系,影响机械加工精度的因素很多,如机床制造零件的误差和安装误差以及加工过程中的有关操作,需要掌握机械加工中各种工艺对加工零件表面质量影响的规律,以便运用这些规律来控制零件加工的表面粗糙度,最终改善零件的表面质量、提高产品使用性能、减少机械设备的损坏、降低生产成本、提高经济效益。本文探讨了机械加工影响零件表面粗糙度的因素及改善措施。     

曲面数控加工中粗糙度影响因素的研究与应用

分析了在数控铣削加工中,曲面粗糙度的影响因素,以及在实际应用中的指导意义.     

硬态切削冷挤压凸模表面粗糙度的试验研究

应用正交试验法研究了硬态切削冷挤压凸模时,切削用量与刀尖圆弧半径对加工表面粗糙度的影响规律,找出了影响加工表面粗糙度的主要因素,得出了最优切削加工参数组合,最后通过了验证试验。     

面向网络的数控加工表面质量预测系统的实现

以Java和VRML技术及其接口技术为网络环境的实现工具,实现了一种面向网络应用的数控加工表面质量预测系统,该系统具有成本低、效率高、普及性高等特点。最后对该系统的可靠性进行了评估。     

高速切削表面粗糙度理论研究综述

表面粗糙度是评价产品精度和进行零件设计的技术要求之一，也是衡量切削加工性能的重要指标。对表面粗糙度的预报和控制，已受到国内、外研究学者的广泛关注。文中根据近几年来国内外研究进展情况，对表面粗糙度理论研究的相关问题进行了评述，并对今后研究的发展方向作了探讨。