基于响应曲面法的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,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其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。     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

五轴球头铣削加工表面三维形貌分析

基于五轴球头铣削加工过程中刀具偏离对工件表面形貌产生的影响,提出一种五轴球头铣削加工表面形貌预测和粗糙度分析模型。该模型结合铣削工艺参数如切削槽数量、进给速度、切削深度以及偏心率和刀具径向跳动产生的影响对表面形貌和粗糙度参数质量(平均粗糙度和均方根粗糙度)进行预测,同时模拟加工中刀具引导角和倾斜角对加工表面质量的影响。最后通过在不同切削条件下进行五轴球头铣削试验,验证了所提出的表面形貌预测模型的有效性。     

端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的 针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法 首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果 CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度Rsm和支承长度率Rmr(c)的预测结果与实验值吻合。结论 考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

超声辅助铣削碳纤维复合材料的工艺研究

使用自行研制的超声振动发生系统,对碳纤维复合材料进行了铣削加工实验研究,通过建立瞬时铣削模型,分析超声辅助铣削与传统铣削下纤维束的断裂机理,及在不同加工参数下对切削力、工件表面粗糙度的影响。实验结果表明:随着主轴转速的升高,铣削力和工件表面粗糙度减小;随着进给速度的增加,铣削力和工件表面粗糙度增加;随着切深增加,铣削力和工件表面粗糙度增加。与传统铣削相比,在相同的加工参数下,超声辅助铣削加工铣削力和工件表面粗糙度较小。     

高速铣削铸铝半圆弧工件表面粗糙度的实验研究

通过正交实验研究了采用球头铣刀高速铣削铸铝半圆弧内表面时表面粗糙度的影响因素及变化规律,分析了影响半圆弧加工表面质量的各种因素的主次关系.实验结果表明:高速铣削半圆弧内表面时,不同弧段的已加工表面粗糙度不同,切削行距和切削速度对已加工表面粗糙度影响最大,而被加工工件的圆弧半径对已加工表面粗糙度没有太大影响.     

高速干铣削高强钢铣削力及表面粗糙度研究

选用PVD—TiAlN-TiN硬质合金涂层刀具,进行高速干铣削AISI4340高强钢正交试验,研究铣削力及加工表面粗糙度随切削参数的变化,并建立铣削力及加工表面粗糙度与切削参数之间的经验模型。分析结果表明:每齿进给量和铣削速度对主切削力Fz影响较大,径向切削深度对加工表面粗糙度Ra影响较小。建立的铣削力及加工表面粗糙度经验模型,经过检验,相对误差较小。涂层刀具高速铣削AISI4340钢时,采用较小的轴向切削深度和每齿进给量以及较大的铣削速度和径向切削深度有利于得到较小的铣削力和加工表面粗糙度。     

基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究

目的 研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法 对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果 发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056 098,平均误差为0.022 277,而BP方法的最大误差为0.074 947,平均误差为0.036 578。结论 环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。     

钛合金拉伸铣削的机理与试验研究

对钛合金TC4(Ti6Al4V)在拉伸状态下进行铣削加工.建立平面应变的残余应力形成模型,分析了拉伸装夹改变加工表层残余应力的机理.研究了铣削对钛合金表面残余应力和表面粗糙度的影响,得到了在不同切削参数下钛合金表面残余应力和表面粗糙度的实验数据.实验结果表明,拉伸装夹基本不影响表面粗糙度,但可以大大提高加工表面残余压应力并增大残余压应力层的厚度.