切削参数对纯铁车削表面粗糙度的影响

为提高纯铁材料精加工时的表面质量,在相同冷却润滑方式下进行不同切削参数条件下的切削试验,分析不同切削工艺参数对已加工纯铁表面质量的影响规律。结果表明:不同切削参数造成的切削温度变化是影响粗糙度的主要因素,而进给量以及切削深度对加工表面的最大轮廓高度产生了较大影响。试验结果对纯铁精加工采用合适的切削参数以提高表面质量具有重要意义。     

超高速旋转金刚石划片刀制造工艺的研究

刀具在进行超高速切削工件时,刀具结构上及切削参数的变化会对工件的质量产生很大的影响。在超高速切削机床上用其进行切削实验,对切削硅晶片的划片刀的车削工艺、电镀工艺和后续加工工艺进行研究,利用改变切削参数中的走刀速度,并对切削之后的工件切缝宽度进行测量,得出切缝宽度与走刀速度关系,得出优化的切削参数。     

基于BP神经网络数控机床切削能耗的研究

数控机床的能耗来源于工作时的电动机空载和切削过程中的负载消耗。分析切削过程中的切削速度、进给速度、切削深度等切削参数对数控机床能耗的影响;基于BP神经网络搭建数控机床能耗与切削参数的模型,简化了经验公式繁琐的计算过程;利用遗传算法对切削参数进行优化。对比试验表明:用优化后的参数进行加工,能明显地降低能耗,为加工过程能耗控制提供了一个良好的方案。     

基于改进模糊神经网络的铣削加工参数选择(英文)

研究了铣削加工的参数选择。采用基于专家规则和模糊神经网络的推理方法获得优化的切削参数。通过使用优化后的切削参数对切削效率、加工成本和表面光洁度进行优化组合。以一种切削材料为例,考虑其硬度因素,对其切削速度等加工参数进行优化,验证了所提出的参数优化方法的有效性。     

镍基合金高速切削性能分析及参数优化

对镍基合金切削过程进行有限元建模和动态数值模拟,并结合高速切削试验平台,通过多元正交试验分析切削参数对切削力及刀具磨损的影响规律,得到基于切削用量的切削力和刀具寿命预测模型.最后应用遗传算法对切削参数进行合理选择与优化,试验所得数据为镍基合金高速切削工艺参数的选择提供了参考和依据.     

基于改进的BP神经网络对切削参数的优化选择

为了在切削零件时能合理选择切削参数并充分发挥机床的效能,建立了改进的BP神经网络,用样本集来训练和检测BP神经网络.实现了对切削参数的优化选择和切除率的预测,为切削参数的选择提供了理论依据.实例表明,采用BP神经网络优选的切削参数进行加工,能明显地降低成本、提高生产效率.     

高温合金高速切削性能分析及参数优化

对铁基高温合金切削过程进行有限元建模和动态数值模拟,并结合高速切削试验平台,通过多元正交试验分析切削参数对切削力及刀具磨损的影响规律,得到基于切削用量的切削力和刀具寿命预测模型。最后应用遗传算法对切削参数进行合理选择与优化,试验所得数据为镍基合金高速切削工艺参数的选择提供了参考和依据。     

基于混合推理的切削参数优选系统开发

针对现有航空发动机结构件切削加工参数数据库数据分散、针对性和准确性不强等问题,通过分析航空发动机结构件的加工工艺,提炼出影响切削加工参数选择的主要因素;据此,建立适用于航空发动机结构件加工的切削参数数据库系统,提出一种基于规则混合推理的加工参数智能优选方法;进而利用NX二次开发技术,开发出基于混合推理的切削参数优选系统,实现了切削参数的自动加载,从而有效减轻工艺人员设计负担,提高零件编程效率。最后,在航空发动机典型结构件上验证了所开发系统的有效性。     

基于田口法和主成分分析法的高速铣削316L不锈钢的参数优化

为了全面考虑切削参数对切削过程中切削力和振动的综合影响,将田口法与主成分分析法相结合,应用SPASS软件,以切削合力和切削振动为综合目标进行切削参数优化,得出小直径铣刀高速铣削316L不锈钢外形轮廓的最优的切削参数组合,并验证了结果的正确性。     

高速铣削2A12铝合金的切削参数模糊推理

切削参数的优化选择是多变量函数针对多目标的最优解问题,具有很强的不确定性。应用模糊数学方法,针对径向切削力和表面粗糙度两个指标,建立了切削参数的模糊推理准则和隶属度函数,实现了对铣削参数用量(铣削速度、每齿进给量、径向切削深度、轴向切削深度)的模糊推理。进行了高速铣削2A12铝合金材料的试验,试验结果与模糊推理的结果吻合度较高。     

复合排齿圈车削模型的有限元仿真

基于Deform3D软件平台,针对薄壁件复合排大齿圈建立三维有限元模型,并模拟了不同工艺参数下的车削加工过程,得到了切削过程中的切削力分布场和温度场。通过分析不同切削参数下切削力和切削热的变化规律,得出切削深度和进给量对切削力影响较大,而切削速度对切削热的影响大于切削深度和进给量。该研究结果为进一步优化工艺参数和加工变形控制提供了依据。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

基于数据挖掘的切削参数优化

针对结构件数控铣削编程的切削参数选择的复杂性,提出了基于数据挖掘的切削参数选择和优化方法,通过影响因素分析和分类分析算法进行工艺参数影响因素的分析和建模,通过选取一定误差范围的数据记录,综合关联知识发现的规则进行切削参数优化,通过实例验证了方法的可行性.     

基于CAE和神经网络的切削参数优化

提出了一种以变形加工误差为约束的基于有限元分析和神经网络的切削参数优化方法.针对复杂工件夹具系统在切削过程中的变形问题进行有限元刚度计算,然后通过神经网络的方法拟合切削参数和工件夹具系统变形误差之间的关系.并以加工生产效率最大化为目标,在保证加工精度的前提下优化切削参数.从而实现以工艺成本最小化来提高零件的加工精度.     

基于灰色理论的切削参数优化系统

切削参数的合理选择是保证零件加工质量的重要环节.应用灰色系统理论,用不完全、不确定的少量数据建立切削参数预测的GM(1,4)模型,可对切削参数进行较准确的分析预测.实际应用结果表明,该模型对切削参数的预测精度高.     

基于Web的数控刀具切削参数专家系统的设计与开发

借助于数控加工切削用量计算工具及切削参数经验库等,合理选用数控切削参数是提高数控制造车间生产率、降低加工成本的基本途径之一。基于ASP与ADO技术,设计并实现了基于W eb的网络化数控刀具切削参数专家系统,将刀具制造商的推荐使用参数与用户的经验参数集于一体,为局域网用户合理选用数控切削参数提供了方便、可靠的依据。     

薄壁件铣削加工颤振控制研究

针对薄壁支架加工过程中出现的颤振现象,通过铣削加工颤振机理分析,并进行切削参数优化,解决了加工过程中的颤振问题。首先通过建立有限元模型,进行零件模态分析,获取零件动态特性;接着通过试验与仿真相结合的方式,获取机床-刀具系统的颤振稳定域;并进行稳定域内参数优化、零件动态特性与切削参数对比分析,最终获取避免加工颤振的切削参数,并进行加工验证试验,解决了加工颤振问题,提高了产品质量。结果表明通过切削参数优化可有效解决加工过程中得颤振问题。     

数控铣削参数数据库的设计与实现

在探讨数据结构规范化的基础上建立了数控铣削参数数据库,该数据库按切削深度规范化存贮切削数据,可以指导用户选择铣削用量,并计算铣削力、扭矩、功率等参数,实现了铣削速度的泰勒公式插值.     

切削参数对碳钢微量润滑切削温度的影响

为了了解切削参数影响碳钢微量润滑切削温度的规律,通过45钢的车削实验,利用自然热电偶测温,探明在干切削、传统浇注润滑和微量润滑条件下,不同切削参数对切削温度的影响及原因。实验结果表明:MQL切削温度随切削参数增大而上升,切削速度对MQL温度影响最大,切削深度影响最小;在低切削速度时,MQL冷却效果优于传统浇注润滑,在中、高速时,MQL冷却效果比浇注润滑差;MQL冷却能力随切削速度和进给量增大而减弱,不随切削深度而变化。     

加工复合地板耐磨层时PCD刀具切削参数的研究

切削参数是影响PCD刀具切削性能的主要因素。本文采用Element Six公司的SYNDITE CTH025型聚晶金刚石(PCD)复合片制成强化复合地板用切削刀具，进行了一系列加工强化复合地板耐磨层的切削实验。通过实验研究了切削参数对刀具切削力的影响，得出了切削力随切削参数的变化规律，指出随着切削深度的增加，PCD刀具切削力增加；进给速度的增加使切削力增加；切削速度的增加将会使切削力降低。同时，分析了切削参数对刀具磨损、工件加工质量以及加工效率的影响。最后，本文总结了采用PCD刀具加工强化复合地板时加工参数的选择原则，认为当n=6000r／min、f=10000mm／min能够实现较高的加工效率，并保证工件的加工质量。