高速铣削表面粗糙度的研究

通过在HSM－700型高速铣床上的正交铣削试验，联系平时实际的生产加工情况，分析高速铣削的切削加工参数对零件表面粗糙度的影响。通过分析不同铣削参数下的零件表面粗糙度和切屑变形，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

高速干车削300M钢表面粗糙度及残余应力研究

针对高强度钢300M在高速切削时加工质量不稳定的切削特点,对其进行高速干车削试验,研究切削参数对加工表面粗糙度和残余应力的影响,结果表明:进给量对加工表面粗糙度Ra的影响最大,且随着进给的增加,加工表面残留材料高度差变大,加工质量变差;加工表面进给和切削方向的残余应力均为压应力,切削速度和切削深度对残余应力的影响较大;在vc=300~400 m/min、f=0.15~0.20 mm/r、ap=0.10~0.15mm的切削条件加工时,可以获得较低的加工表面粗糙度和较大的表面残余压应力。文中的研究对高强度钢类难加工材料的加工工艺优化及高可靠性起落架零部件的制造具有理论指导意义。     

高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究

零件表面粗糙度的影响因素具有复杂性和不确定性,切削参数是能够人为控制并对零件的表面质量有较大影响的因素之一。为了优选合适的切削参数以达到提高零件表面加工质量的目的,通过设计正交试验并在此基础上建立了钛合金TC4高速铣削表面粗糙度的GRNN广义回归神经网络预测模型和经验回归模型,对其预测误差进行了比较分析。结果表明:所建立的GRNN预测模型较回归预测模型有更高的预测精度,能够更好的对表面粗糙度进行动态控制。     

高速铣削P20模具钢表面粗糙度预测模型研究

正交试验法分析了高速铣削P20模具钢时铣削速度、每齿进给量、铣削深度和行距等参数对表面粗糙度的影响.采用回归分析方法建立表面粗糙度预测模型,用方差分析验证了该模型的显著性和可靠性.     

Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

CVD涂层刀具高速铣削天然大理石表面粗糙度研究

为了提高大理石加工表面质量,改进表面粗糙度,通过设计正交试验方案,进行CVD涂层刀具高速铣削天然大理石试验,检测加工表面粗糙度,分析天然大理石表面粗糙度随着单一切削参数的变化规律,并基于经验公式,以切削速度、切削深度及进给速度为影响因素建立加工大理石表面粗糙的预测模型。通过试验得到大理石表面粗糙度随着切削速度的增加而降低,随着进给速度和切削深度的增加而增加。结果表明:预测模型具有较高的显著性,为优化切削参数以改善加工大理石表面质量提供一定的参考;切削深度是影响加工大理石表面粗糙度的主要因素。     

基于高速铣削的铝合金6061表面粗糙度试验研究

采用正交试验法,在高速加工中心上对铝合金进行高速切削试验,研究机床的切削速度、进给速度、切削深度对加工表面粗糙度的影响规律,为企业生产提供可靠的依据.     

高速微尺度铣削单晶铝表面粗糙度试验研究

微铣削是一种加工微小零件和微小特征的高精、高效加工方法,为探究单晶铝微铣削表面质量,采用直径为0.4mm的硬质合金立铣刀,对单晶铝进行三因素五水平微铣削正交试验,通过极差分析找出影响表面质量的主次因素,即主轴转速的影响最大,铣削深度其次,进给速度最小,探讨了切削参数对单晶铝微铣削表面质量的影响规律;优化获得理想的工艺参数组合,即主轴转速为36000r/min,铣削深度为10μm,进给速度为80μm/s,此时即表面粗糙度最小,为0.782μm。研究结果为单晶材料的微铣削加工提供一定的理论和试验依据。     

AZ91D镁合金高速铣削表面粗糙度及形貌表征研究

针对镁合金铣削时表面质量差的问题,在主轴转速为10000rpm～30000rpm、进给速度为400mm/min～1000mm/min、铣削深度为0. 1mm～2mm、铣削宽度为0. 4mm～8mm的铣削参数范围内,采用正交实验法研究了AZ91D镁合金表面粗糙度的变化规律及与铣削参数之间的影响关系。利用多元线性回归方法建立了铣削参数和表面粗糙度之间的数学预测模型。通过对AZ91D镁合金已加工表面粗糙度和表面微观形貌的测量,揭示影响表面粗糙度的主要铣削参数。研究表明:在铣削深度和进给速度一定的情况下随着主轴转速的增大AZ91D镁合金表面质量变好,随着进给速度的增大AZ91D镁合金铣削表面质量变差。在相同的铣削参数条件下,逆铣所得的表面质量较好。当主轴转速大于12000rpm、铣削深度小于0. 2mm、进给速度小于400mm/min的铣削参数条件下,易获得较高的铣削表面质量。     

铣削铝合金表面粗糙度试验研究

由于表面粗糙度对零件的使用性能,如零件的相互配合的稳定性、耐磨性、耐腐蚀性和使用寿命等都有着很大影响,所以它是表面加工质量的一个非常重要评价指标。表面粗糙度的形成机制可以归结为刀具结构以及形状参数等变量、切削参数变量、加工零件的形状或者要求的特殊性和切削过程中惯性等变量因数,然而这些因素的影响又不是单独作用在表面粗糙度上的,彼此存在一定的交互影响,因此,研究在铣削铝合金的过程中刀具几何参数及切削参数变化对表面粗糙度的影响,为铝合金的铣削加工提供理论参考。     

高速铣削模具钢3Cr2NiMo表面粗糙度试验研究

采用单因素试验法和正交试验法,在高速加工中心上对模具钢3Cr2NiMo进行切削试验,通过改变影响加工过程的切削参数:主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度,研究了影响工件加工表面粗糙度值程度的因素。结果表明:增大机床的主轴转速,粗糙度值显著降低,而增大进给速度、轴向铣削深度,粗糙度值增大,但增大的幅度不同,径向铣削深度的影响不明显。     

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.     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

面齿轮高速铣削表面粗糙度建模与实验分析

根据对面齿轮高速铣削齿面表面粗糙度的形成机理,分析了面齿轮高速铣削加工中的面齿轮齿面方程,建立了面齿轮高速铣削加工中的铣刀运动轨迹方程。根据高速铣削加工过程中球头铣刀刀刃实际扫成面的交点方程的坐标系,求出高速铣削残留高度。根据球头铣刀受力偏心和弯曲变形,求出面齿轮高速铣削瞬态铣削高度,进而编写M文件计算不同参数变化时对表面粗糙度的影响,通过计算值与实测值的对比,其最大误差在12.8%,结果表明,粗糙度数学模型计算值和实测值基本一致。     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

高速铣削P20模具钢铣削力建模及试验研究

采用响应曲面试验法对P20模具钢进行高速铣削试验,建立了铣削力与铣削速度、每齿进给量、轴向切深和径向切深之间的预测模型并进行了显著性的检测,且对比预测结果与实测数据,验证了该模型的准确性.通过对响应曲面及其等高线图的分析,得出铣削用量对铣削力的影响规律.     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究

为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。     

γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度研究

γ-TiAl合金因具有良好的高温物理和力学性能而广泛应用于航空航天、汽车等领域。通过γ-TiAl合金铣削加工正交试验,分析了切削参数对加工表面粗糙度的影响规律。研究表明:γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度的重要影响因素为背吃刀量和每齿进给量,其次是切削速度;切削速度、背吃刀量、每齿进给量之间的两两交互作用对表面粗糙度的影响不显著;表面粗糙度随着背吃刀量和每齿进给量的增加而增大,随着切削速度的增加先增大后减小。利用偏最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度的数学预测模型,通过模型的相关性分析以及F检验,验证了该模型具有较好的精度,能够满足表面粗糙度的一般性预测要求。在此次试验条件下获得最小表面粗糙度的切削参数为切削速度v_c=40 m/min、每齿进给量f_z=0.005 mm/z和背吃刀量a_p=0.05 mm。     

立铣刀铣削模具钢的表面粗糙度试验研究

以SKD11模具钢作为对象,探讨了不同刃倾角、螺旋角、涂层的立铣刀,以及顺、逆铣削方法对工件粗糙度的影响。试验结果表明,顺铣所得到的工件表面粗糙度整体而言比逆铣的要好。在顺铣时,使用负刃倾角立铣刀,所得到的工件表面粗糙度随着螺旋角的增加而变好。当使用正刃倾角立铣刀时,则所得到的工件表面粗糙度随着螺旋角的增加而变差。此外,采用TiAlN涂层立铣刀可以获得最佳的工件表面粗糙度,TiCN涂层立铣刀次之,无涂层立铣刀最差。