CBN刀具车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

利用正交设计方法,对立方氮化硼(CBN)刀具硬态干式车削淬硬钢Cr12Mo V时,切削用量三要素(切削速度、进给量和切削深度)对加工表面粗糙度的影响进行了分析,运用响应曲面法(RSM)建立了加工表面粗糙度的预测模型。研究结果表明:CBN刀具车削淬硬钢Cr12Mo V时对加工表面粗糙度影响最大的加工参数是切削速度,其次是进给量,切削深度对加工表面粗糙度的影响较小;预测模型能够高精度地对表面粗糙度进行预测,平均误差不超过9.7%。     

硬车削滚动轴承套圈的试验研究

针对滚动轴承套圈硬车削加工过程中表面质量存在的问题,对硬车削过程中切削用量和刀具参数对表面粗糙度的影响进行了研究,采用CBN刀具进行了6205滚动轴承套圈的硬车削加工试验,将进给量、切削速度、切削深度和刀尖圆弧半径作为试验因子,通过正交试验分析了它们对零件加工后表面粗糙度的影响规律,并归纳出了该试验范围内的最佳切削用量和刀具参数组合。研究结果表明,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响次之,切削速度对表面粗糙度的有一定影响,切削深度对表面粗糙度的影响非常小。     

PCBN刀具硬态切削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度试验与预测

对典型淬硬轴承钢GCr15进行了不同切削用量和不同PCBN刀具几何参数条件下的表面粗糙度切削试验。试验分析表明,进给量和刀尖圆弧半径是影响表面粗糙度的主要因素,背吃刀量对表面粗糙度影响较小,但背吃刀量和切削速度的交互作用对粗糙度有显著影响。运用反应曲面法（RSM）建立了硬态切削表面粗糙度预测模型,通过试验验证了预测模型的准确性。     

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

为探讨断续切削加工中影响表面粗糙度因素的显著关系,采用正交试验法,使用聚晶立方氮化硼(PCBN)刀具,给定不同的切削用量,对淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。分析切削加工参数对表面粗糙度的影响及切削参数的优选,运用响应曲面法(RSM)建立表面粗糙度的预测模型,并对预测模型进行试验验证。结果表明,影响表面粗糙度的显著因素依次是切削速度、进给量、切削深度;预测模型能够很好的对表面粗糙度进行预测,误差不超过7.2%。     

基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

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。     

涂层硬质合金刀具干式切削淬硬钢的试验研究

通过采用涂层硬质合金刀具对淬硬 4 5钢硬态干式切削试验 ,分析硬态干式切削淬硬钢的特点 ,研究了涂层硬质合金刀具及其几何参数的优化 ,讨论了涂层硬质合金刀具磨损形式、刀具耐用度及加工表面粗糙度 ,得出了可应用于实际干式切削加工的切削条件和参数     

PCD刀具车削超硬铝合金的切削性能研究

以Al7075-T6为加工对象,通过车削试验对PCD刀具车削超硬铝合金的三向动态切削力和表面粗糙度展开研究,建立基于BP神经网络的切削力和表面粗糙度预测模型。结果表明:随着切削用量三要素的变化,切削力变化显著;对于表面粗糙度而言,背吃刀量、进给量和切削速度之间无交互作用;基于L-M优化算法的BP神经网络对样本的拟合度高,且对切削力和表面粗糙度的预测精度高。     

涂层硬质合金刀具干式切削淬硬钢的试验研究

通过采用涂层硬质合金刀具对淬硬45钢硬态干式切削试验,分析硬态干式切削淬硬钢的特点,研究了涂层硬质合金刀具及其几何参数的优化,讨论了涂层硬质合金刀具磨损形式、鼠具耐用度及加工表面粗糙度,得出院要中应用于实际干式切削加工的切削条件和参数。     

45钢车削表面粗糙度试验研究

建立切削加工试验平台,进行45钢的数控车削试验。通过单因素试验和多因素试验来研究切削用量的改变对表面粗糙度的影响。建立表面粗糙度预测模型,达到切削用量的优化选择、降低工件表面粗糙度和提高生产效率的目的,可为加工提供理论依据,指导实际生产。     

铝基复合材料的绿色切削加工表面试验

通过正交试验研究干切削SiCp/Al复合材料时,切削用量对已加工表面粗糙度的影响.选定切削用量,试验研究干式切削、压缩空气喷吹、油液浇注和最小量润滑油雾喷射切削区等冷却方式对加工表面粗糙度的影响.试验结果表明,以一定流量的油雾喷射冷却润滑切削所得的加工表面粗糙度,与传统的油液浇注切削所得的已加工表面粗糙度比较接近.     

细长轴振动车削表面粗糙度的研究

根据超声波振动车削加工原理,第一步通过逐点单因素试验对超声振动切削下细长轴不同位置处表面粗糙度随切削用量的变化进行了研究,确定了不同切削因素变化下细长轴表面粗糙度的极值位置;第二步通过正交试验研究了超声振动车削细长轴时切削用量对工件整体平均表面粗糙度的影响,并与普通切削进行了对比试验。试验结果表明:超声波振动车削能够显著改善细长轴加工后的表面粗糙度。同时研究了各切削用量对表面粗糙度的影响规律,并对超声振动切削参数进行优化,得出试验最佳切削参数。     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

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。     

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。     

2Cr13不锈钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

针对汽轮机叶片常用钢2Cr13不锈钢在切削加工中表面质量存在的问题,对高速铣削条件下2Cr13不锈钢表面粗糙度预测模型进行了研究。将最小二乘支持向量机原理应用到高速铣削2Cr13不锈钢的表面粗糙度预测建模中。得出的模型能方便地预测铣削参数对表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值。经试验验证,应用最小二乘支持向量机原理建立的粗糙度预测模型回归预测精度高。基于最小二乘支持向量机原理建模方法适合于表面粗糙度预测。     

钛合金车削加工表面粗糙度试验研究

为了探索难加工材料钛合金的车削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数.分别进行了常温干式车削和低温冷风车削试验,对实验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在低温冷风车削条件下和干式车削条件下的粗糙度经验公式,从而找到了钛合金材料车削表面粗糙度的变化规律.     

钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型研究

TC25钛合金具有良好的高温强度和热稳定性,是制造航空发动机的理想材料。表面粗糙度是衡量钛合金零件表面加工质量的重要指标。基于正交试验数据,采用极差分析探究各铣削参数对铣削表面粗糙度的影响程度与影响规律。影响表面粗糙度的铣削参数的主次顺序为:每齿进给量f_z主轴转速n轴向切深a_p径向切深a_e。空列极差R=0.026,小于各因素极差值,说明各因素对指标均有较大影响且水平选择合理。采用多元线性回归方法建立了钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型。对预测模型进行了显著性检验,F=21.547 3F(4,11),说明模型高度显著。通过加工验证试验,证明了切削参数A_3B_1C_1D_1为最优组合。验证试验的预测误差为1.2%～8.1%,证明预测模型具有较高的精度。     

铣削表面粗糙度在线监测与加工参数的自适应优化

针对实际加工中工件与刀具之间的无规律振动而导致零件表面粗糙度不受控制的问题,提出了一种融合在线监测和自适应加工的方法.以主轴转速、背吃刀量、进给速度以及工件振动量为特征,基于XGBOOST算法对表面粗糙度进行回归分析,建立表面粗糙度的预测模型;在加工中对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立实时表面粗糙度在线监测系统;当预测结果超出警戒值时,系统自动对切削参数背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,进而减小工件振动,从而保证被加工零件的表面粗糙度.与传统的先加工后测量的方法相比,提出的方法实现了在加工的同时进行预测、分析与切削参数的自适应优化,有效地控制了被加工零件的表面粗糙度.