基于镍基合金车削粗糙度与金属切除量研究

高温合金GH4169具有良好的力学性能,由于材料的硬度等特性,在加工制造过程中难以保证零件的表面粗糙度。文中采用正交实验法对材料切削过程中的表面粗糙度、金属切除量进行实验研究,由切削速度、背吃刀量及进给量的分析可知：随着切削速度增加,零件表面粗糙度降低;随着背吃刀量与进给量的增加,零件的表面粗糙度增大;金属切除量随着切削三要素的增加而增加。通过车削实验对高温合金GH4169表面粗糙度与金属切除量参数分析,建立其最优预测模型,为以后加工高温合金GH4169奠定了理论基础。     

基于复合喷雾冷却的高速车削GH4169表面粗糙度的研究

在复合喷雾冷却条件下采用正交实验方法,使用硬质合金刀具高速车削GH4169高温合金,研究了复合喷雾参数对表面粗糙度的影响。结果表明:影响表面粗糙度大小的主次因素为:低温气体温度油量水量;表面粗糙度随着油量的增大而逐渐减小,随着水量的增大先减小后增大,随着低温气体温度的降低先增大后减小。     

基于正交试验法的GH4169高速铣削表面粗糙度研究

对镍基合金GH4169试件高速铣削加工表面粗糙度进行了正交试验,运用极差分析法得出4个试验因素对表面粗糙度影响程度的不同,绘制了铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线,并对其影响原因进行了分析。     

PCBN刀具断续车削Cr12MoV钢表面粗糙度的试验研究

使用PCBN(聚晶立方氮化硼)刀具对不同硬度淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。基于正交设计法,运用Minitab16统计软件对数据进行极差分析,得出工件硬度及切削参数对表面粗糙度的影响程度,实现切削参数的优选;应用多元回归分析法建立表面粗糙度的线性预测模型和指数预测模型,并对这两种模型进行比较。结果表明:影响表面粗糙度值的主次关系是工件硬度、切削速度、背吃刀量、进给量;线性预测模型平均误差不超过7%,能很好地对表面粗糙度进行预测。     

211Z铝合金铣削表面粗糙度的实验研究

211Z铝合金是一种新型的高强度铸造铝合金材料,为了研究球头立铣刀铣削该铝合金材料时转速、每齿进给量、铣削宽度和铣削深度对表面粗糙度的影响规律,设计了四因素四水平的正交试验,并通过多元线性回归分析得到表面粗糙度的预测模型。研究结果表明:表面粗糙度随着转速的增大而减小,随着进给量和铣削宽度的增大而增大,铣削深度对表面粗糙度的影响没有呈现一定的趋势;铣削参数对表面粗糙度的显著性排序依次为转速、铣削宽度、每齿进给量、铣削深度。     

数控车削铝合金表面粗糙度的实验研究

在数控车床上车削铝合金工件是当前高速切削的一个热点,选择合理的切削用量和刀具参数,成了提高切削效率和保证切削质量的关键技术。通过实验研究,分析了影响车削锻铝2A16表面粗糙度的切削用量因素、刀具几何因素。研究结果表明:在稳定切削条件下,大吃刀深度对表面粗糙度影响不大,采用合理刀尖圆弧半径和较小的进给速度,是减小表面粗糙度值的主要原因。     

钛合金车削切削力及表面粗糙度优化分析

采用TC11钛合金车削正交试验研究了各车削参数对切削温度和切削力的影响规律,进一步分析车削参数和表面粗糙度的内在联系。结果表明：切削温度与切削力相互影响,当切削速度在50～100m/min时,切削速度越高,刀具对工件挤压越剧烈,且切削温度升高并使工件软化,导致切削力减小。通过极差分析发现,影响切削力的切削参数依次为切削深度>进给量>切削速度,影响切削温度的切削参数依次为切削速度>进给量>切削深度;对于表面粗糙度各切削用量影响程度大小依次为进给量>切削速度>切削深度。在本次试验参数内,得到了最优切削力的切削参数和最优表面粗糙度的切削参数。研究结果对于加工钛合金的切削参数优化提供一定指导。     

基于正交实验分析的面齿轮磨削表面粗糙度的研究

对面齿轮磨削齿面粗糙度进行正交实验分析,采用多元非线性回归分析法建立了砂轮转速、进给速度、磨削深度的回归模型,分析了砂轮转速、进给速度、磨削深度等磨削参数对面齿轮磨削齿面粗糙度的影响状况,最后通过数学模型对单因素实验组数据进行实测值与预测值的比较,显示6组数据预测值与实际测量值的最大误差为11.13%。说明相对误差不大,此模型具有一定的精度。     

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%。     

基于回归分析方法的切削表面粗糙度模型预测研究

依据正交切削试验,利用回归分析方法,通过MATLAB软件建立切削参数与粗糙度之间的回归预测模型,并对回归模型和回归系数显著性进行了检验,可知该表面粗糙度预测模型是显著的,切削参数中切削速度对粗糙度的影响最显著。模型所反映的粗糙度变化趋势与切削试验结果基本一致:当切削速度和切削深度增加时,工件表面粗糙度呈逐渐上升趋势;当进给量增大时,工件表面粗糙度有所下降。     

镍基高温合金珩磨表面粗糙度研究

为探索镍基高温合金的珩磨加工性,进而实现镍基高温合金精密孔的高效加工,进行了GH4169定量进给珩磨试验,并对珩磨加工表面粗糙度进行了分析。结果表明：油石平均粒径及每往复进给量是影响珩磨表面粗糙度的显著因素（置信水平分别为99.5%及95%）,切向珩磨速度、轴向往复速度对珩磨表面粗糙度的影响不显著;减小油石平均粒径与每往复进给量后,单颗磨粒的平均切厚、珩磨表面粗糙度和工件表面的划痕沟槽宽度减小。     

单晶材料微磨削表面粗糙度与磨削力实验研究

为了探究微磨削对单晶DD98表面粗糙度与磨削力的影响,采用磨粒为500#和磨头直径为0.9mm的磨棒对单晶DD98进行微磨削实验。首先,设计三因素四水平正交实验,通过极差分析得到磨削参数在一定范围内对表面粗糙度影响的主次顺序,其中磨削深度影响最大,主轴转速次之,进给速度最小;并获得最优工艺参数水平组合:主轴转速为60000r/min,磨削深度为6μm,进给速度为20μm/s。其次,对单因素实验进行微磨削实验,得到在一定范围内,得到表面粗糙度值和磨削力值都随主轴转速的增大、磨削深度的减小、进给速度的减小而减小,并对这种影响规律进行分析。为单晶DD98的微磨削提供了重要的理论基础。     

GH4169镍基高温合金表面加工硬化研究

基于高速铣削GH4169镍基高温合金正交试验,借助截面法对每组加工参数下得到的材料表面进行硬度测量,记录并分析所得硬度值。通过分析可知,GH4169镍基高温合金加工性能差,加工硬化程度在110.5%-127.5%之间。通过对正交试验数据的极差分析,得到对其表面加工硬化影响的主次因素依次是铣削速度、切削深度、每齿进给量。并且随着铣削速度的增加,GH4169镍基高温合金的表面加工硬化程度逐渐降低;随着切削深度的增加,高温合金的表面加工硬化程度逐渐升高;每齿进给量对高温合金的表面加工硬化的影响很小。     

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。     

超声波振动挤压加工表面粗糙度试验研究

对超声波振动挤压加工中工件表面粗糙度的形成机理及规律进行了试验研究及分析,并对其主要工艺参数进行优选.     

基于正交试验法的CBN刀具车削表面粗糙度研究

基于CBN刀具的淬硬钢车削加工工艺,能否顺利替代传统的半精车、表面淬火后外圆磨加工工艺,其中重要的一点是新工艺技术必须能保证原有工艺技术的质量,还要求提高效率.在与企业的生产实际中采用正交试验法,找出基于CBN刀具加工影响表面粗糙度的主要因素,同时试验CBN刀具代替磨削加工的可行性.通过对试验数据的直观、方差分析,基于CBN刀具的硬车削加工工艺能满足产品加工的要求,且走刀量是影响表面粗糙度的主要因素.     

正交车铣TC4钛合金表面粗糙度分析

车铣加工技术是近年发展起来的先进切削加工技术之一。本文采用多因素正交试验法,进行了一系列的正交车铣TC4钛合金切削试验,研究了车铣切削用量与表面粗糙度之间的变化规律。通过方差分析确定了各因素对表面粗糙度的影响大小的主次顺序,每齿进给量和偏心量对表面粗糙度的影响较大。采用回归分析原理,建立了表面粗糙度的预测模型,根据统计检验结果表明,已加工表面粗糙度预测模型呈高度显著检验状态,具有很高的可信度。     

基于正交设计的GH4169高温合金电火花线切割加工研究

GH4169合金是一种典型的难加工材料,具有高强度,切削加工时切削力大等特征,采用普通方法加工时刀具磨损严重,表面质量和精度难以保证。针对上述现象,采用正交实验对镍基高温合金GH4169进行线切割加工研究。研究了不同的加工参数(脉冲宽度、间隙、管数、加工限速)对中走丝线切割加工GH4169合金的表面粗糙度和切割速度的影响。并对实验结果进行了主效应分析以及方差分析。结果表明:表面粗糙度随着加工限速的增大而增大,切割速度随着管数的增大而增大。加工参数在脉宽为60μs,间隙为4ns,管数为8,加工限速150步/s时获得最快的切割速度;加工参数在脉宽为40μs,间隙为10ns,管数为2,加工限速50步/s时获得较小表面粗糙度值。     

叶片抛磨表面粗糙度优化预测模型及实验研究

抛磨作为提高叶片表面质量的最后一道工序,能够显著提高叶片表面完整性,表面粗糙度是衡量叶片抛磨后表面完整性最重要的技术指标。采用六自由度机器人+百叶轮弹性磨具对叶片进行抛磨加工,首先采用单因素实验法分析了影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数,接着采用正交试验得出了叶片抛磨加工的优化工艺参数区间,最后采用非线性回归模型对表面粗糙度进行了预测。实验验证结果表明,影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数依次为百叶轮目数、接触压缩量、抛磨循环次数和机器人进给速度,采用川崎RS20N机器人抛磨某型号精铸汽轮机叶片,优选区间为百叶轮目数（200～600）#之间,接触压缩量为（0.2～1.2）mm,抛磨循环次数为（2～4）次,进给速度为（0.1～0.4）mm/s,在优选工艺区间进行加工,表面粗糙度均低于0.4μm,预测模型和实际抛磨结果误差率低于10%,表明该预测模型能够为实现叶片抛磨工艺参数在线控制和调整提供理论依据。     

基于正交试验法的W-Fe-Ni合金车削表面粗糙度研究

运用正交试验法对W-Fe-Ni合金半球试件车削加工表面粗糙度进行了试验,并采用极差分析法分析了试验结果。结果表明,球形零件的加工表面粗糙度随进给量、切削深度的增大而增大,随切削速度的增大而减小,其中进给量是最主要的影响因素,其次为切削深度,切削速度的影响很小。