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表面粗糙度是衡量铝合金制品的重要指标,是产品质量的关键。本文分析了挤压成型工艺对铝合金制品表面粗糙度的主要影响因素,为实际生产提供了重要依据。 相似文献
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基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
《工具技术》2015,(8):92-95
针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。 相似文献
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轻质高强ZL109铝合金应用广泛,切削加工过程中易形成积屑瘤,导致加工表面粗糙度不受控。对ZL109铝合金切削加工表面粗糙度演变进行研究,通过改变背吃刀量和进给量,进行ZL109铝合金棒材切削加工,分析表面粗糙度的演变规律,并分析切削温度、表面微观形貌、切屑形态、刀刃损伤对切削表面粗糙度的影响规律。研究结果表明,加工表面粗糙度值随背吃刀量和进给量的增大而增大,且背吃刀量对表面粗糙度的影响较大。当进给量为0.25~0.5 mm/r,背吃刀量为0.25 mm时,加工表面粗糙度值最小,表面完整性最好,并且刀刃损伤程度最轻。 相似文献
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利用小型高速精密微铣削机床在6061铝合金表面加工微沟槽结构,对加工后的试件表面质量进行研究,以试件表面粗糙度Ra、Rz值为衡量指标,利用正交试验方法分析主轴转速、刀具悬伸量、进给量和轴向切深等因素对表面质量的影响。试验结果表明:试件表面粗糙度值整体变化趋势从大到小依次为中线区、顺铣区、逆铣区。主轴转速对表面粗糙度影响最显著,而其他因素随着表面质量要求的不同有所变化。综合考虑表面质量要求,最优组合为:刀具悬伸量为18mm,轴向切深为10μm,进给量为30mm/min,主轴转速为48 000r/min时,试件表面粗糙度最小,此时表面粗糙度Ra值为0.075μm,表面粗糙度Rz值为0.579μm。 相似文献
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正交车铣铝合金工件表面粗糙度的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过实验得到了车铣铝合金时,不同轴向进给量、用向进给量、切削速度及切削深度下工件的表面粗糙度,并由此分析了这几个切削参数对表面粗糙度的影响。 相似文献
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为研究径向超声振动参数及切削参数对车削6061铝合金表面残余应力、表面粗糙度以及表面形貌的影响,采用与普通车削进行对比的方法对6061铝合金进行纵向超声振动切削试验。结果表明:与普通车削相比,径向超声振动辅助车削能显著提高零件加工表面的残余压应力;在两种切削方式下,表面残余压应力均随切削速度的增加而增大;在相同切削参数下,随着径向超声振幅的增加,6061铝合金加工表面的残余压应力变大;与普通车削相比,径向超声振动车削使工件表面的粗糙度变大,并且伴随振幅的增加,表面粗糙度呈上升趋势;通过对加工表面的三维形貌进行观测发现,超声振动辅助车削能有效抑制传统车削加工中的积屑瘤和鳞刺等表面缺陷,并显著提高加工表面质量。 相似文献
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