叶片数控加工表面粗糙度控制的研究

分析叶片数控加工中影响表面粗糙度的主要因素,推算出插补与走刀步长、加工残留高度的计算公式,并分析其余切削参数对表面粗糙度的影响,在实际应用中具有指导意义.     

切削加工表面粗糙度影响因素及预测建模综述

表面粗糙度对零件的使用寿命有很大影响,正确、合理地选用表面粗糙度数值,可以减少零件的加工费用,提高零件的使用寿命。对表面粗糙度的评定参数及测量方法进行了介绍,重点阐述了表面粗糙度的产生机制和切削参数对表面粗糙度的影响;从回归分析法、响应曲面法和神经网络建模方法3个方面综述了表面粗糙度预测与建模的研究进展。指出用多参数表征表面粗糙度和建立加工表面粗糙度的预测、优化和工艺工况为一体的综合预测模型是未来发展方向。     

铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

虚拟数控车削加工过程仿真与表面粗糙度预测

虚拟切削仿真加工主要包括几何仿真和物理仿真两个方面,目前几何仿真方面的研究比较全面和深入,而物理仿真尤其是表面粗糙度的仿真研究还比较少,为此,基于C++ Builder软件仿真了工件的实际加工过程,并对表面粗糙度进行了仿真,以发现制造过程中可能出现的问题,在产品实际生产之前就采取预防措施,从而达到产品一次性制造成功.降低了成本,缩短了产品开发周期.     

切削加工表面粗糙度预测方法

表面粗糙度是进行零件设计的重要技术要求之一,也是衡量工件加工质量的重要指标,因此,在实际加工前,对表面粗糙度进行预测和加工参数优化具有重要的意义.文章根据近年来国内外的研究进展情况,总结和讨论了切削加工过程中表面粗糙度的预测方法:理论方法、设计实验方法和人工智能方法,并探讨了该研究领域今后的发展方向.     

基于振动传感器的车削加工表面粗糙度预测

文章通过深入研究车床精车外圆时刀具和工件存在相对振动的情况下,加工工件表面轮廓的形成机理,探索出一种建立表面粗糙度值预测模型的新方法。并结合传感器技术,搭建一个能用于测量振动信号的实验平台,通过比较表面粗糙度的预测值和实测值,证明预测模型有一定的准确度。     

基于神经网络的表面粗糙度智能预测系统

表面粗糙度趋势分析及预测技术是计算机集成制造系统故障诊断技术发展的迫切需要。本文在讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,基于神经网络方法设计了智能型的工件表面粗糙度监测预测系统,将非线性预测和多因素预测引入表面粗糙度预测模型中,即在进行工件表面租糙度预测时兼顾了刀具磨损,从而使本系统拥有可靠和高精度的预测效果。     

EPS消失模数控加工快速成形方法研究

研究了无模具条件下EPS消失模的成形方法。采用数控铣削加工成形方法,进行制动器壳体、从动齿轮轮毂和制动盘的EPS消失模加工成形试验。结果表明,采用数控加工的EPS模型其尺寸精度和表面粗糙度均满足消失模铸造的要求。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

熔融沉积成型工艺参数及数控加工后处理对表面精度的影响

为了提高熔融沉积成型(Fused Deposition Modeling,FDM)成型件的表面质量,提出利用数控加工对FDM成型件进行表面加工的后处理方法,研究打印速度、挤出速度和分层厚度等工艺参数对成型件的成型误差和表面粗糙度的影响,在此基础上,研究数控加工对其加工误差和表面粗糙度的影响。结果表明:FDM成型件表面粗糙度较大,最大达到24.434μm,合理设置打印速度、挤出速度和分层厚度可以有效降低FDM成型件的成型误差;数控加工可以有效降低FDM成型件的表面粗糙度值,表面粗糙度降低到1.979~2.446μm。     

细长轴车削表面粗糙度实验与分析

为了明确加工状态及切削参数对细长轴类零件切削表面粗糙度的影响规律,通过刀具切削刃与工件表面形貌的几何映射关系,推导轴向截面的轮廓曲线方程,得出不同切削参数下的理论表面粗糙度值;对比分析不同加工状态、切削参数下细长轴切削表面粗糙度数据。结果表明：稳定切削时,细长轴工件的振动以主轴转频及其倍频为主,加工表面粗糙度受进给量影响最大,粗糙度随进给量的增大而增大,工件刚度较大时理论粗糙度与实测结果误差较小;当颤振发生时,工件振动信号中出现与其固有频率接近的高频振动成分,此时粗糙度理论预测结果与实测结果误差较大。理论模型中应充分融合工艺系统的振动信息,可进一步提高预测模型的精度与适用范围。     

曲面造型及数控加工刀具轨迹生成方法的研究

依据双三次均匀B样条曲面造型理论，运用等参数线加工方法，借助MATLAB程序设计语言编程，以叶轮叶片零件为例，给出了一种较为简便的曲面造型及数控加工刀具轨迹的生成方法。     

数控车削45调质钢粗糙度影响因素研究

以加工表面粗糙度与切削用量的关系为研究对象,采用单因素试验方法,利用硬质合金刀具对45调质钢进行湿式车削试验,测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值,对试验结果进行分析。结果表明:在试验采用的切削参数范围内,表面粗糙度随进给量的增加而近似成线性增加;背吃刀量从0.05 mm增加到0.10 mm时,表面粗糙度减小,从0.10mm到0.20 mm时,表面粗糙度增加;切削速度从500 r/min到1 000 r/min时,加工表面粗糙度呈减小趋势,从1 000r/min到1 400 r/min时出现略为增加的趋势;该研究对实际加工45调质钢具有一定的指导意义,也可为合理选择切削用量提供理论参考。     

基于曲面重构方法的大型叶片加工定位问题研究

大型水轮机叶片曲面翘曲,双面加工,笨重不易翻动,给其找正定位带来极大不便。长期以来,加工现场通常采用人工找正定位,其缺点是找正困难、效率低、精度差。本文通过反求工程方法将测量得到的大量离散毛坯表面数据,依据CAD模型的拓扑特征,重构毛坯表面,然后利用重构曲面与CAD模型曲面对应节点距离平方和构造目标函数,采用最小二乘法（LSQ）求解欧氏变换矩阵,从而达到毛坯加工余量均匀,实现计算机辅助定位的目的。实算证明：该方法能快速辅助找正;且对于表面质量高、边界规范的毛坯,定位比较准确。最后给出了一辅助定位实例。     

基于反求工程的自由曲面数控加工

介绍了以反求工程为技术支撑的自由曲面数控加工的基本原理和全过程，并对其中的数字化扫描、CAD建模及刀具轨迹生成等关键技术作了进一步的分析。最后描述了采用逆向工程技术进行国际象棋的棋子——马从模型到成品零件数控加工的实例。     

基于离散数据模型的数控加工刀具轨迹的生成

介绍了一种基于离散数据模型的数控加工刀具轨迹生成的方法.给出了一个加工实例,证明了此方法的简单性和有效性.     

用离散矢量模型实现数控加工切削仿真

通过数控加工仿真代替传统的试切削方法,可节省大量的人力和物力,具有重要的实用意义。本文采用离散矢量模型建立了数控加工仿真系统,并阐述了它的原理。对于不同的零件类型,采用两种不同的数据结构,描述了其仿真算法及实现过程。该算法可以满足仿真系统的实时性要求。