球头铣刀铣削TC4钛合金铣削参数的研究

针对TC4钛合金的铣削加工,为了获得合理的铣削参数,利用专用刀具软件Third Wave Advant Edge建立铣削模型,采用四因素五水平正交试验设计方法对球头铣刀铣削TC4钛合金进行铣削试验。运用极差分析法确定转速、进给量、切削宽度及切削深度对铣削力的影响,并建立铣削力的预测模型,为刀具参数的合理选择提供理论依据。研究表明:对铣削合力影响最显著的因素为进给量,其次是切削宽度和切削深度,最不显著的因素是转速。     

基于支持向量机的钛合金铣削加工参数优化

针对钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,属难加工材料,为了保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,其切削加工参数的合理选择非常关键;对钛合金铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的优化方法,对钛合金铣削工艺参数进行了优化;结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的思路,具有良好的推广价值。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

TC4钛合金高速铣削力研究

钛合金高速铣削因具有高效率、高质量的优点,被广泛应用于航空航天制造业。为了研究高速铣削参数对钛合金高速铣削力的影响,利用专业金属切削加工有限元软件AdvantEdge,对TC4钛合金高速铣削过程进行二维模拟仿真,建立了高速铣削TC4钛合金时铣削力的预测模型,获得了不同铣削参数对铣削力的影响规律,并对仿真结果进行了试验验证。结果表明:高速铣削TC4钛合金的铣削力比较小,基本不超过100 N,铣削力最大值达到140 N;铣削合力对铣削宽度的变化最为敏感,对铣削速度和铣削深度变化的敏感次之,对每齿进给量最不敏感。研究结果为优化高速铣削工艺提供理论分析和试验依据。     

基于BP神经网络的轮胎模具微铣削能耗预测

针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验.根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型.通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度.结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测.     

BP神经网络在立铣刀结构参数优化中的应用

钛合金薄壁件的铣削加工过程中,刀具磨损速度快,并且工件容易变形,其主要因素是加工过程中切削力大,切削温度高。文章利用有限元仿真软件Advant Edge FEM铣削仿真数据,建立整体式立铣刀结构参数与切削力和切削温度的BP神经网络预测模型,并对切削预测模型进行了切削实验验证。在此基础上,利用BP神经网络模型的预测结果对整体式立铣刀的结构参数进行了优化,切削实验证明,优化后的刀具参数可以有效地降低切削力和切削温度,从而有效地改善过程中刀具的切削性能和工件的加工质量。     

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明：应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。     

BT20钛合金高效数控开槽铣削技术研究

提高切削效率是钛合金广泛使用的重要保证。本文针对钛合金BT20壁板数控开槽铣削效率低的问题，通过分析钛合金切削加工性和壁板数控加工工艺，提出了优化数控切削刀位轨迹、增加切削系统刚性、优化刀具结构的措施．并通过切削试验验证之。结果表明，文中的技术方案对BT20钛合金开槽铣削切实有效，使数控开槽效率提高100％以上.     

钛合金高速铣削的切削力实验研究与建模

针对难加工材料Ti6Al4V(TC4)进行高速铣削的铣削力研究,通过多因素正交试验,分析切削参数对切削力的影响,得出对难加工材料宜采用高速小切削的方法加工。将铣削加工中的切削力分解为纵向铣削力、横向铣削力和轴向铣削力,根据铣削力和切削加工参数之间的关系,采用最小二乘法等概率统计方法和回归分析原理,建立了三向铣削力模型。对所建立的铣削力模型进行回归参数显著性检验,分析所构建模型的置信度和残差,结果表明所建立的铣削力模型能很好地符合原始实验数据,可靠性好,能用于铣削力的预测和控制,为高速铣削钛合金的参数优化提供可靠依据。     

面向能耗优化的切削工艺参数多目标优化

为快速灵活地向高效低能耗切削加工提供优选工艺参数，以A286高温合金为研究对象，面向切削能耗效率开展多目标优化研究。通过干切削仿真提取主切削力并计算切削功率，利用响应面法安排试验设计，建立了切削功率数学预测模型，分析了切削用量对切削功率的影响规律，构建了以最低切削功率和最高物料去除率为目标的多目标优化模型，采用遗传算法求解并获得15组有效切削用量解集。结果表明位于B区的4组有效解可实现相对较高的物料去除率和较低的切削功率，能耗效率总体上更为合理。     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

不锈钢铣削中机床比能预测模型

在分析铣削过程能耗特性的基础上,针对难加工材料切削过程中能耗大、效率低、刀具受损严重等问题,提出一种考虑刀具主后刀面磨损的机床比能预测模型.应用田口法设计304不锈钢数控铣削正交试验,采用非线性回归拟合试验数据,分析切削参数和刀具磨损对机床比能的影响规律.结果表明:该机床比能预测模型的准确率在96％以上;在半精加工铣削参数范围内,机床比能随铣削深度、铣削宽度、进给速度和铣削速度的增大逐渐减小,随着刀具磨损值的增大呈线性增大.     

基于改进遗传算法的钛合金TC18铣削参数优化

钛合金TC18因其热强度高、抗腐蚀性好等优点在航空航天制造业中得到关注,但是其化学活性大、导热性差等缺点给加工带来诸多困难.针对钛合金TC18的加工过程,建立了铣削参数数学模型及其约束条件,以材料去除率为目标函数,利用改进遗传算法对钛合金TC18铣削参数进行优化,得到的切削参数缩短了加工时间,提高了效率.并以实验验证了该方法的实用性和有效性.     

基于NC物理仿真的钛合金薄壁件颤振预测研究

针对钛合金薄壁零件在铣削加工过程中存在的切削颤振问题,以多框类零件为对象,建立了基于NC物理仿真的钛合金薄壁零件颤振预测模型,解决了钛合金零件在工艺准备初期即实现颤振的预报。首先通过试验与仿真相结合的方式,获取工艺系统的颤振稳定域,并进行稳定域内参数优化;其次通过建立有限元模型,进行零件模态分析,获取零件加工过程中的动态特性,确定最优刀具路径;最后利用NC物理仿真软件对零件进行切削过程仿真,预测切削过程中颤振是否发生。结果表明,通过此类技术,可直观有效地跟踪加工过程,提高薄壁件加工稳定性。     

基于改进模糊神经网络的铣削加工参数选择(英文)

研究了铣削加工的参数选择。采用基于专家规则和模糊神经网络的推理方法获得优化的切削参数。通过使用优化后的切削参数对切削效率、加工成本和表面光洁度进行优化组合。以一种切削材料为例,考虑其硬度因素,对其切削速度等加工参数进行优化,验证了所提出的参数优化方法的有效性。     

基于切削参数的高速铣削系统稳定性研究

切削中的振动对加工质量有很大的影响,通过高速铣削试验及仿真分析,对基于工艺参数和刀具参数的高速铣削系统稳定性进行研究,得到了主轴转速、进给量、切削深度、刀具几何参数等对切削颤振系统稳定性的影响规律。试验所得结果为高速铣削加工切削用量的合理选择,特别是加工参数的优化提供了参考。     

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。     

钛合金铣削加工表面残余应力有限元仿真

为了分析铣削工艺参数对钛合金已加工表面残余应力的影响,根据金属切削有限元分析的相关理论,以钛合金Ti6Al4V为工件材料,建立了铣削加工的有限元模型。采用正交试验设计法对钛合金Ti6Al4V铣削仿真的工艺参数进行优化,并用极差法分析不同的铣削速度、铣削深度、铣削路径对钛合金Ti6Al4V工已加工表面残余应力的影响。研究表明:在钛合金Ti6Al4V铣削过程中,对工件已加工表面残余应力影响因素由小到大依次为:铣削深度<铣削路径<铣削速度,切削深度对已加工表面残余应力影响较小,铣削速度对已加工表面残余应力影响最大;在研究范围内,随着铣削速度的增大,已加工表面残余应力逐渐增加。     

高速铣削钛合金TC4切削力试验研究及切削参数优化

采用正交试验研究了高速铣削钛合金TC4粗加工阶段时切削参数对切削力的影响规律，并以Y向切削力最小和材料去除率最大为优化目标，利用MATLAB基于Pareto遗传算法优化高速铣削TC4的切削参数，结合Pareto最前沿给出了优化后的切削参数最优解集。