砂带磨削表面粗糙度理论预测及灵敏度分析

目的 以钢化玻璃磨边为研究对象,建立金刚石砂带磨削表面粗糙度理论预测模型,并分析粗糙度对各工艺因素的灵敏度。方法 首先,采用多因素线性回归分析建立了关于磨削工艺参数的粗糙度理论预测模型;其次,通过正交试验研究了磨削压力、砂带线速度和砂带张紧力对粗糙度和材料去除率的影响大小,并得到了工艺参数的优水平组合;再次,根据正交试验结果计算了粗糙度理论预测模型的数学表达式,同时,建立了灵敏度模型来进行工艺因素的灵敏度分析和工艺参数的区间优化;最后,利用随机试验验证了粗糙度理论预测模型的准确性。结果 极差分析可知,RA（0.137）?RC（0.068）?RB（0.016）,MC（6.828）?MA（5.228）?MB（1.784）,磨削工艺参数的优水平组合为A2B3C3。电镀金刚石砂带磨削表面粗糙度理论预测模型的表达式为 。各工艺参数的优选区间为：磨削压力10~20 N,线速度15~30 m/s,张紧力40~60 N。随机试验可得,粗糙度理论预测模型的相对误差大小维持在5.5%~10%。结论 关于工艺因素对磨削质量的影响,磨削压力最大,砂带张紧力次之,砂带线速度最小。关于工艺因素对材料去除率的影响,砂带张紧力最大,磨削压力次之,砂带线速度最小。磨削压力为18 N、砂带线速度为30 m/s、砂带张紧力为55 N时,磨削表面质量最好,且材料去除率较高。试验参数范围内,粗糙度对磨削压力的灵敏度随磨削压力的增加而下降,对砂带线速度和砂带张紧力的灵敏度随着二者的增加而增加。15组随机试验表明,粗糙度理论预测模型具有较高的可靠性和准确性。     

考虑微凸体相互作用的结合面静摩擦因数模型北大核心

为建立更加符合实际情况的结合面静摩擦因数分形模型,研究建立了与微凸体尺度等级关联的考虑微凸体相互作用的结合面静摩擦因数分形模型。推导了结合面尺度关联的法向载荷与切向载荷,根据静摩擦因数定义计算了结合面尺度关联的静摩擦因数;将理论数据及不同材料结合面参数代入所建模型进行仿真,得出在同一无量纲法向接触载荷下考虑微凸体相互作用的静摩擦因数大于不考虑微凸体相互作用的静摩擦因数;将所建模型与实验数据进行对比分析,考虑微凸体相互作用时的结合面静摩擦因数更接近实验数据。     

安全阀关闭件研磨修复粗糙度预测与实验研究

目的优化安全阀关闭件研磨工艺参数,提高安全阀密封面研磨质量。方法采用Al2O3砂纸为磨具,通过正交试验研究了磨粒细度、研磨时间、研磨转速、研磨压力对阀座和阀瓣表面粗糙度的影响规律。采用粗糙度测量仪对阀座和阀瓣的表面粗糙度进行检测,初步获得了较好的研磨工艺参数。采用MATLAB中BP神经网络解决非线性映射逼近问题,建立表面粗糙度预测模型,分析安全阀研磨工艺实验得来的16组真实样本数据,并对不同工艺参数下的粗糙度进行预测。结果通过正交试验可以初步获得较好的研磨工艺参数,分别是:磨粒细度1500目、研磨压力100 N、研磨转速100 r/min、研磨时间10 min。进一步设计更全面的正交试验,验证粗糙度模型的预测结果,得到最好的研磨方案是:砂纸细度1500目、研磨压力120 N、研磨转速80 r/min、研磨时间12 min。结论粗糙度预测模型能够很好地预测表面粗糙度,并得到最佳工艺参数,表面粗糙度可以降低到0.074μm,有效地提高了研磨质量。     

基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(5⁴)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度 Ra 作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52 μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512 μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062 μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。     

电火花毛化表面形貌的分形机理与磨损性能

用分形几何理论表征电火花毛化表面微观形貌,通过常规的表面粗糙度指标,建立主要放电参数与毛化表面分形参数间的数学模型,利用分形参数研究电火花毛化加工参数对表面形貌的影响规律.在摩擦磨损分形预测模型的基础上,分析了表面形貌分形参数对磨损率的影响.确定主要的放电加工参数(脉冲峰值电流和脉冲宽度)所导致的加工表面形貌变化对最终...     

CVD涂层刀具高速铣削天然大理石表面粗糙度研究

为了提高大理石加工表面质量,改进表面粗糙度,通过设计正交试验方案,进行CVD涂层刀具高速铣削天然大理石试验,检测加工表面粗糙度,分析天然大理石表面粗糙度随着单一切削参数的变化规律,并基于经验公式,以切削速度、切削深度及进给速度为影响因素建立加工大理石表面粗糙的预测模型。通过试验得到大理石表面粗糙度随着切削速度的增加而降低,随着进给速度和切削深度的增加而增加。结果表明:预测模型具有较高的显著性,为优化切削参数以改善加工大理石表面质量提供一定的参考;切削深度是影响加工大理石表面粗糙度的主要因素。     

GCr15轴套纵扭超声磨削表面形貌预测及试验研究

目的 构建纵扭超声磨削(LTUG)表面形貌预测模型,分析工艺条件和参数对表面粗糙度Ra值的影响,揭示GCr15轴套LTUG内圆表面形成机理。方法 基于弹性变形对LTUG单颗磨粒运动轨迹的影响,根据切削厚度概率密度函数和相邻磨粒轨迹重叠效应,建立了多磨粒超声振动作用下的最大未变形切削厚度模型,利用表面残余材料高度公式建立了GCr15轴套内圆磨削形貌预测模型,以LTUG和普通磨削(OG)方式对GCr15轴套内圆进行试验,采用正交试验验证表面形貌模型的准确性,观察并分析LTUG和OG作用后的GCr15轴套内圆表面形貌,最后利用所建立的表面形貌模型,研究磨削参数和超声振幅对表面Ra值的影响。结果 结果表明,基于所建立的表面形貌模型计算而得的表面Ra值与试验结果间的误差在13.2%以内,与OG相比,LTUG作用下的表面沟槽磨痕更均匀;LTUG作用下的表面轮廓呈现规律的周期性波动,且随振幅的增大,表面轮廓顶峰之间的间距逐渐增大;LTUG作用下的表面Ra值均低于OG,表面Ra值的降低幅度最大达到20%,随振动幅值的增大,表面Ra值逐渐减小,当振幅增大到一定程度时,表面Ra值呈现增大趋势。结论 建立的LTUG形貌预测模型具有良好的准确性,在合适的工艺参数下,LTUG可明显降低表面Ra值,与OG相比,在相同时间内,LTUG作用下的磨粒运动轨迹长度更长,且LTUG区域的弹性变形对磨粒运动轨迹和最大未变形切削厚度均有不同程度的影响。     

热辅助超声滚压温度场参数影响激光熔覆涂层表面粗糙度研究

目的 降低激光熔覆涂层的表面粗糙度。方法 采用激光熔覆技术制备铁基激光熔覆涂层,采用超声温滚压耦合热处理工艺对熔覆层进行熔覆后强化加工,重点研究温度场参数对成形表面粗糙度的影响,通过方差分析(ANOVA)确立参数显著性,同时利用响应曲面法(RSM)构建温度场参数影响铁基涂层表面粗糙度的预测模型,并进行参数优化。结果 加热温度和保温时间对成形试样表面粗糙度的影响显著。在实验参数范围内,试样的表面粗糙度与加热温度呈正相关,与保温时间呈负相关。实验结果表明,在相同保温时间下,在加热温度100、250、400 ℃条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.237、0.158、0.096 μm;在相同加热温度下,在保温时间为0.5、1、2 h条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.156、0.164、0.170 μm。可见与保温时间相比,加热温度对涂层表面粗糙度的影响更显著。参数优化分析结果表明,在实验参数范围内,在400 ℃加热温度和0.5 h保温时间条件下,试样具有最小的表面粗糙度Ra(0.089 μm)。结论 相较于车削及常温滚压工艺,采用超声温滚压耦合热处理工艺可进一步降低激光熔覆涂层的表面粗糙度,在实验参数范围内,加热温度400 ℃和保温时间0.5 h是最优的温度场参数组合。     

五轴联动铣削复杂曲面表面粗糙度研究

为了提高五轴联动铣削复杂曲面的加工质量,分析多切削工艺参数对表面粗糙度的影响至关重要。首先,通过单因素实验分析了各切削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,基于模拟退火算法理论,分别建立了各切削工艺参数与表面粗糙度的一元关系模型;其次,通过对单因素实验数据进行归一化处理,为正交实验优选切削工艺参数区间;最后,通过正交实验,分别建立了基于模拟退火及传统最小二乘原理的表面粗糙度多元复合预测模型并通过实验进行验证。验证结果表明,所建立的预测模型能够为复杂曲面铣削加工优选加工参数提供更准确的指导。     

基于正交实验和数据驱动的喷丸表面完整性参数预测

目的 探究喷丸工艺参数对18CrNiMo7-6滚子表面完整性的影响规律,得到喷丸工艺参数与表面完整性的映射关系,提高喷丸工艺的质量与效率.方法 运用Python语言对Abaqus进行二次开发,建立喷丸仿真的随机多弹丸模型并进行了试验验证.设计正交实验研究喷射角度、喷射速度、弹丸直径、覆盖率及弹丸类型对残余应力与表面粗糙度的影响规律,并用随机森林算法得到各个工艺参数对喷丸综合效果的重要度值.以喷射角度、喷射速度、弹丸直径、覆盖率、弹丸类型、距表面深度为输入,残余应力和表面粗糙度为输出,建立基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型.结果 通过正交实验分析得到弹丸直径和喷射速度对表面粗糙度有显著影响.各个喷丸工艺参数对18CrNiMo7-6滚子的喷丸综合效果的重要度依次为:喷射角度0.249,喷射速度0.224,弹丸类型0.193,覆盖率0.173,弹丸直径0.161.在各个工艺参数范围内,较优的工艺参数组合为:喷射角度90°,喷射速度80 m/s,弹丸直径0.7 mm,覆盖率300％,弹丸材料为铸钢丸.基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型的平均相对误差低于7％.结论 基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型可以较准确地表示喷丸工艺参数与表面完整性参数之间的映射关系,能够为喷丸工艺提供相关参考.     

基于分形理论的粗糙齿面齿轮动力学研究

为研究齿面微观误差对齿轮动力学特性的影响,基于分形理论对粗糙表面进行分形表征。结合时变啮合刚度、静态传递误差以及齿面摩擦等因素,建立计及粗糙齿面的齿轮非线性动力学模型,研究齿面粗糙度、齿面摩擦及工况对齿轮动力学特性的影响。结果表明：粗糙度增大时,齿轮传动系统的动态传递误差增大,振动稳定性降低,动态性能逐步恶化;齿面摩擦会使齿轮副的动态传递误差和振动位移都增大,且摩擦对垂直啮合线方向的振动特性影响更明显;粗糙度对齿轮动力学特性的影响随工况变化而改变,结合工况合理地进行齿面精度设计,有利于进一步平衡加工成本与传动质量之间的问题。     

A surface roughness predictive model in deterministic polishing of ground glass moulds

The introduction of deterministic NC grinding and polishing operations, in the manufacturing of free-form glass components for precision optics, requires the characterization of surface topography evolution as a function of process parameters. In this work, a model based on Reye's wear hypothesis is proposed for the assessment of surface roughness prediction as a function of operating parameters, in the deterministic polishing process of glass moulds. According to Reye's hypothesis, the removed material per unit area is proportional to the work due to the friction force: the removed material per unit area can be computed by adequately integrating the areal material ratio function (Abbott–Firestone curve) of the surface and can be associated with the amplitude roughness parameter; the work due to the friction force per unit area is proportional to the integral of the product of pressure and velocity in the time interval and can be derived from the process parameters by means of the Hertz theory. The model assessment was performed on ground glass flat samples polished with different operating parameters, mapping the surface roughness using an atomic force microscope (AFM). The developed model shows a satisfactory estimate of surface roughness evolution during the polishing process and confirms the experimental results found in the literature for the Preston coefficient.     

超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数敏感性研究

为了确定给定范围内的超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数的最优区间,以42CrMo钢风电轴承材料试样为研究对象,开展超声滚挤压表面粗糙度试验,基于试验结果构建表面粗糙度指数函数预测模型,分析加工参数对表面粗糙度及其灵敏度的影响,确定加工参数的稳定域和非稳定域,优选出最佳的超声滚挤压42CrMo钢表面粗糙度加工参数区...     

涂层风沙冲蚀损伤表面分形维数预测模型

目的 建立涂层风沙冲蚀损伤表面分形维数预测模型,重构冲蚀损伤表面形貌,为涂层风沙冲蚀损伤表面形貌研究提供基础。方法 进行了聚氨酯防腐面漆涂层风沙冲蚀损伤试验,建立了多粒径粒子冲击模型,利用赫兹接触理论求解冲击损伤面积及其分布概率,分析表面损伤的演化规律得到损伤面积增长迭代关系式,结合分形分布理论求解损伤表面分形维数,分析不同参数对理论模型的影响。利用理论模型重构损伤表面形貌、预测表面分形维数并与试验结果进行对比分析。结果 冲蚀试验中,随冲蚀时间、角度的增加,随机均匀分布的损伤区域逐渐叠加联通,分形维数也随之增大;表面分形维数存在最大值,斜角度下单粒子冲击损伤区域为彗星形。理论模型中,主导粒子粒径越大,分形维数初期增长速度越慢;冲击损伤面积越大,分形维数初期增长速度越快;损伤尺度系数越大,分形维数最大值越大;冲蚀前损伤面积越大,初始分形维数越大。对比理论模型与试验结果,重构损伤表面形貌损伤演化规律与试验结果相似,表面形貌余弦相似性及分形维数相关性系数均大于0.9。结论 通过分析固体粒子冲蚀现象特点和试验结果,发现风沙冲蚀是非线性的反馈的动力学系统,涂层冲蚀表面形貌具有迭代的损伤演化过程。...     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

A genetic algorithmic approach for optimization of surface roughness prediction model

Due to the widespread use of highly automated machine tools in the industry, manufacturing requires reliable models and methods for the prediction of output performance of machining processes. The prediction of optimal machining conditions for good surface finish and dimensional accuracy plays a very important role in process planning. The present work deals with the study and development of a surface roughness prediction model for machining mild steel, using Response Surface Methodology (RSM). The experimentation was carried out with TiN-coated tungsten carbide (CNMG) cutting tools, for machining mild steel work-pieces covering a wide range of machining conditions. A second order mathematical model, in terms of machining parameters, was developed for surface roughness prediction using RSM. This model gives the factor effects of the individual process parameters. An attempt has also been made to optimize the surface roughness prediction model using Genetic Algorithms (GA) to optimize the objective function. The GA program gives minimum and maximum values of surface roughness and their respective optimal machining conditions.     

Surface roughness prediction of flow-formed AA6061 alloy by design of experiments

Design of experiments has been used to study the effects of the main flow-forming parameters such as the speed of the mandrel, the longitudinal feed, and the amount of coolant used on the surface roughness of flow-formed AA6061 tube. A mathematical prediction model of the surface roughness has been developed in terms of the above parameters. The effect of these parameters on the surface roughness has been investigated using response surface methodology (RSM). Response surface contours were constructed for determining the optimum forming conditions for a required surface roughness. The developed prediction equation shows that the longitudinal feed rate is the most important factor that influences the surface roughness. The surface roughness was found to increase with increase in the longitudinal feed and it decreased with decrease in the amount of the coolant used. The verification experiment carried out to check the validity of the developed model predicted surface roughness within 6% error.