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.     

切削加工中如何减小表面粗糙度

分析了切削加工过程中影响表面粗糙度的主要因素，并提出了具体的改进方法。     

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。     

漂珠/AZ91D复合材料微观组织与性能

采用搅拌铸造法,向镁合金熔体中添加漂珠,制备了漂珠/AZ91D复合材料,研究了该复合材料微观组织的均匀性、相组成、力学性能和阻尼性能。结果表明,漂珠在基体中分布均匀,无偏聚现象。在复合材料制备过程中,漂珠与镁合金熔体发生反应并被填充,使得复合材料中有Mg_2Si和MgO相生成。与基体合金相比,复合材料的力学性能和阻尼性能均得到明显提高。复合材料的断裂是以解理断裂为主的脆性断裂,在断裂过程中漂珠壁被撕裂。复合材料的阻尼机制主要是位错阻尼和界面阻尼。     

Ni-Fe-P/粉煤灰漂珠磁性复合材料的制备与表征

采用化学镀法在粉煤灰漂珠表面镀覆了Ni-Fe-P合金层,制备了Ni-Fe-P/漂珠磁性复合材料,并对其合成机理进行了分析.利用SEM,EDX,XRD及VSM对化学镀前后漂珠的表面形貌、成分、结构及磁性能进行了表征.结果表明:化学镀后漂珠表面包覆了均匀致密的Ni-Fe-P镀层;经不同温度热处理后,镀态镀层的非晶相结构转变...     

漂珠/AZ91D复合材料的动态压缩性能

采用搅拌铸造法制备了漂珠粒径为80μm、体积分数为6%的漂珠/AZ91D复合材料。利用分离式Hopkinson压杆(SHPB)装置对漂珠/AZ91D复合材料进行不同高应变率下的压缩试验,分析了复合材料在高应变率条件下的压缩力学性能的变化规律。通过光学显微镜、扫描电镜分析了复合材料的组织和断口显微形貌。结果表明,漂珠/AZ91D复合材料在室温动态压缩下,具有显著的应变率敏感性,其压缩强度随应变率的增加而增大。复合材料中的漂珠具有较好吸能作用,其断口具有明显的脆性断裂特征。     

高速精加工表面粗糙度值预测模型研究

通过试验设计的方法系统研究了高速加工中加工参数的合理选择对于零件表面质量的影响.建立了工件的表面粗糙度预测模型.实验结果表明:径向切深对粗糙度影响最为显著,每齿进给量次之,而轴向切深和切削速度影响不显著.但是轴向切深和切削速度是加工效率的保证.     

聚晶金刚石表面粗糙度灰色组合预测模型

基于金刚石木工刀具电火花磨削的特点,采用灰色系统理论建立了聚晶金刚石表面粗糙度灰色组合预测模型,该模型为多元线性回归模型的一种改进模型。通过聚晶金刚石电火花磨削工艺参数正交设计实验进行了验证,实验结果表明:该模型能够较好地预测出聚晶金刚石的表面粗糙度,预测最大误差为8.67%,能达到工程实际要求。     

加工复合材料的切削刀具

与金属切削相比，复合材料的加工提出了独特的挑战。增韧纤维的磨蚀性使刀具寿命缩短。与金属切屑不同，塑料基质带走的热量很少，而温度过高可能会使基质熔化。复合材料容易分层剥离，加工产生的毛刺和纤维表明钻削的孔或铣削的边缘质量很差。     

花键冷滚打表面粗糙度灰色预测模型

为了改善花键冷滚打表面粗糙度,提高花键冷滚打表面质量。根据花键冷滚打成形原理,以花键冷滚打表面粗糙度作为主要影响因素,滚打轮转速和工件进给量作为变量,进行花键冷滚打试验,利用花键冷滚打试验结果构建花键冷滚打表面粗糙灰色预测模型,对比分析表面粗糙度试验值与预测值,运用后验差比值和小误差概率验证构建的花键冷滚打表面粗糙度预测模型。研究表明:计算得到后验差比值为0.367,小误差概率大于0.95。将计算得到的后验差比值和小误差概率与灰色预测模型精度表进行对照,验证了所构建预测模型的正确性与可行性。     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

漂珠/AZ91D复合材料界面断裂数值模拟预测

基于代表性体积元的细观力学有限元方法,建立了三种有限元模型,预测漂珠/AZ91D复合材料界面断裂的倾向,对漂珠/AZ91D复合材料进行压缩断裂实验,与模拟结果相比较。结果表明,复合材料断裂裂纹可能最先出现在漂珠壁上;多颗粒均匀随机分布的模型更能够从复合材料整体上判断出断裂损伤的趋势;三维模拟结果和实验结果更加接近。     

漂珠/AZ91D复合材料的制备与组织研究

采用搅拌铸造法,以粉煤灰漂珠为添加物,制备出一种新型漂珠/AZ91D复合材料,研究了搅拌温度、时间和速度对复合材料组织的影响,优化了该复合材料的制备工艺。结果表明,制备参数为590℃恒温下,850 rpm搅拌5 min时,复合材料中漂珠均匀分布;漂珠的加入使基体组织细化。     

超声加工表面粗糙度与精度

超声加工(USM)通常用于半导体、玻璃、石英、陶瓷、砖、锗、铁氧体等硬脆材料的加工。光学元件及电子元件对表面粗糙度和加工精度要求很高。Markou研究了表面粗糙度随加工参数而变化的规律。他改变超声振动的幅值、磨料粒度、携带磨料的液体类型,得出的结论是表面粗糙度与材料去除速度的平方根成正比:     

漂珠/AZ91D复合材料微观组织与性能的研究

采用搅拌铸造法,向镁合金熔体中添加漂珠,制备了漂珠/AZ91D复合材料,研究了该复合材料微观组织的均匀性、相组成、力学性能和阻尼性能。结果表明,漂珠在基体中分布均匀,无偏聚现象。在复合材料制备过程中,漂珠与镁合金熔体发生反应并被填充,使得复合材料中有Mg₂Si和MgO相生成。与基体合金相比,复合材料的力学性能和阻尼性能均得到明显提高。复合材料的断裂是以解理断裂为主的脆性断裂,在断裂过程中漂珠壁被撕裂。复合材料的阻尼机制主要是位错阻尼和界面阻尼。     

冷滚打花键表面粗糙度神经网络预测模型建立

为降低冷滚打花键表面粗糙度,获得冷滚打加工最优参数组合,以滚打轮公转转速和工件进给量两个影响表面粗糙度的主要因素作为变量,设计了冷滚打花键及测量实验方案,采用白光共聚干涉显微镜测量冷滚打花键分度圆处表面粗糙度,依据实验数据通过试凑法建立了冷滚打花键表面粗糙度BP神经网络预测模型,最终确定的神经网络结构为2-6-2-1,对预测值与训练样本值及测试样本值进行了对比分析,结果表明:预测值与训练样本最大误差6.5%,与测试样本最大误差7.9%,预测值与训练样本之间的相关系数为0.996,与测试样本之间的相关系数为0.973,进一步说明了神经网络预测模型的有效性和精确性。     

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。     

基于RBF神经网络的磨削表面粗糙度预测模型

工件表面粗糙度是反映表面完整性指标中极为重要的一个参数,也是衡量磨削加工质量的重要因素之一,准确地预测磨削表面粗糙度对于快速合理地选择磨削加工工艺参数具有重要意义。通过开展实际磨削实验获得磨削加工数据,对获取的样本数据进行归一化处理以适应RBF神经网络的学习。同时采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,最终建立了基于径向基函数神经网络的磨削表面粗糙度预测模型,并利用MATLAB进行仿真预测。仿真结果表明:该预测模型准确率很高,能为表面粗糙度预测研究提供可靠数据。     

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。