单晶硅的激光铣削试验研究

采用Nd:YAG脉冲激光器对单晶硅片进行铣削加工试验。系统研究了工艺参数对铣削量和铣削面质量的影响规律,并利用优化的铣削工艺对单晶硅进行了多种形状铣削加工。     

硬质合金激光铣削加工试验研究

采用不同的激光铣削工艺对硬质合金进行激光铣削试验研究。分析了工艺参数对铣削量和铣削质量的影响,并利用优化或复合的工艺对硬质合金试样进行多样激光铣削。     

大理石的激光铣削加工试验研究

采用Nd∶YAG脉冲激光器对大理石进行铣削加工试验。系统研究了工艺参数对铣削量和铣削面质量的影响规律 ,并探讨了不同石材类别对激光铣削面质量的影响。利用优化了的铣削工艺对大理石进行多种形状铣削加工     

Nd:YAG固体激光铣削单晶硅表面形貌研究

利用体视显微镜和扫描电子显微镜观察Nd:YAG固体脉冲激光铣削的单晶硅表面形貌,利用能谱分析仪EDAX对铣削表面进行成分分析。不同功率密度的激光铣削的单晶硅表面形貌差别比较大,其表面化学成分也存在较大差别。     

激光三维铣削在陶瓷成形加工中的应用研究

陶瓷材料因其优异的物理和力学性能而广泛应用于电子和机械工业。但因其脆性而使成形加工一直是个技术难题,存在成形效率低、加工表面质量差等缺点。介绍了陶瓷材料的激光铣削成形技术,分析了其工艺原理、技术特点及影响因素,指出了应用研究还需解决的一些关键问题,探讨了提高陶瓷加工质量的措施。最后展望了陶瓷材料激光铣削三维成形技术的应用前景。     

脉冲激光铣削的机制研究与应用

通过观察和分析研究高、低两种脉冲激光功率密度条件下激光铣削的硬质合金的表面形貌和其铣削实验过程，发现脉冲激光铣削的材料去除机制存在材料直接气化、材料溶化后其熔体喷射和材料表面块状剥落三种方式。这三种材料去除机制在脉冲激光铣削过程中一般是同时存在的，但在不同条件下其主次不同，在本实验条件下，较低脉冲激光功率密度激光铣削的硬质合金材料去除机制以材料熔化后熔体喷射为主，而在较高功率密度条件下硬质合金铣削表面上存在类似解理断裂一样的表面形貌，即激光铣削表面以块状剥落为主。最后简单介绍了一些脉冲激光铣削的应用。     

Al2O3陶瓷激光铣削试验研究

采用Nd∶YAG脉冲激光器对Al2 O3陶瓷进行铣削加工试验。系统研究了工艺参数对铣削量和铣削面质量的影响规律 ,并利用优化的铣削工艺对Al2 O3陶瓷进行多种形状的铣削加工。     

镍基高温合金光束耦合纳秒激光铣削表面成型质量研究

激光铣削具有材料适应性广、激光能量密度可调控以及无机械力等特点，可用于难加工材料镍基高温合金的材料去除加工。本团队采用光束整形的多激光束耦合纳秒激光开展了DZ411镍基高温合金微铣削表面的工艺研究，分析了扫描次数N、扫描速度v、扫描间距s、脉冲频率f以及激光功率P等工艺参数对铣削表面形貌、表面粗糙度、铣削效率以及表面元素分布等的影响机制。结果表明：多光束耦合激光对材料的去除机制主要是汽化与重熔，在加工表面形成了凸起与凹坑等周期性多尺度特征；当N=10、v=100 mm/s、s=25μm、P=15 W、f=10 kHz时，面槽底部的粗糙度R_a最大(51.75μm)，铣削效率也达到最大值(1.87 mm³/min)；随着扫描间距s由15μm增大到35μm或激光功率P由5 W增大到15 W，铣削效率逐渐增大；激光铣削过程中材料发生了复杂的物理化学变化，加工表面的凸起结构中可能包含多种金属氧化物和金属间化合物。本研究工作可以拓展激光加工的工艺类型，为新型激光铣削参数优化提供工艺支撑。     

Al2O3陶瓷激光多道铣削温度场有限元模拟

激光铣削时能量是以局部热源的形式照射到基体表面上,集中的能量会引起铣削过程中温度场分布不均匀和不稳定。以Al2O3陶瓷材料激光铣削为例,建立了激光多道铣削的三维温度场有限元模型。利用ANSYS软件中的APDL(ANSYS Parametric Design Language)语言模拟了多道铣削时热源的移动。模拟结果表明:随着铣削过程的进行,后面的铣削道光斑中心的温度比前面的铣削道的中心温度高,且具有的热影响区也大;温度梯度变化最大的地方是在扫描方向发生改变的铣削样件边沿区域。将模拟结果的最高温度和文献中的实验结果进行比对,一致性较好。     

人工神经网络在Al2O3陶瓷激光铣削中的应用研究

为了有效地控制Al2O3陶瓷激光铣削层质量,以人工神经网络（ANN）技术为基础,以MATLAB软件作为开发平台,建立了Al2O3陶瓷激光铣削层质量与铣削参数之间的关系模型。并以激光功率、扫描速度和离焦量作为输入参数,激光铣削层深度和宽度作为输出参数,对激光铣削层质量进行了预测。结果表明,该模型的平均误差小,拟合精度高。并在训练样本之外,选取了5组工艺参数来检验网络模型的可靠性,检验输出值和实验样本值的最大相对误差为7.06%。说明运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,提高Al2O3陶瓷激光铣削层的加工质量。     

激光铣削技术的发展现状与展望

本文综述了难加工材料激光铣削技术的国内外发展现状,井与其他的加工工艺进行比较,分析了该技术的特点和优势.最后指出了当前研究中的不足之处,并对其发展趋势进行了预测,为其今后的发展提供了一些建议.     

基于生死单元的激光铣削温度场数值模拟与验证

利用ANSYS 有限元模拟软件建立了激光铣削过程的三维瞬态有限元模型,并以Al2O3 陶瓷材料的激光铣削加工为例,利用ANSYS 中的单元生死技术对激光铣削过程中温度场的动态分布进行了模拟。选取其中的一组参数,详细分析了铣削件表面某一点温度场的变化规律,确定了沿样件不同的扫描路线上铣削层的宽度和深度,并提出了温度场模拟结果的间接验证方法,即将温度场模拟获得的铣削层宽度和深度与实验测得的数据进行对比,对比结果较吻合,说明建立的有限元模型能够进行激光铣削效果的预测。     

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。     

Mastercam X4零件数铣编程应用实例

结合一零件的数控加工实例,阐述了应用Mastercam各种刀轨规划功能实现粗加工、半精加工、精加工数控加工工艺的编程过程;介绍了Mastercam环境下刀轨生成、模拟加工、后处理生成G代码的过程。     

改进混沌搜索的AMPSO-BP激光铣削质量预测

为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后以某种材料的激光铣削质量预测为例,将文中所提算法与PSO-BP、BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度且预测误差明显减小,在实际中有一定应用价值。     

浅析加工中心铣削螺纹的加工方法

随着科学技术的飞速发展,数控技术的应用也得以不断延伸,相对的对于数控机床操作者的要求也在日益提高,而数控铣床加工螺纹在数控技能竞赛中已经较为常见,并成为许多手工编程者的一大难题。笔者以近年来数控技能大赛中常见的大直径螺纹在数控铣床上铣削加工为例,浅谈螺纹铣削加工的工艺分析及手工编程的方法。     

浅谈扁圆形工件的铣削加工

铣削加工是一种常见的金属冷加工方式,用途广泛,可以用来加工各类工件,然而也有些工件由于形状比较特殊,存在一定的加工难度,需要设计特殊加工工艺来解决。     

内螺纹的铣削加工

内螺纹的铣削加工是一种比较先进的加工方法。本文介绍了内螺纹铣削加工的特点和适用范围以及刀具的选用及数控编程的方法。结合实例说明了数控编程的加工方式、铣削参数的选择并给出了Siemens8系列系统的具体程序。