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。     

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。     

基于正交试验法的高速铣削工艺参数优化设计

文章使用硬质合金刀具对铝合金(2A70)叶轮进行高速铣削试验,研究分析了不同的切削参数的选择对叶轮叶片加工的表面粗糙度影响.首先采用多因素的正交试验分析了各因素对高速铣削过程中四个目标值的影响;然后利用极差分析方法分析试验结果,指出各个因素对表面粗糙度影响的主次顺序,并确定最优的切削生产条件.试验结果表明:对于铝合金叶片等曲面的加工选择合理的切削参数范围可以获得最小加工表面粗糙度,对于叶片类曲面的高速铣削参数优选具有一定的指导意义.     

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。     

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。     

基于模糊预测的铣削工艺参数优选方法研究

对铣削参数进行优选研究,为此提高铣削加工的准确性,提出了一种优选铣削工艺参数的方法。首先基于模糊理论中的优属度方法和优劣决策,建立单元系统模糊优选理论模型,将各个因素之间的关系利用优属度向量进行表示。然后,通过限制表面粗糙度,并利用优属度向量和表面粗糙度之间的相关性,建立模糊预测模型,应用于优选任意铣削加工的工艺参数。算法与实验表明,该方法可以根据材料的加工要求优选铣削参数,降低了一般情况下选择铣削参数时的实际误差。     

五轴球头铣削加工表面三维形貌分析

基于五轴球头铣削加工过程中刀具偏离对工件表面形貌产生的影响,提出一种五轴球头铣削加工表面形貌预测和粗糙度分析模型。该模型结合铣削工艺参数如切削槽数量、进给速度、切削深度以及偏心率和刀具径向跳动产生的影响对表面形貌和粗糙度参数质量(平均粗糙度和均方根粗糙度)进行预测,同时模拟加工中刀具引导角和倾斜角对加工表面质量的影响。最后通过在不同切削条件下进行五轴球头铣削试验,验证了所提出的表面形貌预测模型的有效性。     

基于正交试验的6061铝合金铣削工艺研究

建立铣削参数中主轴转速、进给速度、切削深度对6061铝合金铣削粗糙度影响的单因素试验方案,通过绘制铣削单因素对表面粗糙度的影响趋势曲线,分析各因素对粗糙度的影响规律及成因;再通过正交试验的极差、方差分析3个因素对6061铝合金表面粗糙度影响的强弱关系,最终确定粗糙度最优的因素组合。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度研究

γ-TiAl合金因具有良好的高温物理和力学性能而广泛应用于航空航天、汽车等领域。通过γ-TiAl合金铣削加工正交试验,分析了切削参数对加工表面粗糙度的影响规律。研究表明:γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度的重要影响因素为背吃刀量和每齿进给量,其次是切削速度;切削速度、背吃刀量、每齿进给量之间的两两交互作用对表面粗糙度的影响不显著;表面粗糙度随着背吃刀量和每齿进给量的增加而增大,随着切削速度的增加先增大后减小。利用偏最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度的数学预测模型,通过模型的相关性分析以及F检验,验证了该模型具有较好的精度,能够满足表面粗糙度的一般性预测要求。在此次试验条件下获得最小表面粗糙度的切削参数为切削速度v_c=40 m/min、每齿进给量f_z=0.005 mm/z和背吃刀量a_p=0.05 mm。     

PCBN刀具高速铣削TC4钛合金切削性能与工艺参数优化研究

针对钛合金TC4(Ti-6Al-4V)的加工特性,采用PCBN刀具,基于单因素试验,研究高速铣削条件下工艺参数对切削力、切削振动等的影响规律,提出综合考虑切削力、切削振动、表面粗糙度的工艺参数优选方法。研究表明:切削力和切削振动随切削速度v和每齿进给量f_z的增大呈现一定的波动,随径向切深a_e和轴向切深a_p的增大而增大,切削振动受切削力影响较为显著。考虑切削性能,以材料切除率为优化目标,以切削力、切削振动和表面粗糙度等为约束条件,建立工艺参数优选模型,可得到不同约束条件下工艺参数的优选组合。     

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。     

汽轮机叶片曲面加工铣削力预测模型研究

文章针对汽轮机叶片曲面的加工特点,建立了铣削力模型,并从瞬时切削厚度的角度分析了数控工艺参数对铣削力模型的影响。在金属切削有限元模拟的基础上,运用Matlab和Abaqus软件结合四因素四水平正交模拟试验法验证了铣削力模型。并运用汽轮机叶片铣削加工实验进一步验证了铣削力模型和金属切削有限元模拟模型的有效性。     

高速干铣削高强钢铣削力及表面粗糙度研究

选用PVD—TiAlN-TiN硬质合金涂层刀具,进行高速干铣削AISI4340高强钢正交试验,研究铣削力及加工表面粗糙度随切削参数的变化,并建立铣削力及加工表面粗糙度与切削参数之间的经验模型。分析结果表明:每齿进给量和铣削速度对主切削力Fz影响较大,径向切削深度对加工表面粗糙度Ra影响较小。建立的铣削力及加工表面粗糙度经验模型,经过检验,相对误差较小。涂层刀具高速铣削AISI4340钢时,采用较小的轴向切削深度和每齿进给量以及较大的铣削速度和径向切削深度有利于得到较小的铣削力和加工表面粗糙度。     

KDP晶体SPDT加工工艺参数优化研究

KDP晶体加工中工艺参数的选择会直接影响工件的表面质量。为了获得最优的工艺参数组合,文章基于IBM SPSS Statistics 19.0软件对实验过程进行正交设计,并对试验结果进行单因变量多因素方差分析,得到了各因素对表面粗糙度的影响强弱顺序,优化出了最佳工艺参数组合,并进行KDP晶体的切削实验验证。实验结果表明:各因素对表面粗糙度影响的强弱顺序为进给量、主轴转速、背吃刀量、刀具圆弧半径;最佳的工艺参数组合为刀具圆弧半径r=9mm,进给量f=26μm/r,背吃刀量ap=17μm,转速n=300r/min;利用优化后的工艺参数进行KDP晶体切削实验,得到表面粗糙度值为Ra=0.011μm的光滑表面,获得了理想的加工效果。     

基于田口法和方差分析的整体叶轮高速铣削参数优化研究

针对整体叶轮高速铣削加工,开展了以切削速度、每齿进给和切削深度为试验因素,以叶片的表面粗糙度和加工时间为试验指标的正交切削试验,应用田口法对试验结果进行分析,初步确定铣削要素对试验指标的影响程度。采用方差分析方法对正交试验结果进行进一步处理,得到各铣削要素对试验指标的贡献率,确定了叶片铣削的最佳参数组合。经过整体叶轮加工验证,采用优化后的切削参数保证了叶片表面粗糙度Ra0.8μm,并且加工效率提高3倍,实现了整体叶轮的高效加工。     

基于GA-BP算法优化陶瓷加工参数及材料属性

对4种常见的工程陶瓷进行车削实验,获得不同工艺参数下对应的切削温度和表面粗糙度.基于单因素实验和GA-BP神经网络的预测值,建立了切削温度和表面粗糙度关于工艺参数及材料属性的一元模型.通过对一元模型进行分析提出了多元模型假设.基于正交实验,利用GA算法对模型中的未定系数进行求解.对该模型的验证实验结果表明,最大误差小于...     

面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

基于残留高度球刀铣削粗糙度建模及参数优化?

基于P20模具钢数控球刀铣削试验,对表面粗糙度的影响因素进行了研究。在试验数据极差分析的基础上得出了如下结论：加工残留高度是球刀铣削粗糙度最重要的影响因素。基于试验数据,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出P20模具钢球刀铣削粗糙度的数学模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对实际的问题优选了铣削工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可大幅提高加工效率,这为数控加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。