车削可加工陶瓷刀具磨损模型研究

使用硬质合金刀具对二硅酸锂玻璃陶瓷和氟金云母陶瓷进行车削实验,利用激光共聚焦检测系统观察刀具磨损形貌,研究刀具磨损机理。提出刀具磨损机制,即在工件待加工表面硬质点多次划擦作用下导致的疲劳磨损,刀具磨损形式为后刀面接触区的逐层剥落。通过赫兹接触理论和摩擦疲劳学建立了一种刀具磨损理论模型,而后在不同切削参数下进行车削实验,验证理论模型的有效性,分析切削参数对刀具磨损的影响。结果表明:理论模型计算值可以良好地预测刀具磨损量,模型预测曲线与实际磨损曲线趋势相符。     

刀具磨损监测与车削仿真研究

金属加工过程中,切削刀具的状态对于生产效率和表面加工质量有重要影响,因此刀具磨损监测具有重要意义。刀具磨损监测是柔性制造系统研究工程的一个重要课题。切削力信号作为加工过程中最稳定和最可靠的信号,和刀具磨损密切相关。从实验上分析切削力与刀具磨损的相关性,提出刀具切削力变化与磨损变化是一致的。基于有限元分析软件对车削加工进行仿真研究,模拟了切削力的大小分布,并将模拟结果与实验结果进行了比较分析,为实际工艺参数的选择提供了理论指导。     

基于高斯过程潜力模型的刀具磨损预测

刀具磨损预测对于提高加工精度和生产效率具有重要意义。刀具磨损预测模型主要包括基于物理的模型和基于数据驱动的模型。基于物理的模型一般使用经验公式或简化公式对刀具磨损过程进行建模，在切削参数变化的情况下其预测精度通常会变低。另一方面，数据驱动模型通过测量数据来估计刀具磨损，没有考虑刀具磨损机理，导致模型泛化性和结果可解释性较差。为了解决这些问题，提出了一种新的用于刀具磨损预测的高斯过程潜力模型。所提出的模型使用高斯过程对刀具磨损物理模型的未知参数进行建模，建立了一个物理信息机器学习模型。高斯过程潜力模型不仅避免了物理模型的参数识别，而且挖掘了来自物理域和数据域的隐藏信息。此外，通过将物理模型与高斯过程的协方差函数相结合，构建了一个物理信息协方差函数来约束模型的输出，提高了预测精度。多工况试验结果表明，所提方法的绝对平均误差和均方根误差分别为2.5945、3.740 8，比传统数据驱动模型的预测误差要更小，预测精度进一步提升。     

基于刀具磨损的车削参数优化实验

切削参数的优化技术研究一直是机械制造领域关注的焦点。面向车削加工,研究了基于最佳切削温度下切削参数的确定方法。通过车削加工试验,经数据分析、处理得到切削温度的方程.通过构建的单位切削面积刀具的相对磨损值与切削温度的关系确定最佳切削温度,建立了切削用量的优化模型,也分析了最佳切削温度时刀具的磨损机理。通过研究,为车削参数的优化探索了新途径,同时也为实用化切削数据库的构建提供了依据。     

刀具磨损仿真的研究进展

介绍了切削过程中刀具磨损仿真的国内外研究进展,讨论了预测刀具磨损的几种常用方法,并对各种方法的优缺点进行了总结。有限元仿真技术具有强大的数值分析能力,在刀具磨损的预测中得到了广泛应用,阐述了采用有限元法预测刀具磨损时的关键技术,包括有限元模型的建立、刀具磨损率模型的建立及离散技术等,并探讨了刀具磨损有限元仿真技术的未来发展方向。     

基于差分进化小波神经网络的刀具磨损状态识别

提出应用小波神经网络进行刀具磨损状态识别的方法,给出了具体的识别流程。构建了小波神经网络,并实现了差分进化对网络参数的优化。通过检测加工现场的切削力和切削声音信号,将其进行信号处理后作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中,最终实现刀具磨损状态的识别。仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行刀具磨损状态识别,具有较高的诊断精度和效率。     

车削加工陶瓷材料时刀具磨损表面形态的研究

分别使用硬质合金刀具、金刚石刀具、立方氮化硼刀具对氟金云母陶瓷及二硅酸锂玻璃陶瓷材料进行车削试验。利用显微镜观察刀具磨损形貌,通过能谱分析研究了刀具的磨损机理。试验结果表明,刀具磨损部位主要集中在刀尖和后刀面,刀具磨损形式主要为磨料磨损和粘结磨损。用硬质合金刀具车削氟金云母陶瓷时,切削深度越小,磨料磨损越严重。     

陶瓷刀具高效干车削冷轧辊的刀具磨损机理

采用陶瓷刀具干车削硬态条件下的冷轧辊,分析了不同切削条件下陶瓷刀具的寿命、刀具磨损形态,并分析了裂纹、剥落和崩刃过程。试验和理论分析证实:陶瓷刀具高效切削冷轧辊时,裂纹的生成和扩展是造成刀具失效的主要磨损机理。     

车削氧化铝陶瓷刀具磨损有限元仿真研究

基于修正的Johnson-Cook本构模型,在DEFORM中进行氧化铝陶瓷的切削仿真,分析了切削速度、切削深度及切削路程对刀具磨损量的影响。研究结果表明,刀具的最大磨损深度随切削速度的增大而减小、随切削深度的增加而增加。磨损深度随切削路程变化的仿真结果表明,切削过程中的刀具磨损可分为3个阶段,即初期磨损阶段,正常磨损阶段及急剧磨损阶段。     

氟金云母陶瓷车削加工中刀具磨损的研究

分别用高速钢刀具、硬质合金刀具和Si3N4陶瓷刀具对氟金云母可加工陶瓷进行车削加工试验,考察了氟金云母陶瓷车削加工中刀具的磨损过程、磨损形态及失效原因。SEM电镜观察和能谱分析表明,刀具磨损主要发生在后刀面和刀尖处,刀具磨损的主要形式有磨料磨损、粘结磨损,材料高硬度、低热导率是引起刀具磨损的主要原因。刀具破损的主要形式为高速钢刀具切削刃塑性变形和陶瓷刀具的崩刃。刀具与工件的组织不均匀,以及切削过程中产生的冲击性机械应力和热应力是刀具破损的主要原因。     

氟金云母可加工陶瓷车削中的刀具磨损

通过对氟金云母可加工陶瓷进行车削加工试验,分析了其刀具磨损过程,通过电镜观察讨论了刀具磨损形态,以单因素实验法考查了刀具材料、冷却条件等因素对刀具磨损的影响。     

基于模糊神经网络的深孔加工刀具磨损率预测

刀具的过快磨损不仅增大加工成本,也影响工件的最终加工质量,因此预测和减少刀具磨损率具有重要意义。由于BP神经网络本身容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,且深孔加工过程及其复杂,无法建立加工中刀具磨损率与加工参数之间的准确数学模型,故采用模糊神经网络建立BTA刀具磨损率在线钻削模型。仿真和实验结果表明,该模型能有效预测BTA刀具磨损率,对提高刀具寿命和加工深孔的质量具有一定的意义。     

PCBN刀具断续切削磨损机理的研究

研究了BN250断续车削淬火钢SAE8822十字轴的磨损现象。试验结果显示微崩刃是断续车削中导致刀具失效的主要因素,工件与BN250刀具元素之间的化学反应和扩散作用削弱了结合剂与CBN基体直接的结合强度,是导致刀具破损发生的主要因素。     

车削玻璃陶瓷的刀具磨损试验研究

以刀具磨损体积与材料去除量之比作为刀具体磨损率,并以此作为刀具利用率的评价指标,与传统的刀具磨损曲线对比,证明了用刀具体磨损率评价刀具磨损情况的可行性;通过车削二硅酸锂玻璃陶瓷,研究了切削速度、进给量和切削深度对刀具体磨损率的影响。结果表明:随着切削速度增加,刀具体磨损率先降低后升高;随着进给量增加,刀具体磨损率降低;随着切削深度增加,刀具体磨损率先上升后降低。同时,结合刀具磨损形貌和材料崩碎情况,分析了刀具磨损机理。     

基于粒子群优化SVM的刀具磨损量预测

针对SVM预测刀具磨损量存在的参数不易确定的问题,提出了新的基于粒子群优化SVM的智能预测方法。在介绍粒子群算法和SVM回归模型基本理论的基础上,提出用自适应粒子群优化算法优化SVM参数的策略,采用小波包方法对切削声信号进行分解处理,建立了基于粒子群优化SVM的刀具磨损量预测模型。试验分析的仿真结果表明,所建立的刀具磨损量智能预测模型具有较强的推广能力和较高的预测精度。     

TP1000涂层刀具车削淬硬钢的磨损与破损形态

用TP1000涂层刀具对淬硬45钢和淬硬T10A钢进行了正交车削实验,并进行了相应的扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析。结果表明,切削淬硬45钢时,涂层刀具发生了磨损和破损,磨损机理主要是磨料磨损和氧化磨损,破损机理主要是涂层剥落。切削淬硬T10A钢时,涂层刀具主要发生破损,破损机理主要是涂层开裂、剥落和崩刃。     

基于改进PCANet模型的铣刀磨损预测方法研究

铣刀健康状况直接影响实际生产加工过程,因此开展铣刀状态监测研究具有较大工程意义。以卷积神经网络为代表的深度学习模型已经逐渐用于监测加工过程中的刀具状态。但是这些模型的可解释性较差,预测结果的差异性也较大。作为一种新颖的卷积神经网络变种,主成分分析模型(Principal component analysis network, PCANet)的可解释性好,但是特征自监督学习能力有待提升,且相关应用案例较少。针对以上问题,拟对PCANet模型进行优化,进而提出了一种激活主成分分析-最大池化-支持向量回归(Activated PCANet with max pooling and support vector regression, APCANet-MP-SVR)模型,用于自适应提取敏感特征并准确预测刀具磨损情况。首先引入tanh激活函数,提高模型泛化能力;再采用最大池化层替代哈希编码和直方图用于特征选择,进一步降低冗余特征规模;最后建立支持向量回归模型实时预测刀具磨损值。应用案例充分证明了所提模型能够更好地用于加工现场刀具磨损值预测。