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,为切削参数的优先和表面质量的控制提供了依据。     

高速铣削加工钛合金Ti6Al4V的切削力和表面粗糙度试验

利用单因素实验法对高速铣削Ti6Al4V过程中各切削要素对切削力的影响进行分析,切削力随着切削速度的增加先增大后减小,随着每齿进给量和切削深度的增加而增大;利用正交试验法对高速铣削Ti6Al4V进行粗糙度分析,得出每齿进给量对工件表面粗糙度的影响最大,其次分别是切削速度、径向切深和轴向切深。     

基于响应曲面法的TC32钛合金高速铣削加工表面粗糙度研究及参数优化

TC32是近年来出现的一种新型低成本中高强度高韧性钛合金。为了获取TC32钛合金表面加工质量与切削参数之间函数关系,选择表面粗糙度作为目标响应,以线速度v、每齿进给量f_z、切削深度a_p以及切削宽度a_e为因素,设计了基于响应曲面法的试验方案,建立了TC32钛合金高速铣削加工表面粗糙度的二阶响应方程,并进行了方差分析和显著性检验。试验结果表明,以最小表面粗糙度为响应目标,铣刀底齿加工的最优参数组合为：线速度v=85m/min,每齿进给量f_z=0.07mm/z,切削深度a_p=0.80mm,切削宽度a_e=7.00mm;侧齿加工的最优参数组合为：线速度v=85m/min,每齿进给量f_z=0.07mm/z,切削深度a_p=22.38mm,切削宽度a_e=1.08mm。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

通过正交试验,研究了高速端铣加工中切削参数对表面粗糙度的影响。采用田口设计方法和响应曲面法构建了表面粗糙度预测模型,分析了主轴转速、进给量、切深对表面粗糙度的影响。结果显示,进给量对表面粗糙度的影响最显著,主轴转速次之,切深的影响不大。模型预测精度为99．84％,达到了较高的预测水平。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型的建立与切削参数的优选

文中通过试验设计的方法研究了高速精加工中切削参数的选择对表面粗糙度的影响.采用响应曲面法建立表面粗糙度的响应模型,分析了切削速度、进给量、背吃刀量对表面粗糙度的影响以及切削参数的优选.结果显示背吃刀量对表面粗糙度的影响最为显著,进给量次之,切削速度影响最小.在表面粗糙度选定的情况下,优先选择背吃刀量可以提高加工效率.     

高速铣削曲面工件的表面粗糙度仿真

在实际生产中,空间曲面一般采用行切法加工。无论是三坐标还是两坐标联动铣削,走刀行距的选择对加工表面粗糙度都有很大影响。本文针对球头铣刀对Bezier双三次曲面工件的高速铣削,结合走刀行距经验公式,提出了一种表面粗糙度的仿真算法,并通过仿真实例进行了验证。     

切削加工表面粗糙度的预测模型与参数优化

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标之一,直接影响工件的配合性能,疲劳强度等。文章采用响应曲面法,用多元二次方程拟合大型工件表面粗糙度与切削参数之间的函数关系,分析进给量,切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响,建立预测模型。在保证粗糙度的前提下用响应曲面法优化加工参数,延长刀具的使用寿命,提高生产效益。     

响应曲面法优化超高强度钢铣削加工切削参数的研究

通过试验对30CrMnSiNi2A钢高速干铣的表面粗糙度进行研究。在因子试验研究的基础上利用响应曲面法考察了切削速度、进给量、切深和切宽四个因素对表面粗糙度的影响规律并寻求最优工艺参数。结果表明切削速度对表面粗糙度值影响最大,响应曲面法用于超高强度钢的高速铣削参数优化可行有效。     

应用响应曲面法优化影响Zr-4锆合金管坯表面粗糙度的磨削工艺参数

为优化影响锆合金管坯外表面粗糙度的磨削工艺参数,提高Zr-4锆合金包壳管的耐腐蚀性能,首先采用中心组合设计方法,在多次抛磨试验结果的基础上,利用Design-Expert 8.0软件建立了与主要磨削工艺参数(砂带线速度、磨削压力、砂带进给速度及管坯旋转速度)具有映射关系的表面粗糙度分析模型;次之,对所建模型进行了优化及可靠性验证;最后通过研究工艺参数间的交互效应对管坯表面粗糙度的影响规律,得到了各工艺参数间的最优组合。试验表明,采用优化后的工艺参数组合进行磨削加工,可将锆合金管坯表面粗糙度有效控制在0.46μm以下。     

基于响应曲面法的切削38CrMoAl材料表面粗糙度预测模型和优化

38CrMoAl材料具有优良的力学性能,被广泛应用在精密传动系统中,其应用工况对零件的表面质量要求较高,机械加工过程中,各因素相互耦合,影响零件的表面粗糙度,很难建立显式的关系式。本文基于响应曲面复合设计方法进行切削加工试验,建立38CrMoAl材料数控车削过程中的预测模型,采用Design-Expert 13软件对表面粗糙度进行回归系数及方差分析,对数控车削加工参数进行优化。通过试验分析得出切削最优参数：切削转速2500mm/s、进给量0.1mm/r、切削深度0.25mm时,38CrMoAl材料表面粗糙度达到最小。该项研究为企业加工此类材料提供了理论依据。     

运用响应面法的Ti-6Al-4V ELI钛合金铣削表面粗糙度预测模型

本研究采用端面铣削方式对Ti-6Al-4V ELI(TC4)钛合金进行加工,结合工艺参数进行建模以预测工件的表面质量并确定最佳切削参数。为了实现对工件表面质量的精确预测,在三轴数控加工中心上进行了相应的试验。试验基于Box Behnken方法(BBD)进行了四因素和三水平的设计,减少了试验所需的数目。试验中选择切削深度、切削宽度、切削速度和每齿进给量作为输入参数,将每次试验所测量的表面粗糙度作为输出参数。最终采用响应面法(Response surface methodology, RSM)建立输入参数和输出参数之间的二次关系,并进行方差分析(Analysis of variance, ANOVA)以评估所建立的模型。同时,利用RSM进行优化分析,确定铣削参数以实现最小表面粗糙度。分析表明,使用RSM建立铣削参数与表面粗糙度的二次回归模型,其校正系数为96.16%,模型能够较好反应输入参数与表面粗糙度的映射关系,该方法能够提供可靠的用于输入参数限制内任何铣削条件的表面粗糙度预测。经优化分析和试验验证,所得铣削参数能够获得较小的表面粗糙度,可应用于实践生产中的工艺优化。     

基于响应曲面法的15-5PH不锈钢铣削参数优化研究

由于15-5PH沉淀硬化不锈钢属于难加工材料,其加工时会产生较大切削力和极大的塑性变形。所以需要对其切削参数进行优化从而优化切削过程。文章以主轴转速、进给速度、轴向切深和径向切深为优化设计变量,以切削力、表面粗糙度和材料去除率作为响应性能指标,设计曲面响应法方案,建立高速铣削沉淀硬化不锈钢的响应分析模型,分析并得到关于优化设计变量的响应函数解析式,研究了各优化设计变量的交互作用对优化目标的影响规律。得到高速铣削沉淀硬化不锈钢条件下降低切削力和粗糙度,提高切削效率的最优选择组合,为v_c=100 m/min,f_z = 0.02 mm/z,a_p=1.5 mm,a_e=0.4 mm。     

基于正交试验法的GH4169高速铣削表面粗糙度研究

对镍基合金GH4169试件高速铣削加工表面粗糙度进行了正交试验,运用极差分析法得出4个试验因素对表面粗糙度影响程度的不同,绘制了铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线,并对其影响原因进行了分析。     

高速铣削RoyAlloy模具钢的表面粗糙度研究

为分析高速铣削RoyAlloy模具钢时表面粗糙度的变化规律,在基于刀具位姿的基础上,由正交试验综合研究前倾角、侧偏角、主轴转速、每齿进给量、铣削深度和铣削宽度等铣削参数的影响,并建立了预测模型。     

高速铣削表面粗糙度建模与预报

在五轴高速加工中心上,采用多元回归正交试验法对45#中碳钢和P20模具钢进行了高速铣削试验。基于概率统计和回归分析原理,建立了表面粗糙度预测模型,并对回归方程和回归系数分别进行了显著性检验。通过分析正交试验直观图,研究了铣削用量对表面粗糙度的影响。为合理选择铣削参数提供了可靠的依据。     

基于响应曲面法的NOMEX蜂窝高速铣削参数优化

为解决组合式铣刀铣削NOMEX蜂窝固持可靠性和加工效率的矛盾,基于响应曲面法的原理设计中心复合试验方案,探究切削速度、切削深度、切削宽度和进给速度对轴向切削力的影响,建立二阶切削力模型,在保证固持有效性前提下,优化切削参数使加工效率最高。结果表明:进给速度、切削深度、切削宽度和切削速度对轴向切削力的影响依次减小,最优切削参数组合为v_c=3351m/min,a_p=8.5mm,a_e=25mm,v_f=2.8m/min。     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.     

响应曲面法在SPIF表面粗糙度预测及多目标优化中的应用

以45°方锥台为研究对象,通过响应曲面分析法(RSM),利用Design-Export 8.0数学统计软件对SPIF的成形参数进行分析,采用Box-Behnken Design(BBD)实验方法,设计四因素三水平实验方案考察工具头直径D、层进给量Z、进给速度F和主轴转速S这四个因素对SPIF表面粗糙度值的影响,分别建立了SPIF纵向表面粗糙度和横向表面粗糙度的响应模型;进一步分析实际成形条件对成形参数的约束,以纵向和横向表面粗糙度整体最优,提高SPIF表面的成形质量为目标建立成形参数多目标优化模型;设计遗传算法程序并借助Matlab遗传算法工具箱进行优化问题求解。通过实验验证,该算法可以有效快速的获得满足多约束条件下的最佳成形参数。     

基于弹塑性理论的高速铣削表面粗糙度力学建模

基于分子—机械摩擦理论,提出了已加工表面残留高度的力学模型。并根据热—弹塑性大变形理论,对材料的流动应力方程(非线性)进行了分析,推导出了材料的应变硬化、应变率和温度与切削变形应力增量的关系,研究了不同材料(45钢和3Cr2Mo模具钢)已加工表面残留高度的实验结果,分析了材料物理性能对加工表面粗糙度的影响。     

应用响应曲面法的机器人铣削工艺优化

为保证机器人铣削加工效率的同时减小切削力、振动加速度和表面粗糙度,从而优化铣削工艺,通过试验研究了不同铣削工艺对机器人切削性能的影响。应用响应曲面法,以切削力、振动加速度和表面粗糙度为响应值,选取主轴转速、进给量和切削深度3类数值因子,以及铣削方式与走刀方向2类类别因子进行优化参数,并建立了各个响应值的二阶预测模型。结果表明：Y方向铣削可以获得较小的切削力和表面粗糙度,逆铣的振动加速度幅值明显小于顺铣加工。同时,进给量和切削深度对切削力和振动加速度具有显著影响,主轴转速对表面粗糙度影响较为显著。优化结果表明高主轴转速、大进给量和小切深时,在保证加工效率的同时切削力、振动加速度和表面粗糙度都较小。