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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。 相似文献
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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fz、切削深度ap以及切削宽度ae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fz=0.07mm/z,切削深度ap=0.80mm,切削宽度ae=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fz=0.07mm/z,切削深度ap=22.38mm,切削宽度ae=1.08mm。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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《机械科学与技术》2017,(12):1896-1905
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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了研究铣削速度3 000 m/min以上时主要铣削参数如何影响航空铝试件的表面粗糙度,设计铣削试验,分析试验数据,揭示了周期进给速度和铣削速度的变化与试件表面粗糙度大小的关系,最后总结得出影响航空铝7050试件加工表面粗糙度的主要因素和实现"以铣代磨"的铣削参数。 相似文献
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