45钢高速铣削表面粗糙度预测

为了提高高速铣削加工表面粗糙度预测的精确性以及模型的通用性,提出了一种基于粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法的高速铣削加工表面粗糙度预测方法。以工件硬度以及铣削参数为影响因素,采用回归分析方法、最小二乘支持向量机(LSSVM)以及PSO-LSSVM方法,分别建立了45钢高速铣削加工表面粗糙度预测模型,并对模型的预测精度进行了试验验证和对比分析。结果表明:相同样本条件下,回归分析方法的预测误差较大,PSO-LSSVM预测模型平均预测误差仅为LSSVM方法平均预测误差的50%。PSO-LSSVM预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够准确地预测高速铣削不同硬度的工件表面粗糙度,同时为铣削参数的选择和表面质量的控制提供了依据。     

高速铣削45淬硬钢时表面粗糙度的试验研究

使用TiAIN涂层的整体超微粒碳化钨球形立铣刀,在固定主轴转速20000 r/min和工件倾角10°～60°的切削条件下,对硬度为43HRC的45淬硬钢进行了高速铣削试验,研究了工件倾角对已加工表面粗糙度的影响.研究结果表明:工件倾角的大小对已加工表面粗糙度有明显的影响,在倾角为10°～30°时,表面粗糙度随着工件倾角的增大而降低;此后,随着倾角的进一步增加,表面粗糙度有所升高.进一步地,分析了倾角对切削速度的影响,认为切削速度的巨大改变是造成粗糙度变化的主要原因.     

球头铣刀高速铣削铝合金表面粗糙度研究

球头立铣刀铣削曲面时，刀具轴线与工件曲面法线之间的夹角对工件表面质量及刀具寿命有着重要影响，通过对球头铣刀刀具轴线和工件加工表面之间的倾角研究，提出了调整刀具和工件之间的加工倾角，有效改善切削条件的策略；通过高速铣削铝合金表面粗糙度的实验研究，获得了进给量、切削速度以及进给方向对高速铣削铝合金表面粗糙度的影响规律，对高速铣削参数以及刀具切削路径的优选具有一定的指导意义．     

球头刀多轴铣削表面形貌建模仿真研究

基于铣削加工刀位轨迹,通过建立球头刀多轴铣削过程中切削刃上任意点相对工件运动的轨迹方程,求解铣削加工表面点形貌高度值.研究了进给方式、刀具倾斜方式、倾斜角度与主轴偏心等因素对加工表面形貌及粗糙度的影响.该算法的优点在于勿需对刀齿进行离散,也不需对工件进行三维网格划分,通用性好.仿真结果与实验及文献结果对比表明,算法对工件表面微观几何形貌和粗糙度的预测准确度高,对实际加工中合理选择加工参数具有指导意义.     

钛合金TC4铣削加工对表面粗糙度的影响试验

为了探索钛合金材料TC4铣削参数对表面粗糙度的影响,对钛合金材料TC4进行了逆铣铣削试验,设计了以铣削深度、主轴转速、每齿进给量为主要因素的单因素试验,通过对比试验得到了铣削三要素对被加工工件的表面粗糙度的影响规律;通过三因素四水平正交试验,利用极差分析和方差分析得到主轴转速、铣削深度以及每齿进给量对工件表面粗糙度影响的显著性。试验表明:在无冷却液情况下,工件表面粗糙度随主轴转速增大先逐渐增高之后逐渐降低;随铣削深度的增大而增大;随每齿进给量增大而增大;每齿进给量对表面粗糙度的影响较大,其次是主轴转速,铣削深度影响较小。     

喷丸处理后6061铝合金工件表面粗糙度的模拟计算及预测

以6061铝合金工件为对象,研究了喷丸对工件表面粗糙度的影响。首先,建立了喷丸有限元仿真模型,分别模拟计算了单丸粒喷丸和多丸粒喷丸后铝合金工件的表面形貌。对应进行了单丸粒喷丸和多丸粒喷丸试验,采用激光共聚焦显微镜获取了喷丸后实际工件的表面形貌,以验证所建立的喷丸有限元仿真模型的有效性。在此基础上,对铝合金工件开展了9组喷丸的正交模拟试验,通过对喷丸表面进行离散计算得到三维粗糙度参数Sq,研究获得工件初始粗糙度、丸粒尺寸、丸粒速度和喷丸覆盖率对工件表面粗糙度的影响规律。采用BP神经网络模型对正交试验结果进行处理,获得铝合金工件喷丸处理后表面粗糙度的预测模型。将预测的经喷丸处理后的工件表面粗糙度与模拟试验的粗糙度数据进行对比可知,两者的平均误差仅为3.46%,预测精度能够满足实际喷丸需要;相应构建了喷丸处理后铝合金工件的表面粗糙度控制图,这对实际喷丸过程中较准确控制工件的表面粗糙度有重要价值。     

线接触回转铣削外圆柱表面粗糙度分析

为了分析线接触回转铣削外圆柱工件表面加工质量,运用矢量运算方法建立了线接触回转铣削外圆柱工件运动学模型.根据刀齿包络原理,对工件横截表面理论粗糙度几何学形成机理进行了分析,并仿真了顺、逆铣加工条件下的刀齿轨迹.建立了顺、逆铣加工中线接触铣削外圆柱表面理论粗糙度的计算分析模型,提出了顺、逆铣加工理论粗糙度数值计算方法,并分析了各个加工参数对理论粗糙度的影响.经计算比较,该分析及计算方法能精确反映线接触回转铣削外圆柱工件表面理论粗糙度,为加工参数的计算、选择提供了理论依据.     

基于球头铣刀刀具姿态的铣削稳定性影响机理分析

铣削颤振不仅会导致加工零件表面产生振纹，降低加工零件的表面质量，而且会加剧刀具的磨损和降低机床的寿命.针对加工过程中球头铣刀的刀具姿态对颤振的影响，构建刀具姿态影响下的铣削动力学模型，运用三阶牛顿-埃尔米特插值全离散法对铣削动力学模型进行求解，得到系统状态转移矩阵.用Floquet理论判断铣刀在不同刀具姿态下的铣削稳定性，构建球头铣刀的刀具姿态稳定性预测图.试验确定水平向上走刀方式稳定性最好，工件表面粗糙度最低，验证了稳定性预测图的有效性.     

氮化硅陶瓷套圈内圆磨削表面质量的实验

目的 研究高速磨削试验下砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度等工艺参数对工程陶瓷材料磨削表面粗糙度的影响.方法 利用MK2710型数控内外圆复合磨床对工程陶瓷内表面进行磨削加工,并利用Surtronic 25接触式粗糙度测量仪进行表面粗糙度的测量,得到不同磨削工艺参数下的表面质量.结果 单一因素试验分析得出表面粗糙度随着砂轮粒度的变小而降低,随着砂轮线速度增加而降低,随着工件转速的增大而减小,随着磨削深度的增大而增大;通过正交试验的分析得出,与工程陶瓷表面粗糙度关系最大的为砂轮粒度,其次为砂轮速度和磨削深度,工件速度影响最小.结论 揭示了砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度对工程陶瓷表面粗糙度的不同影响,确定了最佳磨削工艺,并且进行试验验证,为工程陶瓷材料磨削加工提供了依据.     

外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊预测与控制

在大量实验数据和专家经验基础上,建立了外圆纵向磨削零件表面粗糙度Ra的模糊预测和模糊控制模型。对影响表面粗糙度的12个主要变量进行了深入研究,并对其中的7个主要变量的成员函数和模糊规则进行了详细介绍。该模型能根据磨削条件和工件参数的变化,不断地调整磨削参数。将所得结果输入到模糊自适应控制器中,系统即可实时调整工件转速,得到符合要求的表面粗糙度。试验结果表明:表面粗糙度的模糊预测和控制方法非常有效,可操作性强,尤其适用于非线性、多变量的工况。     

汽车模具拐角加工铣削力建模及仿真

针对数控加工汽车模具型腔中的典型特征拐角时,由于刀具切削余量的增加引起刀具振动加大、噪声加剧、铣削力变化明显及刀具与加工表面挤压加大产生振颤,造成刀具刚性不足、使用寿命降低、加工型面表面粗糙度不均等问题.以汽车模具典型特征拐角为研究对象,依据任意角度铣削拐角几何关系,采用有限元模拟分析方法,进行铣削力建模及仿真.首先建立任意角度拐角铣削过程平均切削厚度计算模型,然后进行铣削力系数识别试验确定铣削力系数;其次结合铣削厚度公式及铣削力系数,建立平底立铣刀拐角加工过程建立瞬态铣削力数学模型;最后对拐角瞬态铣削力进行仿真预测,并与拐角铣削加工试验结果对比.结果表明,仿真软件能有效预测拐角铣削力,为切削参数优选提供参考和理论支撑.     

曲面加工中行距对表面粗糙度影响的研究

采用平行铣削对曲面进行数控加工时,行距对工件的表面粗糙度有一定的影响.通过实验,分析了行距对工件表面粗糙度的影响规律,随着行距的减小,表面粗糙度值也随之减小,表面精度也越高,但行距减小到一定程度,表面粗糙度值将不再减小.     

基于分形维理论的铣削振动特性实验研究

铣削加工属复杂非线性过程,其振动特性直接影响加工工件的表面粗糙度.文章以分形维理论为实验理论依据,计算工件振动信号的关联维数和盒维数,研究铣削加工振动特性.实验结果表明,铣削振动是一种混沌运动,振动信号具有分形特征;选择合适嵌入维数计算得出的关联维数反映工件表面粗糙度真实特征,关联维数可以作为检测表面粗糙度的一个特征参量;盒维数分布在很小范围内,表明铣削参数调整对工件振动的高频特性影响不大.     

基于GA-WPT-ELM的6061铝合金表面粗糙度预测

为了提高工件表面粗糙度预测的准确性,针对振动信号特征识别和表面粗糙度预测建模时多个参数难以同步优化和人工经验调优误差较大的问题,提出基于遗传算法（GA）的信号特征识别和表面粗糙度预测的优化算法. 对采集的6061铝合金铣削振动信号进行小波包变换（WPT）和多个特征提取,利用GA优化WPT母小波和特征向量;将信号特征向量和表面粗糙度分别作为极限学习机（ELM）的输入和输出,对预测模型训练的同时,利用GA优化ELM隐含层的神经元个数;对训练好的预测模型进行测试. 实验结果表明,通过GA对振动信号识别和表面粗糙度预测的3类参数同步优化,获得了最佳的信号特征和较高的表面粗糙度预测精度,节省了建模分析计算成本.     

精车工件表面粗糙度预测系统的开发

开发精车丁件表面粗糙度预测系统．应用模糊自适应BP算法建立一件表面粗糙度与其影响因素之问的关系模型；依据给定的数据样本对模型进行训练，将训练好的网络用于实际的工件表面粗糙度预测；采用VB和MatLab语言相结合的方法开发系统．实现数据采集和神经网络预测功能．实验结果表明．利用该系统进行工件表面的粗糙度预测是切实可行的．     

面向表面粗糙度约束的铣削过程参数优化

在6061铝立铣过程中考虑到控制工件表面粗糙度的要求，人为选择的铣削参数可能比较保守，导致材料去除率降低、制造成本高。以表面粗糙度为约束条件，以最大材料去除率为目标，基于极端提升法(extreme gradient boosting, XGBOOST)建立以主轴转速、进给速度和切深为优化对象的表面粗糙度回归模型，利用遗传算法对主轴转速、进给速度和切深三个铣削参数进行优化。利用遗传算法的多目标优化特点得到较优的铣削参数。通过4组优化结果可以看出，表面粗糙度的最大变化只有0.048μm,而最小的材料去除率提高了2 458.048 mm³/min,在达到表面粗糙度的要求下，提高了加工效率，减小制造成本，具有良好的优化效果，在实际加工中具有一定的指导作用。     

微织构球头铣刀铣削钛合金表面粗糙度预测

为了研究微织构球头铣刀铣削钛合金加工表面的表面粗糙度,采用正交试验法,进行了微织构球头铣刀铣削钛合金的试验,得出了微坑织构参数与表面粗糙度之间的变化规律并分析了影响机理。利用极差分析法确定了各因素对表面粗糙度影响的主次顺序。通过回归分析原理,建立了表面粗糙度预测模型。统计检验结果表明,所建立的表面粗糙度预测模型是显著的。并对表面粗糙度的预测值与试验观测值进行了对比,证实了模型的可靠性。     

数控铣削参数优化方法的研究

为了优化数控铣削参数,以切削比能低、表面质量优为优化目标,对45号钢进行了单工步干式铣削沟槽正交实验.采用多目标遗传算法求解出了不同铣削参数的优化解,并通过对比经验参数与优化参数的实验结果得出了最优铣削参数组合.在最优铣削参数组合下对工件进行加工(粗/半精加工)时,其加工切削比能和工件表面粗糙度比优化前分别降低了46.2%和41.6%,因此本文优化方法可为提高数控铣削加工质量和降低能耗提供参考.     

修整砂轮的纵向进给速度对横磨粗糙度影响的研究

本文分析了砂轮修整时的纵向进给速度Ｖ修对工件表面业糙度的影响；运用正交试验设计进行了试验，得出了砂轮修整参数Ｖ修与工件表面粗糙度间的数学模型，指出了砂轮修整参数Ｖ修对工件表面粗糙度有显著影响。     

基于MEA-BP神经网络的超声挤压加工表面粗糙度预测

为了有效预测超声挤压加工工件的表面粗糙度,建立以转速,进给速度,振幅,挤压力,挤压次数为输入参数,表面粗糙度为输出结果的预测模型.该模型利用思维进化算法(mind ev-olutionary algorithm,MEA)的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化.为了验证该模型的有效性,对45号钢进行超声挤压加工...