刃口钝化对PCD刀具铣削钛合金表面粗糙度与刀具寿命的影响

本文通过4种钝化值PCD刀具在不同切削参数下铣削钛合金试验,研究了刃口钝化对工件表面粗糙度与刀具寿命的影响。试验中使用触针式表面粗糙度仪检测工件表面粗糙度值,利用超景深显微镜观察刀具刃口磨损状况,并以刀具后刀面磨损量大于0.2 mm或刃口崩缺时的切削距离表示刀具寿命。结果表明:钝化PCD刀具铣削钛合金表面粗糙度大于未钝化PCD刀具,表面粗糙度随钝化值增大而增大;钝化PCD刀具铣削钛合金刀具寿命高于未钝化PCD刀具,刀具寿命随钝化值增大呈先提高后降低的趋势,当钝化值为15μm时,刀具寿命最高。     

TC11钛合金铣削的表面粗糙度建模及有限元分析

对铣削钛合金TC11的表面粗糙度进行研究。建立表面粗糙度的3种预测模型,分析模型与表面粗糙度测量值的拟合情况,并进行信噪比S/N分析和ANVOA分析,得到了各切削参数对表面粗糙度的影响程度的大小以及最佳切削参数组合。提出了采用有限元仿真铣削工件表面的位移大小,把表面的轮廓算数平均偏差作为表面粗糙度评定参数的方法。仿真结果与试验结果基本一致,表明了该方法的可行性及有效性。     

端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的 针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法 首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果 CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度Rsm和支承长度率Rmr(c)的预测结果与实验值吻合。结论 考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。     

硬质合金刀具磨损对Ti60铣削表面完整性的影响

刀具磨损是影响材料加工表面质量的重要因素。利用后刀面磨损量V_B分别为0、80、213、286、392μm的K44硬质合金球头铣刀对Ti60钛合金进行铣削实验,测试在不同刀具磨损状态下加工表面的粗糙度、表面形貌和纹理、残余应力、显微硬度和微观组织,分析了Ti60铣削表面完整性与刀具后刀面磨损量V_B之间的关系。结果表明：随着后刀面磨损量V_B的增加,表面粗糙度由0.683μm变化为1.554μm,表面形貌和表面纹理也随着刀具磨损量变化呈现出不同的特征,表面残余应力与显微硬度增加,残余应力层深度和硬化层深度分别达到35μm和40μm,表层微观组织中丛域状α沿着铣削加工进给方向发生了一定程度的扭曲变形,塑性变形层厚度由3μm增加至8μm。     

硬质合金刀具材料主要物理力学性能对钛合金铣削加工的影响

本文主要研究了硬质合金刀具材料的物理力学性能对其铣削钛合金表现的影响。两种含钴量(分别为13%和12%)和晶粒度(分别为0.5μm和0.4μm)相近的超细硬质合金材料具有不同的韧性、强度和硬度,并被同时用于铣削Ti-6%Al-4%V钛合金。结果表明使用强度和韧性较好的合金制成的刀具耐用度更高,更合适用作钛合金铣刀的基材。这主要由于与普通钢材(如45#钢)相比,钛合金铣削加工时的切削阻力更大,需要刀具材料足够强韧来支持切削过程中刀具刃口的完整性。     

高速铣削表面粗糙度的研究

通过在HSM－700型高速铣床上的正交铣削试验，联系平时实际的生产加工情况，分析高速铣削的切削加工参数对零件表面粗糙度的影响。通过分析不同铣削参数下的零件表面粗糙度和切屑变形，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

高速铣削铸铝半圆弧工件表面粗糙度的实验研究

通过正交实验研究了采用球头铣刀高速铣削铸铝半圆弧内表面时表面粗糙度的影响因素及变化规律,分析了影响半圆弧加工表面质量的各种因素的主次关系.实验结果表明:高速铣削半圆弧内表面时,不同弧段的已加工表面粗糙度不同,切削行距和切削速度对已加工表面粗糙度影响最大,而被加工工件的圆弧半径对已加工表面粗糙度没有太大影响.     

钛合金TC18铣削表面粗糙度预测模型的研究

依据正交试验结果,利用线性回归分析方法,建立了硬质合金立铣刀铣削钛合金TC18材料时表面粗糙度的预测模型,并进行了该模型回归方程和回归系数显著性检验。该模型预测表面粗糙度具有可靠性:主轴转速和进给量对表面粗糙度的影响显著,而轴向切深和径向切深对表面粗糙度的影响不显著。     

铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

WOA-SVM算法在钛合金端铣刀具磨损预测的研究

针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征作为监测特征,利用邻域保持嵌入(NPE)对监测特征实现降维,提高了WOA-SVM模型的建模效率。实验结果表明：在保证预测精度的前提下,NPE的使用使WOA-SVM的建模时间减少了90%以上;与PSO-SVM和GSA-SVM等常用方法相比,WOA-SVM具有较高的预测精度,建模时间减少了30%以上;所建模型能有效预测钛合金加工刀具的磨损状态。     

超声振动辅助铣削加工钛合金表面摩擦磨损性能研究

目的研究超声振动辅助铣削加工钛合金表面形貌及摩擦磨损性能的优势。方法将0、6、12μm的超声振动振幅分别施加到铣削加工的进给方向加工TC4钛合金,得到不同加工参数条件下的表面形貌。用多功能扫描电子显微镜观察不同条件下的微观表面形貌,并且对不同表面的摩擦磨损性能进行了测试,分析了超声振动对表面摩擦磨损性能的影响。结果施加超声振动后,表面微观形貌与传统铣削加工存在较大区别。表面微观形貌不仅存在因进给速度产生的进给划痕,还存在一定规律的微观织构。摩擦磨损试验分析了干摩擦与润滑脂摩擦两种情况。干摩擦条件下,超声振动对摩擦系数的影响较明显,振幅为6μm时,摩擦系数有所减小;振幅为12μm时,摩擦系数有所增大。脂润滑条件下,摩擦系数变化较小。结论通过超声振动辅助铣削可以加工出具有一定微观形貌的表面织构,这些微织构的存在影响了加工表面的摩擦磨损性能,对于研究表面抗磨减阻性能有一定的作用。     

铣削铝合金表面粗糙度试验研究

由于表面粗糙度对零件的使用性能,如零件的相互配合的稳定性、耐磨性、耐腐蚀性和使用寿命等都有着很大影响,所以它是表面加工质量的一个非常重要评价指标。表面粗糙度的形成机制可以归结为刀具结构以及形状参数等变量、切削参数变量、加工零件的形状或者要求的特殊性和切削过程中惯性等变量因数,然而这些因素的影响又不是单独作用在表面粗糙度上的,彼此存在一定的交互影响,因此,研究在铣削铝合金的过程中刀具几何参数及切削参数变化对表面粗糙度的影响,为铝合金的铣削加工提供理论参考。     

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。     

T2纯铜高速铣削刀具磨损对表面形貌的影响

目的 满足T2纯铜与日俱增的加工需求,改善T2纯铜的加工质量,探究不同铣削速度下刀具损伤和已加工表面形貌之间的内在联系。方法 根据单因素试验结果,研究铣削速度对于刀具磨损的影响。在磨损刀具铣削力模型和已加工表面应力模型的基础上,从铣削力、刀具损伤形式以及磨损机理出发,分析刀具磨损对于已加工表面质量的影响,解析表面缺陷产生的原因,并通过光学和电子显微镜对磨损后的刀具表面形貌及已加工表面缺陷进行分类表征。结果 当铣削速度较低时,刀具严重的崩刃现象引起了系统铣削力急剧增加,这极大的破坏了铣削系统的稳定性和已加工表面的应力状态,并导致表面粗糙度增大,形成颤振波纹、表面撕裂等加工缺陷。而当铣削速度较高时,由于刀具的损伤较轻,铣削系统相对稳定,已加工表面仍然保持较好的加工质量,特别是铣削速度为600 m/min时,表面粗糙度Sa和Sq的值达到了1.80 μm和2.25 μm,在刀具磨损后仍然分别保持在2.20 μm和3.10 μm左右。结论 在T2纯铜的铣削加工中,提高铣削速度对延长刀具寿命,改善已加工表面质量有积极作用。     

航空铝合金腹板铣削加工的表面粗糙度的研究

以7050-T7451航空铝合金腹板为研究对象,并通过高速铣削试验,分析铣削力、刀具副偏角和每齿进给量对腹板表面粗糙度的影响。结果表明:表面粗糙度随铣削力、刀具副偏角和每齿进给量的增大而增大;随铣削深度ap的增大,表面粗糙度呈现先增大后减小的趋势,且当ap2.4mm,表面粗糙度基本不受其影响。研究结论对生产实践有重要的指导意义。     

超声纵-扭复合铣削钛合金刀具磨损特性研究

目的采用超声纵-扭复合振动加工方法,获得较长的刀具使用寿命。方法采用理论建模与不同铣削振动方式,研究刀具磨损特性。通过超景深电子显微镜和粗糙度测试仪,分别对刀具微观形貌、工件表面粗糙度进行了分析;通过不同铣削方式加工钛合金材料,对刀具磨损特性进行了系统分析。结果与普通铣削和超声纵振铣削相比,超声纵-扭铣削方式下,刀具后刀面磨损减小,工件表面粗糙度降低。经测试,当去除面积为6356mm~2时,超声纵-扭复合加工刀具后刀面磨损量VB为103μm,分别比普通和超声纵振加工时降低了38μm和36μm。当去除面积为4530 mm~2时,Ra为1.2μm,普通铣削和超声纵振铣削的Ra则分别为1.62μm和1.38μm。由于超声纵振加工仅仅是在轴向方向实现了分离,后刀面时刻冲击着已加工表面,当去除面积为6356 mm~2时,刀具后刀面磨损量反有超出普通铣削的趋势。结论超声纵-扭复合加工从旋转方向内实现了刀-屑分离,在铣削过程中,极大地减少了刀具后刀面对已加工表面的冲击,从而使得刀具寿命有所延长,为高效加工、难加工材料提供了一种加工方法。     

钛合金抛光表面粗糙度与表面形貌研究

为了优化钛合金抛光工艺参数,采用中心复合响应曲面法,建立了抛光表面粗糙度的预测模型;采用方差分析方法,检验了预测模型以及各抛光参数的显著性,分析了各抛光参数对表面粗糙度及表面形貌的影响规律。结果表明:该预测模型可对抛光表面粗糙度进行有效的预测;页轮粒度、页轮线速度和进给速度对表面粗糙度影响极显著;表面粗糙度随页轮粒度、页轮线速度和进给速度的增大而减小;表面形貌整体均匀,存在一定的隆起和沟壑。