铣削508Ⅲ钢硬质合金刀具敏感性分析

508Ⅲ钢材料应用于核岛AP1000蒸发器水室封头中,是一种高强度、高硬度和高断面收缩率的低碳合金钢。硬质合金刀具在切削508Ⅲ钢时,会产生较大的切削力以及切削振动,从而影响刀具使用寿命。本文进行硬质合金刀具铣削508Ⅲ钢试验,探究切削力以及切削振动信号对刀具磨损敏感性的变化趋势的影响,并运用互相关函数分析切削力以及切削振动信号对硬质合金刀具磨损形态的敏感程度。试验结果表明:切削力较切削振动相比,对刀具磨损形态的影响较大,并在切削速度为298m/min时,切削力、切削振动对刀具磨损形态互相关程度较高。为进一步研究通过切削力等信号检测刀具磨损状态提供试验及理论参考。     

基于小波分析和神经网络的刀具磨损预测

提出一种基于多分辨率小波分析和BP神经网络的刀具磨损预测方法,采用多分辨率小波分析刀具不同磨损状态的切削力信号,提取其中增幅最大两个尺度上细节信号的能量和均方差作为BP神经网络的输入,通过自我识别法确定BP神经网络的最佳隐含层神经元数目,利用预先训练好的BP神经网络对刀具磨损状态进行预测。该方法能够建立刀具磨损状态与切削条件参数之间复杂的非线性函数关系,可实现一定切削条件下的刀具磨损状态预测。     

数控车削加工切削力的预测研究

应用六西格玛原理对数控车削加工钛合金材料进行正交切削试验,通过采集三向切削力信号,对数据结果进行分析,找出在正交试验范围内切削用量对切削力的影响规律,并通过对数据进行因子刻画,提出了一种在缺乏切削力经验公式和检测条件下进行切削力预测的有效方法,为优化切削加工条件提供了重要依据。     

基于切削电流系数的铣刀磨损状态监测

基于切削力系数的铣刀磨损状态监测方法提出了与切削参数独立的刀具磨损指标。由于存在干扰机床正常加工、实时性不佳、传感器安装不便和成本过高等问题,限制了其在实际工业环境中的应用。针对上述问题,结合切削力与主轴电流的关系,提出一种基于主轴切削电流系数的铣刀磨损状态监测方法。首先,融合切削力系数和主轴电流的优点,建立铣削电流模型;其次,根据切削电流模型进行切削电流系数辨识,记录新刀状态下切削系数;然后,使用切削系数实时估计相同加工工况下新刀切削电流,监测实际切削电流偏离估计值的程度,判断铣刀磨损状态;最后,通过实验与力信号对比验证该方法的正确性。实验结果表明,该方法可以替代基于切削力系数的磨损状态监测方法,能有效、实时、无干扰、便利和低成本地识别新刀、正常和严重3种磨损状态。     

TB9钛合金超声辅助切削试验研究

钛合金作为航空紧固件的主要原材料,其加工性能直接决定了航空紧固件的服役性能,进而影响着航空装备的可靠性,改善钛合金的机械加工性能是提高航空紧固件的有效方法。文章以TB9高强钛合金为研究对象,主要对比传统切削加工和超声切削加工在主切削力、表面加工形貌以及刀具磨损特征等方面的不同,结果表明了与传统切削相比,超声切削有效降低了切削过程中的切削波动,并降低了加工中的切削力;同时超声切削引起的机械划痕深度降低了61.34%,且随着超声振幅的增加,TB9钛合金试样的表面加工质量显著提高、硬质合金刀具的氧化磨损程度降低。     

基于小波分析的切削力信号奇异性检测

利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,分析了用Lip指数来描述的切削力信号局部奇异性.通过观察奇异点的位置等信息得到切削刀具的磨损情况.通过对实际刀具磨损的在线监测数据分析,证明了采用小波变换检测刀具磨损这一方法的有效性.     

电磁耦合处理对硬质合金刀具切削力的影响研究

为了研究电磁耦合处理对硬质合金刀具切削力的影响,利用电磁耦合设备对YT15硬质合金刀具进行强化处理,通过干车削40Cr试验研究不同电磁耦合处理参数情况下对刀具切削力的影响。结果表明,在适当的电磁耦合处理参数作用下刀具的总切削力大幅下降。通过采集到能反映切削过程稳定性的总切削力信号幅值,发现电磁耦合处理可以提高切削稳定性、延缓刀具磨损。建立了相应的修正后的电磁耦合处理刀具的切削力经验公式,分析了各切削要素对处理前后硬质合金刀具切削力的影响。     

钛合金的高质高效超声振动切削加工

作为一种广泛应用于航空航天领域内的难加工材料,钛合金的高质高效切削一直是机械加工领域中的热点问题.针对其加工过程中的力热聚集问题,一种将高压冷却方式辅助于垂直于切削速度方向振动分离的超声振动切削加工方法被应用于其高质高效加工.首先,刀具和工件周期性的分离条件通过数学方法导出.随后基于此开展了钛合金的车削试验,通过设定不同的切削参数(切削速度、进给量和切深)和冷却参数(冷却液压力),研究了切削力、切削温度、刀具磨损过程、工件表面质量和刀具寿命与相关参数之间的关系.试验结果表明,在满足分离条件的情况下,高压冷却状态下的超声振动切削加工能有效降低切削力和切削温度、延缓刀具磨损速度、改善表面质量和提高刀具寿命.在冷却液压力20 MPa的条件下,钛合金的切削速度能提至400 m/min并保证工件表面质量Ra不超过0.4 μm,实现了刀具长寿命和工件高质高效的切削精加工.     

电液比例控位系统的自调模糊PID控制研究

本文在介绍电液比例控位系统中的自调模糊PID控制原理的基础上,通过数据比较该系统自调模糊PID控制和PID控制对信号的跟踪效果进行分析研究,得出自调模糊PID控制比PID控制有更好的稳定性能和安全性能。本文正是将这两种控制思路有机地结合在一起,设计研究出了一种规则的自调模糊PID控制器。     

基于模糊小波极限学习机的刀具磨损状态识别

刀具磨损作为机械加工过程中的常见现象,直接导致了切削力增加、工件表面粗糙度恶化以及尺寸超差等不良后果,极大地影响加工效率.采集加工过程中切削力、振动及声发射信号,利用线性回归法对信号进行特征提取及降维;采用不同刀具的磨损数据训练模糊小波极限学习机(FWELM),降低加工过程的不确定性对识别模型的影响,并解决加工系统的信息模糊造成的建模困难问题,提升刀具磨损识别模型的泛化能力.利用标准刀具磨损数据集测试结果证明,基于FWELM构建的刀具磨损状态识别模型识别的每个刀具磨损阶段的准确率及总体识别准确率皆高于极限学习机构建的识别模型.     

Development of a tool wear observer model for online tool condition monitoring and control in machining nickel-based alloys

Online monitoring and in-process control improves machining quality and efficiency in the drive towards intelligent machining. It is particularly significant in machining difficult-to-machine materials like super alloys. This paper attempts to develop a tool wear observer model for flank wear monitoring in machining nickel-based alloys. The model can be implemented in an online tool wear monitoring system which predicts the actual state of tool wear in real time by measuring the cutting force variations. The correlation between the cutting force components and the flank wear width has been established through experimental studies. It was used in an observer model, which uses control theory to reconstruct the flank wear development from the cutting force signal obtained through online measurements. The monitoring method can be implemented as an outer feedback control loop in an adaptive machining system.     

数控机床时变切削振动自适应稳定控制方法

针对数控机床切削过程中因不确定因素多,导致刀尖运动刚度和阻尼力难以保持恒定而造成的强振动问题,提出一种基于模态稳定的自适应稳定控制方法。模拟机床切削的连贯加工过程,获得影响最大的阻尼力和刚度系数;将其作为模糊动态振动表达模型的初始输入数值,通过响应函数得到二者在时变振动状态下的分布可能结果;利用置信函数得到阻尼和刚度系数的安全置信区间,以该区间作为判定依据,对超过区间的系数实行模态控制,完成切削振动的稳定控制。从切削振动的位移信号和声音信号 2 个方面进行仿真验,结果表明,该方法具有一定的可靠性和稳定性,可保证刚度和阻尼系数的状态恒定。     

模糊数据融合的刀具磨损状态智能识别

为实现高速加工时刀具渐变磨损状态的在线准确识别,提出了一种集合多种智能的间接检测刀具磨损状态方法的模糊数据融合方法。尽管这些方法具有算法实现较为简单、处理速度较快的优点,但单一的信号检测及单一的智能建模方法难以获得全面的加工状态信息和准确的识别结果。为此,利用F推理技术对上述方法的冗余和互补信息进行数据融合,应用Makino—Fanuc 74-A20型加工中心的测试数据验证了该方案的可行性,并将刀具后刀面磨损的预测值与基于机器视觉检测的实测值进行比较。实验结果分析表明,多参数模糊融合识别方法能快速获得切削刀具磨损状态更加准确的预测值。     

基于有限元数值模型和进给速度优化的薄壁件侧铣变形在线控制

为实现在加工过程中对薄壁件侧铣产生的较大切削变形进行在线控制,提出基于有限元数值模型和进给速度优化的在线控制策略。根据薄壁件切削过程的有限元仿真结果,建立数控机床进给速度、切削力、工件切削变形间的数值模型,进而确定用于控制变形的最优目标切削力。在具有开放式模块化的数控系统平台上开发了切削力信号实时采集、滤波功能和基于Brent-Dekker算法的进给速度在线优化策略,并根据滤波后的切削力及相应算法在加工过程中实时调整机床进给速度,保证切削力逐渐接近最优控制目标而实现切削变形的在线控制。试验结果表明,经过进给速度在线优化后的切削过程可将薄壁件侧铣变形控制在规定范围内,同时提高了切削效率。     

Tool wear monitoring in ramp cuts in end milling using the wavelet transform

Tool wear identification and estimation present a fundamental problem in machining. With tool wear there is an increase in cutting forces, which leads to a deterioration in process stability, part accuracy and surface finish. In this paper, cutting force trends and tool wear effects in ramp cut machining are observed experimentally as machining progresses. In ramp cuts, the depth of cut is continuously changing. Cutting forces are compared with cutting forces obtained from a progressively worn tool as a result of machining. A wavelet transform is used for signal processing and is found to be useful for observing the resultant cutting force trends. The root mean square (RMS) value of the wavelet transformed signal and linear regression are used for tool wear estimation. Tool wear is also estimated by measuring the resulting slot thickness on a coordinate measuring machine.     

[可靠性建模及试验技术]面向数控机床可靠性试验的多维力随动加载装置

面向五轴联动数控机床的可靠性试验提出多维力随动加载方法,对五轴联动进给主轴施加多维力载荷,形成复杂进给抗力,部分模拟主轴复杂切削力环境。基于6-PUS并联机构研制多维力随动加载装置,采用模糊PID控制器建立显式力控制系统,比例和积分增益可随加载误差自适应调节。在五轴联动数控机床上开展多维力随动加载实验,结果表明,加载装置能够跟随机床主轴的单轴、三轴联动和五轴联动进给运动,根据期望值对主轴施加三维力,加载误差小于3.2%,在机床执行多种加工轨迹时形成有效进给抗力,为后续引入动态加载模拟复杂切削力提供理论和装备支撑。研究成果可为数控机床可靠性试验提供低成本、可循环的加载方式,有利于测试的规模化和标准化发展,也可为精度保持性、超载试验、跑合试验等机床性能测试提供新的负载模拟思路。     

基于主轴电流的铣削力间接监测方法

实时准确地监测铣削状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,切削力作为重要的加工状态监测对象,因其监测设备昂贵且安装不便而受到限制,为此提出一种考虑刀具磨损的基于主轴电流的铣削力监测方法.首先基于切削微元理论建立了考虑后刀面磨损的铣削力模型,并通过铣削实验进行铣削力模型系数标定;然后对主轴电流与铣削力的关系进行理论建...     

Prediction of flank wear and engagements from force measurements in end milling operations

On-line knowledge of tool engagement and flank wear is critical for successful adaptive control of a machining operation. A method combining a mechanistic model and empirical relationships has been developed for helical end milling operations. Computation of cutting tool engagements and flank wear width occurs in real time as the cutting progresses using averaged force data. Response surface methodology has been used to investigate the effects of the process and operating variables on the process-dependent parameters; a second order relationship was obtained. The approach can also determine variation of wear land width along the length of the tool as axial engagement changes.     

基于补偿与模糊比例积分微分控制的凸轮刀系统定位研究

以四步切割机项目的凸轮刀系统为研究对象,针对比例阀存在较大死区、具有时变非线性特点,以及凸轮刀系统存在响应滞后等问题,基于补偿与模糊比例积分微分控制对凸轮刀系统的定位问题进行研究,提出将模糊比例积分微分控制与自适应死区补偿相结合的自适应控制方法。通过计算机软件搭建凸轮刀系统的仿真模型,设计加入自适应补偿的模糊比例积分微分控制器,并对凸轮刀系统的定位进行优化。通过试验对比确认,所提出的自适应控制方法对系统输出具有良好的校正作用,能够有效改善凸轮刀系统的定位性能。     

Cutting deflection control of the blade based on real-time feedrate scheduling in open modular architecture CNC system

Machining accuracy of thin-walled parts which have low-rigidity is greatly influenced by cutting deflection in flank milling. In this paper, cutting deflection of aero-engine blade during processing is controlled within a required dimensional accuracy based on the strategy of real-time feedrate scheduling which is integrated into an open modular architecture CNC system (OMACS) of five-axis milling machine. The maximum deflection position of blade is determined through combining analytical cutting force model in flank milling and finite element analysis (FEA)-based transient dynamic analysis. Then, the numerical model of blade deflection is established to obtain the numerical relationship among feedrate, cutting force, and blade deflection, which is usually used to get optimized cutting force and feedrate by setting allowable value of blade deflection. To implement blade deflection control during machining, a real-time control strategy of feedrate scheduling based on nonlinear root-finding algorithm of Brent-Dekker and principle of feedrate smooth transition is developed and integrated into OMACS which has functions of real-time cutting force signal processing and real-time feedrate adjustment. Experimental results show that blade deflection is effectively controlled by proposed strategies, machining accuracy, and efficiency are improved.