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药柱装药钻削成形过程中,以其特殊的粘弹性材料加工的复杂性和环境温度的敏感感知等因素,使在实际加工过程中加工参数的选择变得比较困难。加工参数的选择直接影响钻削温度,温度的高低侧面影响加工效率和安全性,因此研究钻削参数对钻削过程中的温度影响规律对指导生产是十分必要的。以少见的钻削粘弹性材料为例,通过仿真计算和实验验证,研究了主轴转速、进给速度和环境温度对钻削温度的影响规律。结论表明:粘弹性材料钻削与金属钻削具有一定的相似之处,但是切削热和摩擦热的影响关系与材料的韧性有关。研究发现药柱的粘弹性材料在40℃左右时,温度上升明显变缓,这是由于不同材料的温升特性不同。并且根据已知数据得出在环境温度为20℃,转速160r/min,进给速度为1.7mm/s时,最高温度变化相对稳定,且处于较安全温度控制范围。 相似文献
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为了研究轴向低频振动辅助钻削方式在皮质骨钻削过程中对进给力的影响,对全钻头和横刃部分进给力进行了对比试验,并对切削刃切削单元的运动学和瞬时加工过程进行了分析。对比试验结果表明:在相同的钻削参数下,与常规方式相比,轴向低频振动钻削方式的全钻头进给力最大可减小约60%,横刃部分进给力可减小60%~80%。依据运动学分析和典型骨屑形态对比可以得出:在特定的钻削参数和振动参数配合下,轴向低频振动钻削方式可以实现钻头-工件周期性分离运动,显著影响瞬态加工过程,是进给力显著减小的主要原因之一。 相似文献
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CFRP/钛合金叠层钻削中的温度场计算研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对碳纤维复合材料(CFRP)与钛合金构成的叠层钻削中温度尚未准确预测的问题,以传热学基本原理为指导,建立了叠层钻削温度场模型,对钻削温度进行了理论计算;利用有限元方法,通过确定定解条件、区域离散化等步骤编写了计算机程序,使模型可解;进行了叠层钻削实验,通过预埋的极细热电偶获得了钻削过程中界面处特定点的温度,通过测力仪获得了切削力及扭矩等数据;再将测量数据以及加工参数代入模型中,利用其中一点的温度获得了热量传递到工件的效率,将其代回模型中进行了温度场求解,并将其他点处的测量温度与求解结果进行了对比。研究结果表明:计算得到的温度与测量温度值偏差较小,变化趋势相似,精确度较高,可以用来进行叠层钻削过程的温度场预测。 相似文献
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麻花钻钻削钼圆材料过程有限元分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对标准麻花钻数学模型的研究,用Deform 3D建立了麻花钻钻削钼材料的有限元模型,并对钻削过程的应力应变、钻削温度和钻削轴向力的情况做了仿真研究。结果表明切削温度和轴向力都随麻花钻的转速及进给量的增加而增大,而选择合适的转速和进给量能使得材料的应变变小,切削形状良好。为钼材料的钻孔加工,工艺参数的选择提供了相关的理论依据。 相似文献
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1 钻削的特点钻头通常有两个主切削刃 ,加工时 ,钻头在回转的同时进行切削。钻头的前角由中心轴线至外缘越来越大 ,越靠近外缘处切削速度也越大。钻头的横刃位于回转中心轴线附近 ,横刃的副前角较大 ,无容屑空间 ,切削速度低 ,因而会产生较大的轴向抗力。如果将横刃刃口修磨成R形 ,中心轴线附近的切削刃为正前角 ,则可减小切削抗力 ,显著提高切削性能。 2 断屑与排屑钻头的切削是在空间狭窄的孔中进行 ,切屑必须经钻头刃沟排出 ,因此切屑形状对钻头的切削性能影响很大。常见的切屑形状有片状屑、管状屑、针状屑、锥形螺旋屑、带状屑、… 相似文献
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钻削加工中孔中心线的偏斜一直是难以避免的技术难题,本文从简化的钻削数学模型出发,推出简化公式,阐明孔加工位置误差产生原因,并提出了减小钻削误差的措施。 相似文献
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深孔加工是在封闭状态下进行的,不能直接观察到刀具的切削情况。采用了金属塑性成形仿真软件Deform-3D,用有限元方法动态模拟了深孔钻削过程,预测了加工过程中的温度及应力变化情况,比较了不同钻削参数下温度与等效应力的变化情况,获得了不同切削速度下切削温度及等效应力的变化曲线。分析结果表明:切削温度随切入深度的增加而增大,逐渐趋于平稳,最高温度出现在刀具和切屑接触的位置;切削温度与切削速度成正比,而等效应力随切削参数变化,变化并不大。 相似文献
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对高速钻削碳纤维复合材料中的转矩问题,就文献[1]对Φ=5·5mm的硬质合金四面钻的实验结果进行深入分析研究。得到转速n和进给速度vf在3000r/min≤n≤24000r/min及24mm/min≤vf≤120·8mm/min范围内成立的二元非线性回归公式的两种形式M=M(vf,n)和M=M(f,n)及适用范围。还给出固定其中任何一个自变元,约化出的一系列一元函数公式的曲线。发现如下二点唯象规律:①对于固定的转速n,转矩随着进给速度vf的增加而增大;②对于固定的进给速度vf,转矩随着转速n的增加而减小。上述观察和得到的唯象规律为高速切削机理的进一步研究提供了基础。 相似文献
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对以钻削力为监测对象的微孔钻削实时监测系统进行了研究。建立了一个BP神经网络模型,利用该模型对钻削过程进行监测。有效地避免了微钻头的折断,提高了微钻头的利用率。 相似文献
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