PCD刀具精密切削纯铜材料表面粗糙度及加工残余应力研究

采用正交试验法,基于PCD刀具研究切削速度、进给量、刀具前角以及冷却润滑方式对加工残余应力、表面粗糙度等参数的影响规律.结果 表明,刀具前角增加,加工残余应力增加,表面粗糙度呈减小趋势;切削速度增加,加工残余应力与表面粗糙度先减小后增大;在干切、水冷以及微量润滑(MQL)三种方式中,采用MQL具有最小的加工残余应力和表...     

难加工材料干切削表面粗糙度试验研究

针对难加工材料干切削的加工质量问题,应用正交试验法,找出了影响难加工材料干切削表面粗糙度的主要因素。同时,初步探讨了加工前表面粗糙度和加工后表面粗糙度的关系。试验证明:该方法能够保证难加工材料的切削质量和达到切削参数优选的目的,对实际生产具有指导意义。     

PDC刀具切削参数对切削力和表面粗糙度的影响

研究了PDC刀具的切削参数对切削力和表面粗糙度的影响。结果表明进给量和背吃刀量是影响切削力的主要因素,切削速度对切削力的影响较小。小进给量、高切削速度有助于提高工件表面光洁度。     

工件材料的各向异性对超精密切削变形及已加工表面粗糙度的影响

研究了单晶铜超精密切削时，工件材料的晶体取向对切削变形及表面质量的影响。切削试验结果表明，剪切角、切削力，表面粗糙度随晶体切削方向的不同而有明显的变化。根据超精密切削中切屑形成过程的晶体塑性力学模型，分析了剪切角与切削力随晶体取向的变化规律。理论分析结果与试验结果相符。     

钛合金车削切削力及表面粗糙度优化分析

采用TC11钛合金车削正交试验研究了各车削参数对切削温度和切削力的影响规律,进一步分析车削参数和表面粗糙度的内在联系。结果表明：切削温度与切削力相互影响,当切削速度在50～100m/min时,切削速度越高,刀具对工件挤压越剧烈,且切削温度升高并使工件软化,导致切削力减小。通过极差分析发现,影响切削力的切削参数依次为切削深度>进给量>切削速度,影响切削温度的切削参数依次为切削速度>进给量>切削深度;对于表面粗糙度各切削用量影响程度大小依次为进给量>切削速度>切削深度。在本次试验参数内,得到了最优切削力的切削参数和最优表面粗糙度的切削参数。研究结果对于加工钛合金的切削参数优化提供一定指导。     

SPDT超精密切削时切削变形与切削力的研究

研究了超精密切削时，单晶金刚石刀具与工件间的摩擦系数、刀具锋锐度、切削厚度等对切削变形系数、切削力及加工表面质量的影响。作者认为在超精密切削时，要提烹加工表面质量，优选金刚石刀具的晶面方向、提高金刚石刀具的锋锐度是十分重要的，在超精密切削单晶材料时，工件晶面的选择也是十分重要的。     

高速切削表面粗糙度研究进展

表面粗糙度直接影响机械零件的配合性质,表面的耐磨性、抗腐蚀性、疲劳强度、密封性、导热性及使用寿命,是评价产品精度和进行零件设计的技术要求之一,也是衡量切削加工性能的重要指标。表面粗糙度的影响因素、测量及其预报和控制,已受到国内外研究学者的广泛关注。本文根据近几年来国内外研究进展情况,对高速切削表面粗糙度研究的相关问题进行了评述,并对今后研究的发展方向作了探讨。     

超声光整工业纯铁表面粗糙度分析研究

利用正交试验法设计实验,研究超声波光整强化工艺关键参数对工业纯铁加工后表面粗糙度值的影响情况,借助SPSS软件分析得出,频率取值增加的过程中Ra值先降低后升高,振幅取值增加的过程中,Ra值初期维持在一稳定数值上,当振幅越过一定数值后Ra值开始降低,压力值增加过程中Ra值在初期有较高的减速,越过一定值后Ra值的减速开始降低并趋于平缓。通过微观组织观察发现处理后工件表面位置存在一定厚度约14~20.09μm晶粒细化非常均匀的组织变形层,其沿轴向的分布存在波动性,表层晶粒沿轴向呈层状分布。     

纳米级超精密切削表面粗糙度若干影响因素分析

介绍了W-M函数和分形分维数的结构函数法求法,采用分形理论对影响纳米级超精密切削表面质量的若干因素进行了初步分析,并进行了相关的试验和统计分析,特别是对其中主要的影响因素及其影响程度进行了分析,得出并验证了集合与子集的分维数求法及其影响关系,并对将上述理论应用于设计实际的相关问题进行了探讨。     

高速切削AF1410高强度钢的切削过程及切削力研究

应用ABAQUS有限元分析软件建立了高速切削AF1410高强度钢的二维切削仿真模型,对切削过程进行模拟,获得了切削过程中的应力变化及分布情况以及切削参数对切削力的影响。研究表明:在刀具切入工件后,剪切应力的大小和方向基本保持不变,剪切角约为45°,随着刀具接近切出端,剪切角变为负值,切削层金属沿约-20°的负剪切角方向滑移变形,并在切出端形成残留塑性变形。切削分力F_x随切削速度和切削深度的增大而增大,其中切削深度的影响较切削速度的影响更大,但切削速度和切削深度对F_y的影响较小。     

刀具钝化对切削力及表面粗糙度的影响

目前有关刀具钝化对切削力和加工零件表面粗糙度的影响的研究比较少.通过单因素法对比试验,分别测出在不同切削参数下刀具钝化引起的切削力及加工后零件表面粗糙度的变化.分析结果表明,随着切削速度的增加,刀具钝化后的切削力增加了,Fx和Fz方向增加比较明显;随着径向、轴向切深的增加,钝化刀具切削时的切削力增加了,F2增加的最明显.随着切削速度、径向切深及轴向切深的增加,表面粗糙度都明显减小,加工工件的表面质量得以改善.     

高速切削表面粗糙度理论研究综述

表面粗糙度是评价产品精度和进行零件设计的技术要求之一，也是衡量切削加工性能的重要指标。对表面粗糙度的预报和控制，已受到国内、外研究学者的广泛关注。文中根据近几年来国内外研究进展情况，对表面粗糙度理论研究的相关问题进行了评述，并对今后研究的发展方向作了探讨。     

钛合金冷风切削表面粗糙度试验研究

为了探索汽轮机低压锁扣叶片材料Ti6Al4V钛合金的切削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数,在冷风降温条件下,对表面粗糙度进行试验研究。运用最小二乘法原理,对试验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在冷风切削条件下的表面粗糙度经验公式,从而找到冷风条件下切削表面粗糙度的变化规律。     

切削加工表面粗糙度组合预测模型研究

加工过程产生的粗糙度数据序列会包含多种特征,而单一的预测模型不能同时捕捉多种数据特征,难以提高预测精度。因此,从加工过程中粗糙度数据特征的复杂性出发,提出了一种基于支持向量机(SVM)和BP神经网络算法(BP)的组合预测模型,来同时捕捉数据的线性特征和非线性特征;在组合预测过程中为充分发挥两种预测算法的最佳性能,采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机的参数和BP神经网络中的权值进行优化。通过蠕墨铸铁的铣削实验,实现不同切削用量下的表面粗糙度精准预测,并与PSO-SVM、PSO-BP算法以及切削加工表面粗糙度理论模型进行对比,验证了该组合模型的优越性。     

高速铣削超高强度钢的切削力及表面粗糙度研究

选用涂层硬质合金刀具对300M超高强度钢进行高速铣削试验,通过单因素试验和多因素正交试验法,得出铣削参数(主轴转速、每齿进给量、铣削深度)对切削力及表面粗糙度的影响规律及主次关系。对正交试验结果做最小二乘法分析,建立切削力及表面粗糙度与铣削参数之间的经验模型;对经验模型的回归方程及系数做显著性检验,并对其进行参数优化,得出铣削参数的最优组合。结果表明:主轴转速和铣削深度对切削力的作用较大,而每齿进给量对其影响相对较弱;每齿进给量对表面粗糙度作用最强,铣削深度次之,主轴转速对其作用最弱。     

精密车削过程的切削力建模研究

精密车削加工过程中的切削力对刀具磨损和工件的加工质量有着重要的影响,是选取切削加工参数的重要参考因素。文中基于金属切削机理和材料本构关系建立了一种新的精密车削力解析预测模型。首先,分别建立了考虑刃口圆弧半径与变化的滑动摩擦因数影响的剪切力系数模型和犁耕力系数模型;然后提出一种考虑材料强化效应影响的剪切流动应力求解方法;最后通过车削实验验证所建模型的有效性。     

钛合金精密铣削的表面粗糙度研究

进行了精密铣削钛合金粗糙度试验研究,采用正交分析方法,分析切削三要素铣削速度、进给量、铣削深度对表面粗糙度的影响规律,试验采用直径为2mm的3刃铣刀进行铣削。试验结果表明：表面粗糙度影响顺序依次是进给量、切削速度、切削深度。进给量选为0．01—0．05mm／min时,表面粗糙度随进给量的增大而增大。铣削深度在60—150μm、铣削速度在18．84-47．10m／min试验范围内,最优铣削速度为37．68m／min。而铣削深度对钛合金表面粗糙度影响不大。     

微细精密铣削表面粗糙度DRSM研究

DRSM方法具有序贯性、可旋转性、模型的稳健性以及试验次数少等优点,近年来逐渐运用在微细精密车铣加工运用中,笔者着重对微细精密铣削表面粗糙度进行DRSM分析,得出了微细精密铣削条件下工艺参数对表面粗糙度的影响规律,并进行了表面粗糙度的预测,有较强的理论实践和现实意义。     

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

切削表面粗糙度的人工神经网络预测

以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9( 34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测。结果表明:经设计的BP神经网络训练1183次,其最大误差不超过5 % ;人工神经网络与正交试验相结合,能大大节省预测时间和费用,效果很好。