钛合金介观尺度铣削表面粗糙度特征分析及工艺优化EI北大核心CSCD

为提高钛合金介观尺度铣削加工表面质量,以主轴转速、每齿进给量、轴向切削深度为主要研究因素,对介观尺度铣削表面粗糙度特征进行了分析,优化了工艺参数。考虑到介观尺度铣削加工的间断性切屑形成和单齿切削现象,分析了刀具转角与切削厚度及累计弹塑性变形次数的对应关系。在此基础上,设计了正交实验,将铣削表面划分为逆铣区域、中间区域和顺铣区域,通过方差分析确认每齿进给量是介观尺度铣削表面粗糙度最重要的影响因素。采用田口方法分别对局部区域加工工艺参数进行优化。实验结果表明,相对于中间区域,逆铣区域和顺铣区域弹塑性变形更频繁,表面粗糙度更高,以逆铣区域或顺铣区域表面粗糙度为优化目标时的优化效果更好。     

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。     

基于回归分析方法的铣削表面粗糙度预测模型的建立

依据正交试验结果,利用回归分析方法建立了高速钢球头铣刀铣削铝合金工件时表面粗糙度的预测模型,并对该模型的回归方程和系数进行了显著性检验.该模型对预报表面粗糙度具有高度显著性:切削深度和走刀行距对表面粗糙度的影响显著,而主轴转速和每齿进给量对表面粗糙度影响不显著.     

数控铣削表面粗糙度预测模型研究

通过建立铣削过程简化模型、螺旋刃刃线表达式,得出工件表面粗糙度预测模型。对模型进行仿真,验证了模型的正确性,然后分析了刀具切削速度和加工倾角分别对表面粗糙度的影响。     

切削加工表面粗糙度的预测模型与参数优化

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标之一,直接影响工件的配合性能,疲劳强度等。文章采用响应曲面法,用多元二次方程拟合大型工件表面粗糙度与切削参数之间的函数关系,分析进给量,切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响,建立预测模型。在保证粗糙度的前提下用响应曲面法优化加工参数,延长刀具的使用寿命,提高生产效益。     

基于人工神经网络的高速加工表面粗糙度预测模型

应用人工神经网络方法建立了高速铣削淬硬模具钢的表面粗糙度预测模型。该模型的预测结果与实测数据吻合良好,可为高速加工切削参数的选择和表面质量控制提供依据。     

盖板件高效铣削表面粗糙度预测与工艺参数优化

为了保证7075铝合金盖板件铣削表面质量和提高铣削加工效率,进行工艺参数优化,通过响应曲面法(RSM)构建铣削加工表面粗糙度预测模型,分析铣削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于表面粗糙度预测模型建立高效铣削工艺参数优化目标方程,采用改进的粒子群算法(PSO)对目标方程进行优化,运用优化后的工艺参数对某盖板件进行铣削加工。试验结果表明：采用优化后的工艺参数进行盖板件铣削加工可以满足表面粗糙度要求,验证了预测模型的准确性和改进PSO方法的可行性。     

介观尺度切削无氧铜本构模型建立与仿真

微细加工会产生介观尺度下的尺度效应,应用基于位错机制的应变梯度塑性理论,考虑材料的微观结构特性,建立介观尺度下的材料本构模型,可解释微细加工中产生的尺度效应现象。对理论推导出来的介观尺度下的材料本构模型进行分析研究,得到不同切削条件下的应力-应变曲线及仿真结果。研究表明,随着切削厚度的不断增加,材料的应力-应变曲线会逐渐趋向于宏观切削时的应力-应变曲线。当刀具的前角不断增大,材料的应力会随之增加,即材料所表现的尺度效应会更加明显。刀具的前角对于切屑的形成也会产生很大的影响,当刀具前角较小时会更有利材料在前刀面堆积而形成切屑。刀具切削刃半径是微细加工中最小切削厚度现象产生的根本原因。随着刀具切削刃半径的减小,材料所表现的尺度效应也更加明显。     

基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型

针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。     

基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测及磨削用量优化设计

在分析和比较目前常用的预测方法基础上,提出一种基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测方法。一方面,该方法能较好地解决小样本学习问题,避免人工神经网络等智能方法在对粗糙度进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持矢量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度。试验表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对磨削表面粗糙度的预测。在成功建立预测模型的基础上,还提出磨削参数优化设计的可行性方案,建立表面粗糙度与磨削用量之间的关系图,对于优化设计磨削用量、提高加工零件表面质量具有一定的指导意义。     

磨削条件的优化及表面粗糙度的预测与控制

利用信噪比试验设计法和二次回归设计技术,对平面磨削中砂轮转速、工件速度、径向进给量及砂轮粒度等因素对表面粗糙度的影响规律进行了分析,各因素对表面粗糙度的影响由大到小依次为砂轮粒度、径向进给量、砂轮转速和工件速度。同时建立起表面粗糙度的回归预测模型,并以F检验法对其进行检验,回归预测模型的显著性水平为0.01,回归效果良好。     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.     

Development of Empirical Models for Surface Roughness Prediction in Finish Turning

Surface roughness plays an important role in product quality. This paper focuses on developing an empirical model for the prediction of surface roughness in finish turning. The model considers the following working parameters: workpiece hardness (material); feed; cutting tool point angle; depth of cut; spindle speed; and cutting time. One of the most important data mining techniques, nonlinear regression analysis with logarithmic data transformation, is applied in developing the empirical model. The values of surface roughness predicted by this model are then verified with extra experiments and compared with those from some of the representative models in the literature. Metal cutting experiments and statistical tests demonstrate that the model developed in this work produces smaller errors than those from some of the existing models and have a satisfactory goodness in both model construction and verification. Finally, further research directions are presented.     

复杂曲面五坐标数控铣削表面粗糙度预测的关键技术研究

针对CAD/CAM复杂曲面数控加工刀位点曲率与走刀行距关系进行分析,给出了不同刀具路径下走刀行距的计算方法,并且对影响表面粗糙度的因素进行了讨论,该方法可用于对表面粗糙度的一个范围进行预测.并提出一种基于主曲率匹配的等残留高度刀具路径规划改进算法,该方法能够提高加工效率,改善加工表面粗糙度.     

切削加工表面粗糙度的多维多规则云预测方法

针对目前常用切削加工表面粗糙度预测方法存在预测精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种融合模糊和随机性的粗糙度云预测新方法。在分析大量试验数据的基础上给出了多维预测云的数字特征和数学模型,设计粗糙度预测的多维多规则定性推理发生器,将各切削用量作为前件云输入,分析其对粗糙度后件云的影响关系,并通过对推理规则的多元组合,实现不同加工工艺规范下对工件表面质量的精准预测,揭示加工表面质量随切削参数变化的规律。试验结果表明,在相同样本条件下所提方法的平均相对预测误差低于4.78%,求解速度和预测精度方面均有所提高,且预测范围更加广泛。     

端面车铣加工表面粗糙度预测模型的研究

在对车铣复合加工表面粗糙度的形成机理进行理论分析的基础上,建立了端面车铣复合加工粗糙度的预测模型。根据残留面积高度的几何分析,进行了残留面积高度的三维仿真计算。对计算结果进行分析可知车铣加工中端面的表面粗糙度值并不一致,零件直径越大处残留高度越大;粗糙度值越大,随着径向尺寸的减小,粗糙度值逐渐降低。