Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究

零件表面粗糙度的影响因素具有复杂性和不确定性,切削参数是能够人为控制并对零件的表面质量有较大影响的因素之一。为了优选合适的切削参数以达到提高零件表面加工质量的目的,通过设计正交试验并在此基础上建立了钛合金TC4高速铣削表面粗糙度的GRNN广义回归神经网络预测模型和经验回归模型,对其预测误差进行了比较分析。结果表明:所建立的GRNN预测模型较回归预测模型有更高的预测精度,能够更好的对表面粗糙度进行动态控制。     

五轴球头铣削加工表面三维形貌分析

基于五轴球头铣削加工过程中刀具偏离对工件表面形貌产生的影响,提出一种五轴球头铣削加工表面形貌预测和粗糙度分析模型。该模型结合铣削工艺参数如切削槽数量、进给速度、切削深度以及偏心率和刀具径向跳动产生的影响对表面形貌和粗糙度参数质量(平均粗糙度和均方根粗糙度)进行预测,同时模拟加工中刀具引导角和倾斜角对加工表面质量的影响。最后通过在不同切削条件下进行五轴球头铣削试验,验证了所提出的表面形貌预测模型的有效性。     

AZ91D镁合金高速铣削表面粗糙度及形貌表征研究

针对镁合金铣削时表面质量差的问题,在主轴转速为10000rpm～30000rpm、进给速度为400mm/min～1000mm/min、铣削深度为0. 1mm～2mm、铣削宽度为0. 4mm～8mm的铣削参数范围内,采用正交实验法研究了AZ91D镁合金表面粗糙度的变化规律及与铣削参数之间的影响关系。利用多元线性回归方法建立了铣削参数和表面粗糙度之间的数学预测模型。通过对AZ91D镁合金已加工表面粗糙度和表面微观形貌的测量,揭示影响表面粗糙度的主要铣削参数。研究表明:在铣削深度和进给速度一定的情况下随着主轴转速的增大AZ91D镁合金表面质量变好,随着进给速度的增大AZ91D镁合金铣削表面质量变差。在相同的铣削参数条件下,逆铣所得的表面质量较好。当主轴转速大于12000rpm、铣削深度小于0. 2mm、进给速度小于400mm/min的铣削参数条件下,易获得较高的铣削表面质量。     

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.     

CVD涂层刀具高速铣削天然大理石表面粗糙度研究

为了提高大理石加工表面质量,改进表面粗糙度,通过设计正交试验方案,进行CVD涂层刀具高速铣削天然大理石试验,检测加工表面粗糙度,分析天然大理石表面粗糙度随着单一切削参数的变化规律,并基于经验公式,以切削速度、切削深度及进给速度为影响因素建立加工大理石表面粗糙的预测模型。通过试验得到大理石表面粗糙度随着切削速度的增加而降低,随着进给速度和切削深度的增加而增加。结果表明:预测模型具有较高的显著性,为优化切削参数以改善加工大理石表面质量提供一定的参考;切削深度是影响加工大理石表面粗糙度的主要因素。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究

针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题，采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型，并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究，试验结果表明该模型可用于滚挤压加工表面质量的预测。     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究

目的 研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法 对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果 发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056 098,平均误差为0.022 277,而BP方法的最大误差为0.074 947,平均误差为0.036 578。结论 环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。     

变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

目的精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量。方法首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值。然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度。最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析。结果经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43%,最大误差为3.09%。改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33%,最大误差为3.22%。两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627%,最大误差为1.51%。结论齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差。各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz吃刀深度ap刀具转速n侧吃刀量ae。随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低。     

基于QGA-SVR的工件表面粗糙度预测和分析

在自动化生产中建立难加工材料的表面质量预测模型,是实现可持续制造的基础。提出一种结合量子遗传算法和支持向量回归(Quantum genetic algorithm-Support vector regression,QGA-SVR)的已加工表面粗糙度预测模型,改进了现有寻优方法在搜索支持向量回归的模型参数易陷入局部最优解的问题。在量子门更新的过程中加入交叉和变异的操作,保证了模型全局搜索能力,为了提高支持向量回归的泛化能力,在参数优化过程结合了K-折叠交叉验证。结合干车削304不锈钢的切削试验以及现有的铣削实验数据,对比分析了基于量子遗传算法和遗传算法的支持向量回归模型。结果表明:QGA-SVR具有收敛速度快、预测精度高的优点,基于建立的QGA-SVR模型分析了切削参数对车削表面粗糙度的影响规律。     

20CrMnTi高速外圆磨削试验研究及参数优化

为改善20Cr Mn Ti渗碳合金钢的表面磨削效果,对20Cr Mn Ti合金钢进行了高速外圆磨削试验,分析了磨削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于高速磨削试验,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出了20Cr Mn Ti合金钢的磨削粗糙度预测模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对企业实际的磨削问题优选了工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可提高加工效率,这为加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

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。     

Influence of machining by finishing milling on surface characteristics

The aim of this study is to analyse the evolution of residual stresses, microstructure, microhardness and roughness in relation to the different parameters of milling. For finishing milling, parameters are cutting speed and feed. The hole drilling strain gage technique was used to determine the residual stresses. These are measured from the surface to the bottom of the treated workpiece. Two different materials were used in this study: a carbon steel (CS) and a duplex stainless steel (DSS). The latter belongs to a high strength stainless steel family with high corrosion resistance properties. In this study, we have used the experimental system method to analyse the evolution of different surface characteristics in connection with cutting phenomena which are cutting forces, chip geometry and cutting temperature. We have noted that a high value of cutting speed used with a small value of feed improves the quality of the machined surface.