Al_2O_3-TiC复合陶瓷刀具干切削RuT450表面质量研究

为探究和改善蠕墨铸铁RuT450切削加工性能,基于正交试验,采用涂层/无涂层Al_2O_3-TiC复合陶瓷刀具对RuT450进行车削加工,探究涂层和切削参数对工件表面质量的影响及机理,为复合陶瓷刀具切削RuT450提供理论依据。结果表明:涂层复合陶瓷刀具切削一致性更好,更适合加工RuT450;对RuT450表面粗糙度影响最显著的因素是进给速度,其次是切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响程度相对较小;切削速度(Vc=400 m/min)、进给速度(f=0.05 mm/r)、背吃刀量(a_p=1 mm)时能获得最好的表面粗糙度;表面硬度随着切削速度的增大而增大,而随着进给速度、背吃刀量的增大基本不会出现明显的变化。     

58SiMn高强度钢车削表面完整性的试验研究

目的研究58Si Mn高强度钢表面完整性评价指标受切削参数影响的变化规律。方法分别设计单因素和正交试验,采用涂层硬质合金刀具对58Si Mn高强度钢进行车削加工试验,通过采集相关数据,分别讨论了切削深度、进给速度和切削速度变化对表面粗糙度、残余应力、显微硬度和表层微观组织变化等方面的影响。结果进给速度对表面粗糙度的影响最显著,切削速度次之,切削深度的变化对表面粗糙度无直接影响。已加工表面的残余应力随切削速度和进给量的增大而增大。显微硬度随切削深度的增大而减小,随进给量的增大而增大,层深上的显微硬度则呈现先减小后增大的趋势。表层微观组织受切削速度影响不大,未出现明显的相变和晶粒歪曲。结论降低进给速度是减小工件表面粗糙度最直接有效的方法,提高切削速度并不能使表面粗糙度明显减小。工件表面的轴向和切向残余应力均为拉应力,为提高零件使用性能,应采取相应的措施使之转化为压应力。     

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。     

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。     

高速铣削天然大理石切削特性研究

为了给大理石材料表面完整性研究提供充分的依据,使大理石材料高速铣削加工参数得到优化。该实验在不同的切削参数下对大理石试件进行铣削加工,分析了大理石材料的切削机理,采用扫描电镜观察加工后大理石试件表面形貌,分析了加工参数的变化对表面质量的影响。发现随着主轴转速的提高,加工表面质量不断提高,但切削深度的增加,使大理石加工表面质量降低。     

车削钛合金TC4的表面粗糙度预测模型构建

采用中心复合试验对钛合金进行了车削试验,分析了切削三要素切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。基于二阶响应面法建立了表面粗糙度的预测模型,对回归方程进行了显著性检验,并对切削参数影响表面粗糙度的显著性进行了比较。结果表明:在试验采用的切削参数范围内,进给量对切削表面粗糙度的影响最大,切削深度次之,切削速度影响最小;预测模型回归显著,置信度高,可指导加工前合理切削参数的选择,以达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的。     

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。     

γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度研究

γ-TiAl合金因具有良好的高温物理和力学性能而广泛应用于航空航天、汽车等领域。通过γ-TiAl合金铣削加工正交试验,分析了切削参数对加工表面粗糙度的影响规律。研究表明:γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度的重要影响因素为背吃刀量和每齿进给量,其次是切削速度;切削速度、背吃刀量、每齿进给量之间的两两交互作用对表面粗糙度的影响不显著;表面粗糙度随着背吃刀量和每齿进给量的增加而增大,随着切削速度的增加先增大后减小。利用偏最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度的数学预测模型,通过模型的相关性分析以及F检验,验证了该模型具有较好的精度,能够满足表面粗糙度的一般性预测要求。在此次试验条件下获得最小表面粗糙度的切削参数为切削速度v_c=40 m/min、每齿进给量f_z=0.005 mm/z和背吃刀量a_p=0.05 mm。     

高速铣削模具钢3Cr2NiMo表面粗糙度试验研究

采用单因素试验法和正交试验法,在高速加工中心上对模具钢3Cr2NiMo进行切削试验,通过改变影响加工过程的切削参数:主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度,研究了影响工件加工表面粗糙度值程度的因素。结果表明:增大机床的主轴转速,粗糙度值显著降低,而增大进给速度、轴向铣削深度,粗糙度值增大,但增大的幅度不同,径向铣削深度的影响不明显。     

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。     

PCD刀具微细车削硬铝合金的表面质量研究

在微细车削硬铝合金正交试验中,分析了切削参数(包括切削速度、进给量、切削深度)对表面粗糙度和表面显微硬度的影响规律,建立了表面粗糙度预测模型,并进行了回归方程和回归系数的显著性检验。结果表明:进给量对微细车削表面粗糙度的影响最大,切削速度次之,切削深度影响最小,较大的切削速度不仅使机床振动加剧从而使表面粗糙度值增加,而且切削中热量不易散发,表面产生加工硬化。考虑机床动态特性选择合适的切削速度避开机床振动,以及采用较小的进给量、合理的切削深度可获得最好的微细车削表面质量。     

300 M超高强钢车削加工表面质量

目的研究切削参数对300M超高强度钢加工表面质量的影响。方法选用硬质合金刀具车削加工300M超高强度钢,研究切削参数对表面加工硬化、残余应力及表面粗糙度的影响。通过HXD-1000显微硬度检测仪、X-350A型X射线应力测试系统、TR240表面粗糙度测量仪对实验过程进行检测分析。通过单因素试验研究影响表面粗糙度的主次因素,并通过正交试验,以进给量f、切削速度v、刀尖圆弧半径rε、背吃刀量a_p为变量建立表面粗糙度的预测模型。结果背吃刀量a_p=0.2 mm,切削速度v为60~120 m/min,进给量f为0.1~0.25 mm/r时,300M钢经切削加工后,维氏硬度在467~550HV范围内变化。切削速度从60 m/min增大至200 m/min时,表面残余应力从压应力-59.13 MPa变为拉应力257.33 MPa,次表层残余应力的最大残余压应力从-147.46 MPa增大到-422.65 MPa,并且层深至50μm左右处,工件材料的加工变质层结束。结论表面硬度随着进给量和切削速度的增大而减小,并且越往里层,硬度越低,直至达到基体的硬度。影响表面粗糙度的最主要因素为进给量,其次是刀尖圆弧半径,再次为切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响最小。建立的表面粗糙度预测模型通过了试验验证,具有很高的加工精度。     

漂珠/镁合金可溶复合材料切削加工表面粗糙度及其预测模型

为研究漂珠/镁合金可溶复合材料的切削加工质量,采用正交试验法对漂珠/镁合金可溶复合材料进行了不同切削参数下的切削加工试验。研究结果表明:进给量对切削加工表面粗糙度影响最大,其次是切削深度,切削速度影响最小;试样表面微观形貌呈平行沟槽状,且其深度和宽度随粗糙度的增大而增大;进给量通过影响试样表面相邻锯齿峰之间的宽度影响试样表面粗糙度;运用回归分析法建立了漂珠/镁合金可溶复合材料切削加工表面粗糙度预测模型,并通过方差分析和实验验证表明模型拟合良好,可以实现对复合材料切削加工表面粗糙度的预测和控制。     

数控铣削工艺参数对覆膜砂砂型表面品质的影响

以覆膜砂砂坯为研究对象,进行了覆膜砂砂坯铣削加工实验,研究了主轴转速、进给速度、铣削深度、铣削宽度等工艺参数对砂型表面粗糙度Ra的影响,并采用正交实验和极差分析了各个因素对加工砂型表面品质的影响。结果表明,铣削工艺参数对加工后砂型表面品质有显著的影响。砂型表面粗糙度随着进给速度和铣削深度增加而增加,随着主轴转速的增加而减少,铣削宽度对其影响不明显;影响程度大小顺序为:铣削深度进给速度主轴转速铣削宽度,通过降低铣削深度和进给速度,提高主轴转速,可提高砂型加工表面品质。     

基于高速铣削的铝合金6061表面粗糙度试验研究

采用正交试验法,在高速加工中心上对铝合金进行高速切削试验,研究机床的切削速度、进给速度、切削深度对加工表面粗糙度的影响规律,为企业生产提供可靠的依据.     

应用弹性砂轮对铝合金镜面磨削工艺研究

目的解决铝合金手机外壳传统抛光工艺中存在的抛光效率低等问题。方法采用聚氨酯弹性砂轮对6061铝合金进行了磨削加工,使用正交试验研究了磨料粒度、进给速度、切削深度、砂轮线速度对加工表面粗糙度及材料去除率的影响。试验中使用折线走刀方式进行加工,可减轻磨料分布不均带来的影响。使用白光干涉仪测量了加工后表面的粗糙度,通过计算单位时间内工件的质量变化得出了去除率,并通过对结果的综合优化得出了最优工艺参数。结果在选取的16组磨削工艺参数中,可获得的最低表面粗糙度为44.87 nm,最大去除率为0.329 g/min。对表面粗糙度影响最大的因素为磨料粒度,影响最小的因素为进给速度;对材料去除率影响最大的因素为切削深度,影响最小的为进给速度。经过综合优化,最佳工艺参数组合为:砂轮600#,转速2000 r/min,切削深度0.04 mm,进给速度20 mm/min。结论弹性聚氨酯砂轮应用于铝合金磨削可提高加工表面质量,可简化工艺流程,节省备料和安装调整时间,从而提高效率。     

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。     

国外文献摘要

由于在高速切削过程中表面受到严重的塑性变形,铸铁表面会随着加工条件不同而改变。本文的目的是研究切削工况对铸铁300摩擦系数和表面粗糙度的影响。试验条件是切削速度1.67~6.67 m／s,进给速度0.05~0.3 mm／rev,刀具角度5-35度,切削深度0.10~0.15 mm。试验在CNC车床上进行,摩擦系数用应变仪测量。在切削试验后对加工表面进行粗糙度测定。     

超声振动超精密车削Ti6Al4V的表面质量研究

为研究超声振动辅助超精密车削Ti6Al4V切削性能,使用Son-x公司的UTS one设备使单晶金刚石刀具在切削方向振动,使用350FG摩尔Nanotech 4轴机床进行加工,采用四因素三水平正交试验,试验因素为切削速度、切削深度、进给速度和刀具振幅,切削力、表面粗糙度为评价指标。采用Zygo的Nexview 8050三维光学表面轮廓仪测量表面粗糙度;采用Kistler 9256B三相测力仪测量主切削力、进给抗力、切深抗力;采用日立TM3000扫描电镜对切屑进行观察。结果表明：切削速度对表面粗糙度和切削力的影响最大,切削深度和刀具振幅影响次之,进给速度对表面粗糙度和切削力均无显著影响;提高刀具振幅从总体趋势上可以降低切削力和表面粗糙度;随着切削速度的提高,即使切削速度远低于传统公式中计算出来的临界切削速度,切屑也会从平整带状变为两侧呈规律性锯齿状的带状,进而成为散裂状并且中间出现裂纹的切屑,在刀具振幅下降的过程中,以上现象更为明显。     

Si3N4陶瓷轴承套圈端面磨削实验及表面质量分析

目的 确定加工氮化硅陶瓷轴承套圈端面的最优磨削加工参数,并构建表面粗糙度的预测模型.方法 首先,使用双端面磨床对氮化硅陶瓷轴承套圈进行多组单因素实验,实验设置的2个变量分别为砂轮转速和砂轮进给速度,并对两变量分别设置4个加工参数水平,以分析砂轮进给速度和砂轮转速对加工后表面质量的影响;再利用MATLAB中的工具箱,构建表面粗糙度预测模型.结果 通过实验得到最优的加工参数(砂轮转速为1400 r/min,砂轮进给速度为200μm/min),最优的表面粗糙度达到0.0827μm,符合工程中对高精度全陶瓷轴承端面的质量要求.建立了预测模型,并对该预测模型进行了优化,优化后的预测模型较实际测量的表面粗糙度Ra绝对值最小的相对误差为–0.56％,预测值与实际测量的表面粗糙度值的最大误差为0.0113μm.结论 表面粗糙度与砂轮转速和砂轮进给速度呈负相关,从实验结果与预测模型中可以看出,随着砂轮转速和砂轮进给速度的提高,表面粗糙度呈下降趋势.磨削氮化硅陶瓷轴承套圈的端面时,适当提高砂轮转速和砂轮进给速度有助于降低表面粗糙度,提高表面质量.