不锈钢铣削中机床比能预测模型

在分析铣削过程能耗特性的基础上,针对难加工材料切削过程中能耗大、效率低、刀具受损严重等问题,提出一种考虑刀具主后刀面磨损的机床比能预测模型.应用田口法设计304不锈钢数控铣削正交试验,采用非线性回归拟合试验数据,分析切削参数和刀具磨损对机床比能的影响规律.结果表明:该机床比能预测模型的准确率在96％以上;在半精加工铣削参数范围内,机床比能随铣削深度、铣削宽度、进给速度和铣削速度的增大逐渐减小,随着刀具磨损值的增大呈线性增大.     

面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

基于支持向量机的机床切削比能预测方法

针对建立数控机床切削比能预测模型时实验样本数量少,预测量数值变化波动大的问题,提出了一种基于支持向量机理论的数控机床切削比能预测方法。应用正交试验法设计实验方案,进行了不同参数组合条件下的铣削实验;利用MATLAB软件及其结合加载的LIBSVM工具箱编写程序对模型中的各参数进行寻优处理,预测不同加工参数下的机床切削比能;以数控铣床加工45号钢为例,将预测值与实验值进行对比,模型的均方误差达0. 0094,相关系数达到93. 5%,证明了该模型在切削比能预测方面的可行性。该研究对数控机床节能加工和工艺优化具有重要意义。     

切削参数对子午线轮胎模具侧板切削比能及表面粗糙度的影响研究

以子午线轮胎模具侧板为研究对象进行铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度对轮胎模具侧板切削比能、材料去除率和表面粗糙度的影响规律。分析试验结果可知:切削比能随着切削参数的增大而减小,说明适当增大切削参数可以提高切削效率并节约能量;表面粗糙度随主轴转速增大呈先增大后减小的趋势,随切削深度和每齿进给量的增加而增大。结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能(节能)也有利于改善表面粗糙度,增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会恶化表面质量。因此,为同时达到高效节能和良好表面质量的要求,应尽量提高主轴转速。     

典型机床关键零部件切削/磨削比能数据库系统研发

以现有机床加工能耗研究为基础,根据材料去除功率与机床空载功率、加工功率的经验关系式,建立切削/磨削比能的经验计算模型,并通过以切削力/磨削力为基础的切削/磨削比能理论模型及其实验,验证该经验计算模型的可行性和正确性。基于此经验计算模型的切削/磨削比能的测量值和计算值,设计研发典型机床关键零部件切削/磨削比能数据库系统,包括基本架构、基础数据库和切削/磨削比能分析模块,使其系统化和规范化。用户可在软件操作界面迅速地实现所需数据的增、删、改、查等功能。      

基于灰铸铁钻削过程的机床能耗分析

以机床钻削加工工艺为研究对象,对钻削加工时机床的各种运行状态功率、切削比能耗及机床有效加工能效进行了分析。研究表明:空载运行功率占据了机床总切削功率的绝大部分,且空载运行功率及切削加工功率与工艺参数有关,但空载运行功率的变化趋势很小;切削比能耗随刀具直径、进给量及切削速度的增加而减小;机床有效加工能效随刀具直径、进给量及切削速度的增加而变大。在实际生产钻削加工铸铁时,在保证加工质量的前提下,选择较大的进给量和切削速度更有利于节能降耗,同时也能提高机床有效加工能效。     

基于NC程序的重型数控铣齿机床能耗预测

准确预测重型数控铣齿机床的能耗是制造过程节能降耗的理论基础。以重型数控高速铣齿机为研究对象，提出基于NC程序的能耗预测方法。分析数控机床耗能部件的能耗特征，并按能耗特征进行部件分类；建立各部件能耗模型，并提出齿轮成形铣齿的材料去除率计算方法；最后，开发重型齿轮铣削加工能耗预测程序。在2台不同型号重型数控铣齿机上的试验表明预测方法的预测精度在95%以上，方法可行；此外，分别提高10%进给速度在实验的2台高速铣齿机上，其分别节能7.52%和4.25%，结果表明重型机床规格越大，节能潜力越大。     

基于数控机床载荷损耗特性的能耗在线监测方法的研究

机床运行过程会消耗大量的能量,机床运行能耗监测是减少机床运行能耗的关键技术之一.提出一种基于机床载荷损耗特性的运行能耗在线监测方法,对机床运行能耗实施在线监测.构建了机床各部件能耗模型,将机床能耗分为固定能耗和可变能耗,其中固定能耗事先测量出来存入数据库;然后通过实时测量机床主轴输入功率和切削功率辨识出机床载荷损耗特性函数,进一步结合功率平衡方程和附加载荷损耗特性函数来估计切削功率值,从而获得机床可变能耗.在数控机床CJK6136上进行了验证实验和案例研究,表明了该方法的有效性.     

面向能耗优化的切削工艺参数多目标优化

为快速灵活地向高效低能耗切削加工提供优选工艺参数，以A286高温合金为研究对象，面向切削能耗效率开展多目标优化研究。通过干切削仿真提取主切削力并计算切削功率，利用响应面法安排试验设计，建立了切削功率数学预测模型，分析了切削用量对切削功率的影响规律，构建了以最低切削功率和最高物料去除率为目标的多目标优化模型，采用遗传算法求解并获得15组有效切削用量解集。结果表明位于B区的4组有效解可实现相对较高的物料去除率和较低的切削功率，能耗效率总体上更为合理。     

基于BP神经网络数控机床切削能耗的研究

数控机床的能耗来源于工作时的电动机空载和切削过程中的负载消耗。分析切削过程中的切削速度、进给速度、切削深度等切削参数对数控机床能耗的影响;基于BP神经网络搭建数控机床能耗与切削参数的模型,简化了经验公式繁琐的计算过程;利用遗传算法对切削参数进行优化。对比试验表明:用优化后的参数进行加工,能明显地降低能耗,为加工过程能耗控制提供了一个良好的方案。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

基于叶序仿生抛光垫的化学机械抛光的运动分析

为了改善化学机械抛光的接触状态和被加工工件的表面形态,基于生物学的叶序理论设计了仿生结构的抛光垫。从单颗磨粒切削理论出发,建立了抛光运动方程和材料去除率分布模型。利用所建立的运动方程和材料去除率分布模型进行了晶片表面材料去除率分布的计算分析,得到抛光机的运动参数及抛光垫的叶序参数对材料去除率的影响规律。结果表明:当抛光盘的转速较大、工件转速适中、摆臂摆动频率较小、摆臂中心角较小及叶序参数取值较小时可以获得更好的材料去除分布。     

基于载荷损耗系数的数控机床效率和能量利用率的研究

针对数控机床能量效率低下,机床效率和能量利用率在线获取困难的问题,为提高其加工过程中的能效,提出一种基于载荷损耗系数的能耗数学模型而建立的机床效率和能量利用率的计算方法。采用控制变量的思想,测试机床在不同材料、不同工艺参数下的输入和空载功率,计算出机床的切削功率、效率和能量利用率。通过响应曲面的方法分析切削负载率、实载率和机床效率、能量利用率的关系。结果表明:同种材料的机床效率和能量利用率随着切削负载率和实载率的增大而增大;而对于异种材料,其随着有用切削功率所占比例的增大而增大。为提高机床加工过程的能效,分析了提高机床效率和能量利用率的途径。     

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。     

数控铣削参数模糊正交优化及实验研究

为了充分考虑数控铣削加工参数优化中的不确定性问题,运用模糊正交优化法研究铣削加工中满足高材料去除率和大刀具耐用度要求的切削参数优化。通过正交试验,获得不同切削用量下的刀具耐用度,并以模糊数学方法建立刀具耐用度和材料去除率隶属函数,计算模糊综合评价隶属度。结果表明:优化结果与模糊综合评价直观分析结果是一致的。     

钛合金高速铣削的切削力实验研究与建模

针对难加工材料Ti6Al4V(TC4)进行高速铣削的铣削力研究,通过多因素正交试验,分析切削参数对切削力的影响,得出对难加工材料宜采用高速小切削的方法加工。将铣削加工中的切削力分解为纵向铣削力、横向铣削力和轴向铣削力,根据铣削力和切削加工参数之间的关系,采用最小二乘法等概率统计方法和回归分析原理,建立了三向铣削力模型。对所建立的铣削力模型进行回归参数显著性检验,分析所构建模型的置信度和残差,结果表明所建立的铣削力模型能很好地符合原始实验数据,可靠性好,能用于铣削力的预测和控制,为高速铣削钛合金的参数优化提供可靠依据。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

某型号加工中心整机模态的分析测试及预测评价

为了准确、有效、快速地获取某型号加工中心整机的固有频率和振型,结合改进弹簧刚度法与虚拟材料法对某加工中心关键结合面进行了处理,建立了该加工中心的有限元模型。采用有限元分析法获得了该加工中心的前4阶模态参数,以有限元分析结果为指导,确定模态测试的布点密度、测点位置、采样频率、边界条件等试验参数;采用SIMO锤击法对该加工中心进行模态测试,通过比照模态分析与模态测试的结果,修正仿真模型获得更为精确的仿真模型。分析结果表明:使用改进的弹簧刚度法与虚拟材料法比单独使用弹簧刚度法及虚拟材料法能够更加准确地拟合试验结果。最后,根据机床实际工况确定边界条件,以模态仿真结果为依据对机床动态特性进行评价,为后续建立机床适应性评价体系提供了可行、准确的特征参数提取方法。     

五轴机床刀尖点频响特性及切削稳定域位置的演变

五轴机床在航空航天领域大型曲面零件加工中应用极其广泛,其高速、高精度和大材料去除率的加工特点对加工稳定性提出了很高要求,影响五轴机床铣削稳定性的主要问题是切削颤振。通过对一台转摆头五轴机床进行动力学性能测试,对比分析主轴系统在不同位置和转摆头在不同姿态下刀尖点的频响特性,得出刀尖点频响特性随位置的演变规律。以频域法构建切削稳定性叶瓣图,得到极限切深的位置演变规律。研究结果为五轴机床切削参数的优化提供了参考。