高速铣削表面粗糙度的研究

通过在HSM－700型高速铣床上的正交铣削试验，联系平时实际的生产加工情况，分析高速铣削的切削加工参数对零件表面粗糙度的影响。通过分析不同铣削参数下的零件表面粗糙度和切屑变形，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

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.     

基于微量润滑的微铣削单晶高温合金表面粗糙度研究

以单晶镍基高温合金DD98材料为研究对象,搭建微量润滑冷却系统微铣削平台。对比微量润滑和干切削冷却条件下,微铣削工艺参数对表面粗糙度的影响机制和规律。结果表明:在微量润滑冷却条件下,单晶高温合金的表面粗糙度获得较大提升;两种不同冷却方式条件下,微铣削表面粗糙度均随着主轴转速的升高而减小,随着进给速度的增加在克服尺度效应后缓慢增大,随着背吃刀量的增加而增大。     

铣削铝合金表面粗糙度试验研究

由于表面粗糙度对零件的使用性能,如零件的相互配合的稳定性、耐磨性、耐腐蚀性和使用寿命等都有着很大影响,所以它是表面加工质量的一个非常重要评价指标。表面粗糙度的形成机制可以归结为刀具结构以及形状参数等变量、切削参数变量、加工零件的形状或者要求的特殊性和切削过程中惯性等变量因数,然而这些因素的影响又不是单独作用在表面粗糙度上的,彼此存在一定的交互影响,因此,研究在铣削铝合金的过程中刀具几何参数及切削参数变化对表面粗糙度的影响,为铝合金的铣削加工提供理论参考。     

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。     

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。     

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。     

高速干铣削高强钢铣削力及表面粗糙度研究

选用PVD—TiAlN-TiN硬质合金涂层刀具,进行高速干铣削AISI4340高强钢正交试验,研究铣削力及加工表面粗糙度随切削参数的变化,并建立铣削力及加工表面粗糙度与切削参数之间的经验模型。分析结果表明:每齿进给量和铣削速度对主切削力Fz影响较大,径向切削深度对加工表面粗糙度Ra影响较小。建立的铣削力及加工表面粗糙度经验模型,经过检验,相对误差较小。涂层刀具高速铣削AISI4340钢时,采用较小的轴向切削深度和每齿进给量以及较大的铣削速度和径向切削深度有利于得到较小的铣削力和加工表面粗糙度。     

高速铣削P20模具钢表面粗糙度预测模型研究

正交试验法分析了高速铣削P20模具钢时铣削速度、每齿进给量、铣削深度和行距等参数对表面粗糙度的影响.采用回归分析方法建立表面粗糙度预测模型,用方差分析验证了该模型的显著性和可靠性.     

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。     

立铣刀铣削模具钢的表面粗糙度试验研究

以SKD11模具钢作为对象,探讨了不同刃倾角、螺旋角、涂层的立铣刀,以及顺、逆铣削方法对工件粗糙度的影响。试验结果表明,顺铣所得到的工件表面粗糙度整体而言比逆铣的要好。在顺铣时,使用负刃倾角立铣刀,所得到的工件表面粗糙度随着螺旋角的增加而变好。当使用正刃倾角立铣刀时,则所得到的工件表面粗糙度随着螺旋角的增加而变差。此外,采用TiAlN涂层立铣刀可以获得最佳的工件表面粗糙度,TiCN涂层立铣刀次之,无涂层立铣刀最差。     

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。     

高速铣削铸铝半圆弧工件表面粗糙度的实验研究

通过正交实验研究了采用球头铣刀高速铣削铸铝半圆弧内表面时表面粗糙度的影响因素及变化规律,分析了影响半圆弧加工表面质量的各种因素的主次关系.实验结果表明:高速铣削半圆弧内表面时,不同弧段的已加工表面粗糙度不同,切削行距和切削速度对已加工表面粗糙度影响最大,而被加工工件的圆弧半径对已加工表面粗糙度没有太大影响.     

面齿轮高速铣削表面粗糙度建模与实验分析

根据对面齿轮高速铣削齿面表面粗糙度的形成机理,分析了面齿轮高速铣削加工中的面齿轮齿面方程,建立了面齿轮高速铣削加工中的铣刀运动轨迹方程。根据高速铣削加工过程中球头铣刀刀刃实际扫成面的交点方程的坐标系,求出高速铣削残留高度。根据球头铣刀受力偏心和弯曲变形,求出面齿轮高速铣削瞬态铣削高度,进而编写M文件计算不同参数变化时对表面粗糙度的影响,通过计算值与实测值的对比,其最大误差在12.8%,结果表明,粗糙度数学模型计算值和实测值基本一致。     

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。     

高速微铣削构建疏水性铝合金表面

以蝉翅表面疏水结构为仿生对象,利用高速精密微铣削机床在铝合金表面构建柱状微阵列结构,对构建的柱状微阵列结构的微观结构、疏水性能和表面粗糙度进行观测,并对其疏水机理进行分析。结果表明:在本征接触角约为51°的光滑铝合金表面上加工微米级柱状微阵列结构可有效提高材料表面的疏水性能,未经化学修饰的表面接触角最高可达115°,实现了基于高速精密微铣削技术在金属材料表面上构建微观结构阵列,使材料表面润湿性由亲水向疏水的转变。     

微尺度铣削加工实验研究

影响微尺度铣削加工质量的因素中,工艺参数相对于其他动态变化的因素是可控的.针对微尺度铣削工程材料黄铜-68,基于所开发的微尺度铣削机床,应用Taguchi方法,通过实验的方法,以表面粗糙度作为加工质量评价指标,对工艺参数展开了研究.通过对实验结果的极差分析与方差分析,确定了3个关键工艺参数轴向切深、径向切深和每齿进给量对表面粗糙度的影响趋势.结果表明:径向切深对于微尺度铣削黄铜H68影响最大,其次是每齿进给量与轴向切深.本研究对于微尺度铣削类似的延展性材料提供了方法与工艺参考.     

铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究

为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。     

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。     

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.