切削加工表面粗糙度影响因素及预测建模综述

表面粗糙度对零件的使用寿命有很大影响,正确、合理地选用表面粗糙度数值,可以减少零件的加工费用,提高零件的使用寿命。对表面粗糙度的评定参数及测量方法进行了介绍,重点阐述了表面粗糙度的产生机制和切削参数对表面粗糙度的影响;从回归分析法、响应曲面法和神经网络建模方法3个方面综述了表面粗糙度预测与建模的研究进展。指出用多参数表征表面粗糙度和建立加工表面粗糙度的预测、优化和工艺工况为一体的综合预测模型是未来发展方向。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

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.     

基于振动传感器的车削加工表面粗糙度预测

文章通过深入研究车床精车外圆时刀具和工件存在相对振动的情况下,加工工件表面轮廓的形成机理,探索出一种建立表面粗糙度值预测模型的新方法。并结合传感器技术,搭建一个能用于测量振动信号的实验平台,通过比较表面粗糙度的预测值和实测值,证明预测模型有一定的准确度。     

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.     

基于神经网络的表面粗糙度智能预测系统

表面粗糙度趋势分析及预测技术是计算机集成制造系统故障诊断技术发展的迫切需要。本文在讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,基于神经网络方法设计了智能型的工件表面粗糙度监测预测系统,将非线性预测和多因素预测引入表面粗糙度预测模型中,即在进行工件表面租糙度预测时兼顾了刀具磨损,从而使本系统拥有可靠和高精度的预测效果。     

考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法

目的提出一种考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法,精确预测零件表面粗糙度。方法首先采集车削过程中的功率和振动信号,测量加工表面粗糙度值,利用集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和小波包分析提取振动信号的时域与频域特征,联合功率信号的时域特征、能耗特征与切削参数,构造联合多特征向量。然后采用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理生成融合特征。最后将融合特征作为基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的表面粗糙度预测模型的输入特征,并使用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对SVM模型相关核参数进行优化以提高预测精度。结果预测得到的表面粗糙度平均相对误差为4.91%,最大误差为0.111μm,预测时间为9.24 s。与单传感器预测方法及多传感器联合特征预测方法相比,多传感器融合预测方法具有最高的准确率且预测速度快。结论多传感器采集的信息更全面、准确,保证了预测的准确性,对特征进行融合可进一步提高预测精度。     

切削加工中如何减小表面粗糙度

分析了切削加工过程中影响表面粗糙度的主要因素，并提出了具体的改进方法。     

连杆衬套表面粗糙度评定方法对比分析

目的 准确测量连杆衬套表面粗糙度。 方法 采用高斯滤波法和小波分析法两种方法对连杆衬套表面粗糙度进行评定,并将评定结果与实测结果作对比。 结果 高斯滤波和小波法的相对误差分别为 1 . 7046% 和 0 . 9037% 。 结论 采用高斯滤波和小波分析评定连杆衬套的表面粗糙度都具有可行性,相比之下,小波法的评定结果更为准确。     

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。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。     

超声电火花复合加工钛合金表面质量研究

采用电火花加工及超声电火花复合加工的方法对TC4钛合金进行了加工实验,分析了小电参数下两种加工方法中脉宽和峰值电流对表面粗糙度的影响,研究表明超声电火花复合加工可有效地降低零件表面粗糙度值.通过扫描电镜对零件表面形貌的分析和重熔层厚度的观测以及零件表面X射线衍射分析,表明采用超声电火花复合加工钛合金零件可获得较好的表面质量.     

基于改进神经网络算法的螺杆砂带磨削表面粗糙度预测研究

目的 探究工艺参数对螺杆转子砂带磨削表面质量的影响规律.方法 采用工件轴向进给速度为100～300 mm/min、砂带线速度为4.4～13.1 m/s、砂带张紧压力为0.2～0.3 MPa、磨削压力为0.4～0.5 MPa、砂带粒度为120～800目的工艺参数进行螺杆转子砂带磨削正交实验,基于改进的神经网络算法,建立螺...     

铝箔轧辊磨削和表面粗糙度

阐述了轧辊磨削参数和轧辊表面粗糙度的关系,为选定轧辊磨削参数提供了借鉴。