K9玻璃磨削亚表面损伤深度预测模型及实验研究

基于压痕实验原理,建立了K9玻璃亚表面损伤深度预测模型。为获得预测模型中的未知参量,开展了K9玻璃磨削实验。利用激光扫描共聚焦显微镜检测工件磨削后的表面粗糙度值,利用扫描电镜检测磨削后的工件表面微观形貌和亚表面损伤层形貌,分析了工艺参数对表面粗糙度值和亚表面损伤深度的影响规律。考查了工艺参数对法向磨削力的影响规律,并根据实验数据,采用多元线性回归拟合法得到法向磨削力的经验公式,进而确定了亚表面损伤深度预测模型的参数。模型预测值与实验值具有较好的一致性,表明预测模型具有一定的可靠性。     

高速磨削表面粗糙度预测模型研究

磨削表面质量的优劣直接影响零件的性能与使用寿命,其主要由表面粗糙度表征。运用最小二乘支持向量机预测理论与参数优化算法建立了高速磨削表面粗糙度预测模型,搭建了磨削闭环系统。通过实验分析得出,对试样内工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0095,均方根误差为MSE=0.0050;对试样外工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0119,均方根误差为MSE=0.0054。高速磨削表面粗糙度预测引导了磨削参数的设定,形成了磨削过程的闭环反馈控制,提高了高速磨削加工的自动化水平,磨削精度、效率,同时降低了磨削的废品率。     

陶瓷材料超声波辅助蠕动磨削工艺参数优选试验研究

为探索利用小直径磨轮对陶瓷叶片型面进行数控展成型面超声磨削,通过对Al2O3陶瓷进行蠕动磨削和超声波辅助蠕动磨削对比试验研究,分析各加工参数对磨削表面质量的影响规律,优选工艺参数.结果表明:蠕动磨削和超声波辅助蠕动磨削所获得较低表面粗糙度值的优选工艺磨削参数均相同,但工艺参数对加工表面粗糙度的影响顺序不同;工艺参数对表面粗糙度的影响规律均相同,且存在着最优工艺参数,但在相同的工艺参数下,蠕动磨削所获得的表面粗糙度值一般均低于超声波辅助蠕动磨削.     

基于改进自适应模糊推理系统的YG3硬质合金精密外圆磨削表面质量预测

为提高硬质合金材料精密外圆磨削的表面完整性和加工质量,研究其表面质量的预测技术,建立了基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的YG3硬质合金精密外圆磨削表面粗糙度预测模型,并引入混合田口遗传算法(HTGA)对预测模型进行了改进。采用工艺试验中所用的磨削参数及相应条件下测得的表面粗糙度数据作为训练样本和测试样本,通过对BP神经网络模型、传统ANFIS预测模型及改进ANFIS预测模型的预测结果进行对比分析,对三种模型的有效性和预测精度进行了验证。结果表明,所提出的改进ANFIS预测模型从预测值相对误差Er的分布及均方根相对误差EMSRE的大小来看,均优于其他两种预测模型,预测精度较高,是一种有效的表面质量预测方法。      

叶片前后缘百页轮抛光工艺参数优化

为改善叶片前后缘的表面质量、提高航空发动机的性能和寿命,对叶片前后缘百页轮抛光工艺进行研究。通过分析前后缘抛光存在的问题,结合砂带百页轮的抛光加工特点,提出前后缘百页轮柔性抛光工艺方法;基于Preston方程对抛光材料去除率进行分析,获得了影响抛光表面粗糙度的主要工艺参数(百页轮粒度、法向力、主轴转速和进给速度);采用响应面法设计抛光加工实验,分析了主要工艺参数及其交互作用对表面粗糙度的影响,建立了主要工艺参数与表面粗糙度的二阶预测模型,并得到最优工艺参数域和最优抛光工艺参数组合。前后缘百页轮抛光实验检测结果表明:前后缘表面质量明显改善,满足表面粗糙度小于Ra0.4μm的质量要求。     

高速精密磨削18CrNiMo7-6表面三维粗糙度试验研究

为了研究高速精密磨削对渗碳淬火齿轮钢18CrNiMo7-6表面质量的影响,设计了以砂轮线速度、工作台速度、磨削深度以及砂轮粒度为变量的单因素试验。对比了磨削后表面的二维与三维粗糙度,分析了磨削参数对三维粗糙度的影响规律及影响程度,得出以下结论:三维参数较二维参数更能反映真实表面信息;砂轮线速度和砂轮粒度的提高会导致算数平均偏差Sa、均方根偏差Sq、表面峭度Sku的减小以及表面偏斜度Ssk的增大,即表面质量提高,磨削深度和工作台速度的增加会使各参数有相反的变化规律;砂轮粒度对三维粗糙度参数的影响最大,工作台速度几乎没有影响。试验高速精密磨削工艺参数的选择提供了参考。     

砂布轮抛光叶片表面粗糙度预测与参数优化

为降低航空发动机叶片表面粗糙度,提高叶片表面完整性和力学性能,分析了砂布轮柔性抛光工艺参数;通过单因素试验分析了砂布轮抛光工艺参数对表面粗糙度的影响规律,并确定了抛光工艺参数的优化范围;利用正交中心组合试验结果和多元二次回归方法建立了粗糙度预测模型,采用方差分析和参差分析验证了预测模型的显著性;利用预测模型得到了每个因素的优化水平,建立了工艺参数的响应面;通过响应面获得了优化的工艺参数;最后,用优化的抛光工艺参数进行叶片抛光试验,结果证明所建立的预测模型和优化的工艺参数能够显著提高叶片抛光表面质量。     

基于响应曲面法的微磨削钛合金表面粗糙度预测分析

微磨削以极高的加工精度和灵活的加工特性在微宏制造领域越来越受到重视。针对钛合金工件的微磨削,运用二次回归正交旋转组合设计方法安排了19组试验,并结合响应曲面法(RSM),分析了微磨削过程中主轴转速、进给速度、磨削深度对表面粗糙度的影响规律。结果表明:在本文的工艺参数范围内,进给速度对微磨削表面粗糙度的影响最大,主轴转速次之,磨削深度影响最小。运用该预测模型,获得了Ra为163nm的磨削表面,为优化微磨削参数和控制表面质量提供依据。     

TA7电火花加工实验研究与工艺参数优化

针对TA7钛合金难切削以及加工表面质量差的问题,在通用电火花机床上探究了空载电压、峰值电流、脉冲宽度以及脉冲间隔对TA7钛合金电火花加工中材料去除率与表面粗糙度的影响。设计中心复合实验,在实验数据的基础上采用多线回归技术建立材料去除率和表面粗糙度的二阶预测模型。方差分析结果表明预测模型可以正确映射出TA7钛合金电火花加工的工艺规律。以提高材料去除率降低表面粗糙度为目的建立工艺目标优化模型,根据实际加工条件对工艺参数的约束,设计粒子群算法求取优化模型的解集,通过实际加工对优化结果进行验证,结果表明该算法可以正确可靠的获得多约束条件下的最优加工参数。     

基于BP神经网络的机器人砂带磨削表面粗糙度研究

为提高机器人砂带磨削工件表面粗糙度的预测精度,采用基于BP神经网络方法进行研究,进行机器人砂带磨削铝合金板材试验,基于试验结果采用BP神经网络建立各工艺参数与工件表面粗糙度之间的预测模型。对该模型进行仿真预测,并通过试验验证该模型的预测精度。结果表明该模型预测精度高,可以预测不同工艺参数磨削后的工件表面粗糙度,实现了机器人砂带磨削铝合金板材工艺参数的优化。     

碳化钛材料ELID磨削加工机理及工艺实验研究

碳化钛新型材料因高硬度、高耐磨性及高化学稳定性等特点被应用到金属复合材料制造以及表面喷涂等方面，其常规磨削方式存在加工效率低、表面质量差、成本高及磨具损耗大的问题。采用ELID磨削技术对碳化钛进行精密磨削加工实验，以二次通用旋转法设计实验，探究加工工艺参数对碳化钛样件表面粗糙度的影响规律。采用DPS软件对实验数据进行分析并建立数学模型，借助MATLAB软件计算出最佳理论工艺参数组合，通过实验对其进行修正和完善，得出实际最佳工艺参数组合为：砂轮进给量1μm,砂轮线速度30m/s,电解电流12.3A,电解间隙1.1mm。在此参数下对碳化钛进行ELID磨削加工，获得样件的表面粗糙度值为246nm,相比于常规磨削方式，样件的表面质量提高14.6%,加工时间缩短36.7%,砂轮损耗率降低53.2%,整体加工效率提高100%以上。     

外圆磨削表面粗糙度的智能控制

针对外圆磨削表面粗糙度难以控制这一工艺难题,结合自适应模糊推理系统,提出了磨削过程的智能控制。在表面粗糙度预测模型基础上,以纵向进给速度为直接调整变量,以工件表面轮廓算术平均偏差为最终控制目标,通过智能化调整纵向进给速度实现对表面粗糙度的自适应模糊控制,建立了磨削加工粗糙度的模糊控制器。磨削实验结果表明,实测的粗糙度以较高精度在目标值周围变动,该模型能够满足对表面粗糙度控制的要求。     

纳米氧化锆陶瓷刀剪高效高精磨削工艺参数优化研究

基于刀剪专用磨削设备的特点,在选择较大精磨削厚度(0.4 mm/刀)、保证高效精磨削的前提下,分析其它磨削工艺参数(切削速度、进给量和被加工工件的曲率半径)对表面粗糙度的影响规律。基于二阶响应曲面法,建立了表面粗糙度预测模型;根据试验结果,采用最小二乘估计得出回归系数,对回归方程进行了显著性检验,运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,利用响应曲面法对表面粗糙度建立等值响应曲面,通过磨削参数的优化,在保证加工质量的前提下,获得更高的材料去除率。结果表明,被加工工件的曲率半径对磨削表面粗糙度的影响最大,进给量次之,切削速度影响最小;二次响应曲面法预测模型回归显著,置信度高,可用于加工前的磨削参数选择,达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的,从而实现纳米氧化锆陶瓷刀剪高效高精磨削。     

航空铝合金三维端铣表面粗糙度的LS-SVM控制研究

为提高加工工件的表面质量,需要有效控制加工工件表面粗糙度,因此有必要建立精度高、泛化能力强的表面粗糙度预测模型。首先基于具有位错动力学物理基础的Z-A材料本构模型,建立航空铝合金7050材料的三维端面铣削有限元仿真模型,并设计正交试验验证有限元模型的可靠性;其次建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以仿真所提供的样本数据为输入,拟合铣削参数与表面粗糙度的复杂非线性关系,实现了表面粗糙度的预测,结果表明LS-SVM模型预测的相对误差不超过6%;最后基于LS-SVM表面粗糙度预测模型得出各铣削参数对表面粗糙度的影响,为生产实际提供指导。     

2.5D Cf/SiC刹车材料浮动磨削工艺试验研究

为研究2.5D C_f/SiC刹车材料的浮动磨削加工性能,设计单因素试验探究了砂轮转速、工作台调定压力和磨削深度对磨削力、表面粗糙度和表面形貌的影响规律,分析了磨削表面典型加工缺陷及材料去除机理。结果表明：砂轮转速、工作台调定压力和磨削深度对法向磨削力影响显著,对切向磨削力影响不大;工作台调定压力对表面粗糙度的影响程度最大。2.5D C_f/SiC刹车材料以脆性断裂去除方式为主,不同纤维方向上的加工缺陷形式存在差异,其主要加工缺陷为界面脱粘、微裂纹、基体破碎、纤维剥离及破碎。试验通过单因素方法分析得到了较好的表面质量,表面粗糙度Sa可达0.6μm左右。     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

神经网络在工程陶瓷电火花加工中的应用研究

为解决工程陶瓷电火花加工中工艺参数与表面质量之间数学模型难以建立这一问题,提出将人工神经网络引入电加工领域中。建立了工程陶瓷电火花加工表面粗糙度随工艺参数变化的预测模型。实验结果表明,应用此模型能精确地预测出给定条件下的表面粗糙度,相对误差小,进而验证了该模型的可靠性。     

工程陶瓷磨削表面粗糙度数学模型的研究

提出利用平行于磨削方向的表面粗糙度Ｒａｐ和垂直于磨削方向的表面粗糙度Ｒａｖ两个参数同时衡量工程陶瓷磨削表面质量,建立了表面粗糙度Ｒａｐ和Ｒａｖ值的数学模型公式,并根据模型公式提出了改善磨削表面质量的措施。试验表明：根据模型公式算出的理论值和实际测得值的吻合性较好,该数学模型适用于工程陶瓷磨削表面质量的预测与估计。     

滚珠丝杠精密磨削表面加工质量及其试验研究

通过正交试验设计和单因素分析法对滚珠丝杠滚道磨削工艺开展了试验研究,分析了磨削时砂轮粒度、砂轮速度、丝杠速度以及磨削深度对滚珠丝杠表面质量影响的主次顺序,得出了各工艺参数对表面质量的影响规律,为丝杠和螺母磨削工艺参数的选择提供了依据。另外试验研究了滚道表面质量对滚珠丝杠副摩擦力矩和噪声性能的影响,明确了滚道表面粗糙度和摩擦力矩之间的关系。试验结果表明,提高丝杠滚道表面加工质量能够有效降低滚珠丝杠副摩擦力矩和噪声。     

WC-10Co4Cr涂层高速磨削表面粗糙度预测研究

为了优选WC-10Co4Cr高速磨削参数,实现高精度加工,满足实际生产的迫切需求,研究了一种基于响应曲面法的表面粗糙度预测方法。从高速磨削工艺系统特点出发,给出面向固定工艺系统的WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度预测原理。结合正交试验数据,建立表面粗糙度预测模型。运用方差分析方法,检验预测模型的拟合度。以活塞杆再制造过程中的磨削加工为例,应用上述预测模型和BP神经网络分别进行了表面粗糙度预测,并同实际加工结果进行比较。结果表明,研究的表面粗糙度预测结果与实际加工结果之间相差0.02μm,BP神经网络预测结果与实际加工结果之间相差0.04μm,证明所提出的表面粗糙度预测方法是有效的,更加满足了实际生产的需求,为WC-10Co4Cr高速磨削参数优化、高精度加工提供了技术支持。