对往复走丝电火花线切割加工技术发展的思考

对往复走丝电火花线切割加工现有工艺指标——切割速度、表面粗糙度及加工精度进行了探究,为提出新的工艺指标提供有利于往复走丝电火花线切割加工技术发展的依据。介绍了单向走丝电火花线切割加工与往复走丝电火花线切割加工的本质区别,论述了往复走丝电火花线切割加工的生命力及其技术发展的定位。     

基于正交试验法的往复走丝线切割多次切割工艺的研究

针对影响往复走丝电火花线切割多次切割的因素较多,采用正交试验的方法,进行放电脉宽、脉间、峰值电流、运丝速度、工作液及每次切割的偏移量对往复走丝电火花线切割3次切割的影响试验,确定影响加工效率和加工表面粗糙度的显著影响因素水平,优化加工参数,进行5次切割试验验证,获得工件加工表面粗糙度Ra0.69μm,加工的重复性较好。     

“中走丝”电火花线切割机床的特点

所谓"中走丝"电火花线切割机床,准确地说应该是具有多次切割功能的高速走丝电火花线切割机床.它的走丝速度为1.5～10 m/s,可以根据需要进行调节.其走丝速度和加工质量介于高速走丝和低速走丝线切割加工之间. "中走丝"电火花线切割加工与传统的高速走丝电火花线切割加工相比,既有继承,又有发展,它具有以下一些特点:     

低速走丝电火花加工冲模零件的工艺分析

分别从切割路线的优化、电参数的合理选择、多次切割加工工艺的应用等方面对低速走丝电火花线切割加工冲模零件进行了分析研究.工艺分析可帮助提高冲模零件的加工质量及加工效率.     

双丝筒超长丝往复走丝电火花线切割加工技术

研发了双丝筒长丝往复走丝电火花线切割加工技术及工艺方法,提高了"中走丝"线切割加工的精度、降低了表面粗糙度。通过构建双丝筒恒张力可往复、变速运丝系统,使往复走丝和单向走丝线切割加工的工艺方法很好地结合在一起。基于该研发成果,采取先往复走丝切割、后单向走丝修整切割,实现修切时与单向走丝线切割相同的加工工艺,为"中走丝"线切割加工质量更接近单向走丝的加工水准创造了条件。同时,该方法实现了电极丝的循环使用,与单向走丝线切割加工方法相比,节约了电极丝资源。     

中速走丝电火花多次切割技术探索与应用

通过对相应功能的完善,利用快走丝电火花线切割机床即可实现中走丝多次切割.详细分析了中走丝切割加工工艺,并通过中走丝三次切割与单次走丝切割方法的比较,说明中走丝多次切割具有可行性和优越性.     

超声水雾中电火花线切割精加工特性研究

实验采用的水雾介质为超声水雾,通过大气、乳化液和超声水雾介质中往复走丝电火花线切割精加工对比实验,对超声水雾介质中往复走丝线切割精加工特性进行了研究,针对表面粗糙度、切割速度、直线度、表面形貌和火花率等指标进行了系统的分析,实验结果表明,超声水雾介质中二次切割加工的表面质量介于气中与液中之间,而优于液中加工。提出了在精加工阶段采用气体或水雾介质的电火花线切割多次切割工艺,经实验验证,传统乳化液中三次切割获得的表面粗糙度为2.81μm,而采用乳化液-超声水雾-大气组合的三次切割新工艺方法获得的表面粗糙度为2.42μm,与介质均采用乳化液的传统三次切割工艺相比,该新工艺方法将表面粗糙度值降低了0.39μm,能有效改善加工表面质量。     

往复走丝电火花线切割机床工艺特点及现状

介绍了往复(高速)走丝电火花线切割机床加工工艺指标的研究进展,对其高效稳定切割、高厚度切割、大锥度切割、稳定多次切割的实现,以及半导体和其他特种材料切割等工艺目前所能达到的工艺指标、存在的问题、解决思路等,结合往复走丝的加工机理进行了分析.研究认为往复走丝电火花线切割加工有其自身独特的工艺特点,并将获得持续的发展.     

基于多次切割工艺的第一次切割参数优化策略研究

"中走丝"线切割加工机床在使用1～2个月后加工工艺水平就开始下降,这与多次切割工艺的第一次切割采用高速走丝的切割方案有关。从参数优化策略的角度采用正交试验法对多次切割技术的第一次切割工艺参数进行了优化研究,分析了脉冲宽度、脉间/脉宽、峰值电流及走丝速度对加工效率和表面粗糙度的影响。试验结果表明,多次切割技术的第一次切割采用高速走丝方案并非最佳,采用中速或中低速走丝可能是更可行的方案。从优化的角度来看,多次切割工艺的第一次切割走丝速度由11 m/s降到4.4 m/s,加工效率降低约5%;而采用4.4 m/s的走丝速度可使导轮及丝筒系统的运行速度下降60%,这对于降低导轮、轴承、导电块的机械磨损和电极丝的振动,提高机床的可持续精度是非常有利的。     

电火花线切割加工参数对高碳马氏体不锈钢变质层的影响

电火花线切割加工对材料造成的表面损伤直接影响加工质量和效率。研究了往复走丝电火花线切割加工脉冲电流参数和走丝速度等对高碳马氏体不锈钢表面变质层的影响规律。实验结果表明:材料切割表面在脉冲电流下加热至极高温度和冷却液迅速冷却的共同作用下形成熔态激冷的变质层。在电火花线切割加工的诸多工艺参数中,脉冲电流的放电时间为输入能量的主要部分,也是造成材料表面变质的主要因素,而脉冲间隙宽度、走丝速度等因素对表面变质层的影响并不显著。     

导丝器对中走丝电火花线切割加工工艺的影响

目前中走丝电火花线切割机床加工过程大多是在上线架与下线架之间放置工件进行加工,而为了获得较高的加工精度和表面粗糙度就要进行多次切割。传统中走丝线切割机床在进行加工时,会由于钼丝抖动对加工工件产生影响。通过对比加装导丝器后进行单次切割和多次切割实验,探究机床加装导丝器后对工件加工的影响,及导丝器进行长时间加工后是否会造成较大磨损导致加工零件尺寸精度出现变化。实验采取单因素变量,脉冲宽度、脉冲间隔、脉宽/脉间、峰值电流和走丝速度等电参数均设置相同。     

基于BP神经网络L M优化算法的喷液式线切割工艺参数优化

为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而改善极间放电条件。在搭建的喷液系统上进行了正交优化试验,研究了功放管数、脉冲间隔、切割厚度、脉冲宽度、运丝速度等因素对切割效率的影响,确定了线切割优化工艺参数,获得了200 mm~2/min以上切割效率。借助L-M优化算法的BP神经网络搭立了线切割加工工艺网络预测模型,预测精度较高,为跟踪喷液式高速走丝线切割机的高效切割提供了可靠的工艺参数预测模型,满足实际加工需要。     

金刚石线锯锯切微晶玻璃正交试验研究

对电镀金刚石线锯锯切微晶玻璃的工艺参数进行了试验优化研究。设计了3因素4水平的正交试验,分析了工件进给速度、锯丝线速度和气缸压力对切片表面粗糙度和锯切效率的影响,获得了基于降低表面粗糙度和提高锯切效率的锯切工艺参数。在本试验范围内,优化的工艺参数为:工件进给速度0.75 mm/min、锯丝线速度1.7 m/s,气缸压强0.26 MPa。     

基于灰色关联分析的GH2132线材高精度切削参数优化

目的 通过无心车床车削去除GH2132线材的表面缺陷,分析无心车床加工参数对线材表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的响应关系,并建立GH2132线材表面灰色关联度多目标优化模型,确定可行工艺参数域。方法 采用响应曲面中心复合设计,测量车削后GH2132线材的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度;利用响应曲面法(Response Surface Method,RSM)分别建立表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型,确定单目标优化最优工艺参数组;基于灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GRA)理论,以表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度为优化指标进行降维处理,构建车削工艺参数与灰色关联度的二阶回归预测模型;绘制车削工艺参数与灰色关联度值的等值线图,确定可行工艺参数域。结果 对建立的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型进行方差分析,显著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工艺参数组,切削速度n=373.919 r/min,进给速度vf =0.475 m/min。得到了最小尺寸误差工艺参数组,n=375.636 r/min,vf =0.596 m/min。得到了最大表面显微硬度工艺参数组,n=337 r/min,vf = 0.903 m/min。对于灰色关联度多目标预测模型,误差范围为0.13%~9.4%,确定的可行工艺参数域对应的最小灰色关联度值为0.544 37。结论 基于灰色关联分析的多目标预测模型的准确度较高,主轴转速n对多目标的响应程度大于进给速度vf。通过确定可行工艺参数域,为GH2132线材去除表面缺陷提供工程参考。     

变双曲圆弧齿线齿轮切削仿真及参数优化

变双曲圆弧齿线圆柱齿轮（VH-CATT）是一种将圆弧齿线运用于齿轮齿线上的新型齿轮。由于缺少专用的加工机床,导致加工时其切削参数的调整较为复杂。为解决这个问题,根据其啮合原理及加工过程,利用ABAQUS对其切削加工过程进行模拟仿真;利用得到的数据,根据正交试验方法建立切削力的预测模型。利用鲸鱼算法,建立以加工效率与较小切削力为目标的函数优化模型,并通过加权求和法与归一化处理将它转化为单目标函数优化模型,通过鲸鱼算法得到优化后的切削参数。结果表明：所提出的单目标函数优化模型能够很好地对切削参数进行选定优化,以得到更好的加工效果;优化后的切削参数为主轴转速n=189.3 r/min,每齿进给量fz=0.046 mm,切削深度ap=1.89 mm。     

PCBN刀具高速铣削TC4钛合金切削性能与工艺参数优化研究

针对钛合金TC4(Ti-6Al-4V)的加工特性,采用PCBN刀具,基于单因素试验,研究高速铣削条件下工艺参数对切削力、切削振动等的影响规律,提出综合考虑切削力、切削振动、表面粗糙度的工艺参数优选方法。研究表明:切削力和切削振动随切削速度v和每齿进给量f_z的增大呈现一定的波动,随径向切深a_e和轴向切深a_p的增大而增大,切削振动受切削力影响较为显著。考虑切削性能,以材料切除率为优化目标,以切削力、切削振动和表面粗糙度等为约束条件,建立工艺参数优选模型,可得到不同约束条件下工艺参数的优选组合。     

The optimal cutting-parameter selection of production cost in HSM for SKD61 tool steels

The main purpose of this study was to construct an investigation of optimal cutting parameters for minimizing production cost on the rough machining of high speed milling operation. A machining model is constructed based on a polynomial network. The polynomial network can learn the relationships between cutting parameters (cutting speed, feed per tooth, and axial depth of cut) and tool life through a self-organizing technique. Once the material removal volume for machined parts and various time and cost components of the high speed milling operations are given, an optimization algorithm using a simulated annealing method is then applied to the polynomial network for determining optimal cutting parameters. The optimal cutting parameters are subjected to an objective function of minimum production cost with the feasible range of cutting parameters.     

高强铝合金干式切削加工参数多目标优化

为了研究航空铝合金在绝对干式切削条件下的切削参数对表面质量的影响规律并据此选择合理的切削用量,采用正交试验法对7075-T6铝合金进行了车削试验并对试验数据进行处理,得到表面粗糙度、表面残余应力关于切削三要素的多元非线性回归模型。在此基础上,以表面去除率、表面残余应力和表面粗糙度为优化目标,切削三要素为优化对象,基于遗传算法进行多目标优化,并绘制出Pareto前沿。根据实际加工需求,从优化解集中选择最优工艺参数。结果表明：表面粗糙度和表面残余应力均与表面去除率成反比关系;进给量和切削速度是影响表面粗糙度和表面残余应力的主要参数;仅在进给量最小的状态下,切削深度的增加会产生较大的表面残余拉应力。     

Application of an optimized SA-ANN hybrid model for parametric modeling and optimization of LASOX cutting of mild steel

Laser assisted oxygen cutting (LASOX) process is an efficient method for cutting thick mild steel plates compared to conventional laser cutting process. However, scanty information is available as to modeling of the process. The paper presents an optimized SA-ANN model of artificial neural network (ANN) and simulated annealing (SA) to predict and optimize cutting quality of LASOX cutting process of mild steel plates. Optimization of SA-ANN parameters is carried out first where the ANN architecture and initial temperature for SA are optimized. The optimized ANN architecture is further trained using single hidden layer back propagation neural network (BPNN) with Bayesian regularization (BR). The trained ANN is then used to evaluate the objective function during optimization with SA. Experimental dataset employed for the purpose consists of input cutting parameters comprising laser power, cutting speed, gas pressure and stand-off distance while the resulting cutting quality is represented by heat affected zone (HAZ) width, kerf width and surface roughness. Results indicate that the SA-ANN model can predict the optimized output with reasonably good accuracy (around 3%). The proposed approach can be extended for prediction and optimization of operational parameters with reasonable accuracy for any experimental dataset.