纵-扭超声磨削氧化锆陶瓷磨削力仿真分析

为揭示纵-扭超声振动对磨削氧化锆陶瓷磨削力的影响,分析纵-扭超声磨削（L-TUG）运动特性,利用ABAQUS开展单颗金刚石磨粒划擦氧化锆仿真模拟,并进行单磨粒磨削氧化锆试验验证。在此基础上,分析仿真条件下普通磨削（OG）与L-TUG材料表面应力的差异性;探讨磨削表征参数对L-TUG磨削力的影响规律。结果表明：OG与L-TUG磨削力仿真结果和试验结果吻合度较高,验证了仿真模拟的可行性;与OG相比,超声振动能够有效降低材料表面磨削应力;在相同表征参数下,整体上L-TUG轴向力始终大于法向力,且对轴向力与法向力的影响程度和变化趋势呈现不同的规律性。     

纵扭超声辅助磨削氮化硅亚表面损伤及其试验研究

目的 探究纵扭超声辅助磨削工艺参数对氮化硅陶瓷亚表面损伤的影响规律。方法 首先,建立纵扭超声振动下单颗磨粒的切削轨迹及其切削弧长模型,分析纵扭超声辅助磨削独特的加工机理。其次,考虑砂轮表面磨粒的随机分布特性,并基于硬脆材料脆塑转变特性及其临界转角界定,给出纵扭超声辅助磨削单颗磨粒未变形切屑厚度的概率学模型,进而建立纵扭超声辅助磨削过程中单颗磨粒的平均法向磨削力模型。最后,建立纵扭超声辅助磨削氮化硅亚表面损伤深度模型,并进行试验验证。结果 纵扭超声振动的引入增大了纵扭超声辅助磨削过程中单颗磨粒的切削弧长,减小了单颗磨粒平均未变形切屑厚度,降低了单颗磨粒的法向磨削力,最终降低了氮化硅陶瓷亚表面损伤的深度,获得了较好的氮化硅陶瓷表面加工质量。氮化硅亚表面损伤深度随着超声振幅的增大而降低,当超声振幅为6μm时,亚表面损伤深度为5.65μm,相较于普通磨削亚表面损伤深度降低了33.6%。理论模型预测结果与试验结果趋势一致,预测结果与试验结果的最大误差为13.38%,平均误差为8.34%,因此该模型能够为氮化硅实际加工中亚表面损伤深度的预测提供一定参考。结论 纵扭超声辅助磨削能够有效降低氮化硅陶瓷...     

SiC陶瓷非球面磨削工艺实验研究

为了研究磨削工艺参数对SiC材料磨削质量的影响规律,利用DMG铣磨加工中心做了SiC陶瓷平面磨削工艺实验,分析研究了包括主轴转速、磨削深度、进给速度在内的磨削工艺参数对工件表面粗糙度的影响。结果表明:工件表面粗糙度随着主轴转速的增加而减小,随着磨削深度和进给速度的增加而增加。在粗糙度工艺试验的基础上,以表面粗糙度最小为目标优选一组磨削工艺参数,进行了小口径SiC陶瓷非球面磨削实验,获得了较低的表面粗糙度值(0.5150μm)和较小的面形精度误差(4.668μm)。     

超声振动辅助电解磨削Hastelloy X内孔表面粗糙度规律预测分析

通过单因素试验并结合响应曲面分析法,重点分析超声振动辅助电解磨削Hastelloy X内孔加工中主轴转速、超声振幅及磨头目数对孔内壁表面粗糙度的影响规律.结果表明:在选取的优化工艺参数范围内,超声振幅对超声辅助电解磨削表面粗糙度的影响最大,磨头目数次之,主轴转速最小.通过参数优化,在主轴转速10836 r/min、磨头目数1000、超声振幅3.3μm的条件下,可得到内壁表面粗糙度为Ra0.25μm的小孔,这为进一步优化复合加工参数及改善表面质量提供了依据.     

超声螺旋磨削制孔磨削力建模与实验研究

为了充分发挥磨削力在超声辅助制孔加工工艺参数匹配、优化等方面的指导作用,基于压痕断裂力学理论,建立了纵扭复合超声螺旋磨削制孔加工的磨削力预测模型。搭建了磨削力测试平台,以氧化锆工程陶瓷为研究对象,开展了磨削力实验确定了模型的修正系数,并对模型进行验证。结果表明:模型预测结果与实验结果具有相同的变化趋势,且数值相近,验证了模型的正确性。在此基础上,进一步分析了工艺参数对磨削力的影响规律,发现磨削力随着超声振幅、主轴转速的增大而减小;随着螺距、螺旋进给速度的增大而增大。     

超声辅助内圆磨削不锈钢研究

针对航空发动机燃油喷嘴用材料3Cr13不锈钢进行超声辅助内圆磨削试验,并对超声辅助内圆磨削不锈钢的表面形成机理进行了初步的分析。在此基础上,研究了超声作用、主轴转速和磨粒粒度尺寸对孔表面粗糙度的影响规律。结果表明:超声振动有助于降低不锈钢孔的加工表面粗糙度,但超声作用效果随着主轴转速的提高而减弱;不锈钢孔表面粗糙度值随着主轴转速的提高而下降;使用小粒度尺寸磨粒进行超声辅助内圆磨削不锈钢时,能明显降低加工表面粗糙度。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

GCr15轴套纵扭超声磨削表面形貌预测及试验研究

目的 构建纵扭超声磨削(LTUG)表面形貌预测模型,分析工艺条件和参数对表面粗糙度Ra值的影响,揭示GCr15轴套LTUG内圆表面形成机理。方法 基于弹性变形对LTUG单颗磨粒运动轨迹的影响,根据切削厚度概率密度函数和相邻磨粒轨迹重叠效应,建立了多磨粒超声振动作用下的最大未变形切削厚度模型,利用表面残余材料高度公式建立了GCr15轴套内圆磨削形貌预测模型,以LTUG和普通磨削(OG)方式对GCr15轴套内圆进行试验,采用正交试验验证表面形貌模型的准确性,观察并分析LTUG和OG作用后的GCr15轴套内圆表面形貌,最后利用所建立的表面形貌模型,研究磨削参数和超声振幅对表面Ra值的影响。结果 结果表明,基于所建立的表面形貌模型计算而得的表面Ra值与试验结果间的误差在13.2%以内,与OG相比,LTUG作用下的表面沟槽磨痕更均匀;LTUG作用下的表面轮廓呈现规律的周期性波动,且随振幅的增大,表面轮廓顶峰之间的间距逐渐增大;LTUG作用下的表面Ra值均低于OG,表面Ra值的降低幅度最大达到20%,随振动幅值的增大,表面Ra值逐渐减小,当振幅增大到一定程度时,表面Ra值呈现增大趋势。结论 建立的LTUG形貌预测模型具有良好的准确性,在合适的工艺参数下,LTUG可明显降低表面Ra值,与OG相比,在相同时间内,LTUG作用下的磨粒运动轨迹长度更长,且LTUG区域的弹性变形对磨粒运动轨迹和最大未变形切削厚度均有不同程度的影响。     

微织构刀具超声铣削航空铝合金的研究

目的 为了提高7075航空铝合金的使用性能,将微织构刀具和纵扭复合超声铣削复合,形成一种微织构刀具超声复合铣削工艺.方法 通过微织构刀具铣削和微织构纵扭复合超声铣削两种加工方法,对7075-T6航空铝合金进行切削试验,分析主轴转速、每齿进给量以及铣削深度对工件表面粗糙度、残余应力、显微硬度和表面织构形貌的影响.结果 在切削参数相同的情况下,微织构纵扭复合超声铣削工艺所获工件表面粗糙度数值相较于微织构刀具铣削工艺加工工件降低了4.7％～13.2％,显微硬度增加了1.13％～2.35％,工件表面残余应力变为压应力,最大数值稳定在–10.84 MPa,加工工件表面形成了较为统一、规整的"鱼鳞网纹"织构形貌.其中,加工工件表面粗糙度数值与主轴转速成负相关关系,而与铣削深度、每齿进给量成正相关.加工工件表面显微硬度和残余应力则是随着主轴转速和每齿进给量的增大而增大,而铣削深度对加工工件的显微硬度和残余应力的影响不显著.结论 相比微织构刀具铣削,微织构纵扭复合超声铣削能有效地改善加工工件表面的完整性.     

纵扭复合超声振动铣削SiCp/Al表面质量研究

SiCp/Al复合材料具有优异的性能,在航天航空、光学行业、汽车工业等高科技领域得到了广泛应用,但它在塑性和硬度之间差距巨大,使得超精密加工显得非常困难。建立超声铣削动力学模型,采用单因素法检测分析了SiCp/Al复合材料在不同主轴转速、铣削速度和铣削深度下的表面粗糙度与表面形貌,建模仿真了纵扭复合超声振动刀刃铣削轨迹,得到了影响加工表面质量规律及机制。研究发现主轴转速为3000 r/min、铣削速度为180 m/min时,表面粗糙度值最小;材料表面质量随铣削深度的增加而下降。为SiCp/Al复合材料铣削加工提供了合理工艺参数,提高了加工效率,降低了刀具磨损,延长了刀具使用寿命。     

纵扭复合超声端面铣削表面微结构建模与试验研究

目的 对纵扭复合超声端面铣削加工表面微结构进行预测,以优化加工参数。方法 对纵扭复合超声端面铣削进行运动学分析,并在其基础上建立三维运动轨迹方程。对刀尖轨迹仿真,且研究该运动方式下的加工特性。通过对切削刃和工件离散化建立纵扭复合超声端面铣削表面微结构理论模型,并利用MATLAB进行三维表面仿真。对TC4钛合金进行超声振动切削试验。结果 理论仿真和切削试验结果均表明超声纵扭端面铣削时,随振幅的增加,由振动引起的表面微观结构特征愈加明显。扭纵幅值比增大时,加工表面微观结构凹坑效应弱化,At/Al=0.55时,加工表面呈条形片状微观结构。振动频率和主轴转速会影响表面微观结构单元的疏密程度。结论 加工表面微结构的生成与振动频率、振幅、扭纵复制比、切削速度等加工参数相关,铣削实验得到的加工表面变化趋势与表面理论模型吻合,该表面模型能够优化超声加工参数。     

TC4钛合金纵扭超声磨削表面残余应力及其试验研究

目的 探究纵扭超声磨削工艺参数对TC4钛合金加工表面残余应力状态的影响规律,提高TC4钛合金的抗疲劳性能.方法 通过纵扭超声磨削力模型,对磨削过程中的机械应力和热应力展开理论分析,并进一步建立纵扭超声磨削表面残余应力模型,通过MATLAB仿真获取磨削加工残余应力分布状况.基于力-热耦合作用,建立纵扭超声单颗磨粒磨削有限元模型,分析磨削参数对残余应力的影响规律,并通过TC4钛合金纵扭超声磨削试验,对模型的合理性进行验证.结果 TC4钛合金超声磨削加工表面残余应力为残余压应力,且该应力沿工件深度方向的分布曲线与"对号"相似.工件表面残余压应力起初随磨削深度增加逐渐增大,当磨削深度增加到8μm时,残余压应力达到最大值,为-488 MPa,之后随磨削深度的增加,呈现减小趋势.随磨削线速度的增大,残余压应力整体呈现减小趋势,随纵扭超声振幅的增大,整体呈现增大趋势.加工表面残余应力仿真与试验结果的平均误差为9.8％,且变化趋势具有一致性.结论 纵扭超声辅助磨削加工可有效消除加工表面的残余拉应力,并获得较为理想的残余压应力,进而显著提高TC4钛合金的抗疲劳性能.     

超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度数学模型对比分析

为了提高超声滚挤压轴承套圈的表面性能,以轴承套圈为研究对象,通过超声滚挤压试验,对试验结果进行数理统计分析,研究加工参数对超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度的影响;再对超声滚挤压试验进行正交试验设计,将超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度与各加工参数相互匹配,建立响应曲面和BP神经网络模型,两个模型试验结果与预测结果的对比表明所建立的轴承套圈表面粗糙度BP神经网络模型的相对误差控制在4. 5%左右,最大误差不超过5. 06%,预测结果具有更高的可信度,且优于响应曲面模型预测结果,可以进行不同超声滚挤压参数的轴承套圈表面粗糙度的预测。     

超声振动磨削工程陶瓷的磨削力试验研究

为了研究纵扭复合振动超声加工过程中重要加工参数对磨削力动态变化的影响规律,以超声振动磨削过程中产生的磨削力大小为研究对象,采用纵扭复合振动超声磨削加工工艺方法,搭建测力系统试验平台,研究不同加工参数下磨削工程氧化锆陶瓷材料产生的磨削力变化规律,试验结果发现:外加超声振动在一定程度上能强化磨削能力,减小磨削力,取较大进给速度和磨削深度会增大磨削力,使得磨削力波动明显,而主轴转速增大则会显著减小磨削力的产生。     

轴承内圆轴向超声高速磨削理论建模与试验研究

目的 以GCr15材料的6309型轴承内圆为研究对象,探究高转速超声磨削过程中超声辅助振动对磨粒运动轨迹、磨削后表面粗糙度、圆度以及微观形貌的影响规律。方法 基于超声内圆磨削磨粒切削轨迹及超声振幅与砂轮转速对轨迹影响的理论仿真,构建磨削去除量与磨削表面粗糙度的理论模型,通过对轴承内圆进行超声磨削试验,研究高转速（16 000～22 000 r/min）下各工艺参数对内圆表面质量的影响并验证理论粗糙度评价模型。结果 超声振幅的增大使磨粒与内圆接触轨迹变长,但随砂轮转速的提高,磨粒切削轨迹的密集程度也有所下降。振幅和砂轮转速的增大可使切削去除量增大、粗糙度降低,铬刚玉粒度100#陶瓷结合剂砂轮磨削GCr15轴承内圆后,其表面质量更有优势,单因素下表面质量变化趋势与理论分析结果相一致。结论 在相同磨削参数下,1.5μm振幅超声磨削可使内圆圆度降至0.92μm,粗糙度降至130.5 nm,与传统磨削相比,粗糙度最高减小了41.5%,圆度最高减小了52.6%。在高转速下,各因素按砂轮对磨削后表面质量的影响由大到小的顺序依次为砂轮转速、超声振幅、进给速度,当磨粒线速度超过41.8 m/s、进给速度...     

基于BP神经网络的电火花线切割多次切割工艺参数的预测研究

利用正交试验法对模套进行多次切割试验,将试验得到的表面粗糙度值作为输出层,以试验因素作为输入层,构建6-12-1的3层BP神经网络模型,并进行神经网络训练。结果表明,BP神经网络的预测值与真实的试验值之间的误差较小,最大误差为4.67%,判断BP神经网络模型好坏的决定系数R~2的值为0.93568,所以用构建的BP神经网络来预测多次切割后表面粗糙度值有较高的可靠性。     

纵扭复合超声振动铣削K9玻璃表面质量的研究

K9玻璃由于具有优异的性能,在航空航天、汽车、光学精密仪器、电子信息等现代高科技领域得到了广泛应用,但其在塑性和硬度之间差距巨大,使得传统机械加工容易出现亚表面损伤等现象,表面质量难以满足要求。建立超声铣削动力学模型,采用多因素法检测并分析了不同主轴转速、铣削速度和铣削深度时纵扭复合超声铣削与普通铣削加工K9玻璃表面粗糙度与表面形貌,得到了影响加工表面质量的规律及机制。研究发现：主轴转速为3 000 r/min、铣削深度为02 mm时,表面质量最好;K9玻璃的表面质量随铣削速度的加快而下降。采用纵扭复合超声振动铣削提高了K9玻璃的表面质量和加工效率,并为K9玻璃纵扭超声铣削加工提供了优化的工艺参数。     

Si3N4陶瓷轴承套圈端面磨削实验及表面质量分析

目的 确定加工氮化硅陶瓷轴承套圈端面的最优磨削加工参数,并构建表面粗糙度的预测模型.方法 首先,使用双端面磨床对氮化硅陶瓷轴承套圈进行多组单因素实验,实验设置的2个变量分别为砂轮转速和砂轮进给速度,并对两变量分别设置4个加工参数水平,以分析砂轮进给速度和砂轮转速对加工后表面质量的影响;再利用MATLAB中的工具箱,构建表面粗糙度预测模型.结果 通过实验得到最优的加工参数(砂轮转速为1400 r/min,砂轮进给速度为200μm/min),最优的表面粗糙度达到0.0827μm,符合工程中对高精度全陶瓷轴承端面的质量要求.建立了预测模型,并对该预测模型进行了优化,优化后的预测模型较实际测量的表面粗糙度Ra绝对值最小的相对误差为–0.56％,预测值与实际测量的表面粗糙度值的最大误差为0.0113μm.结论 表面粗糙度与砂轮转速和砂轮进给速度呈负相关,从实验结果与预测模型中可以看出,随着砂轮转速和砂轮进给速度的提高,表面粗糙度呈下降趋势.磨削氮化硅陶瓷轴承套圈的端面时,适当提高砂轮转速和砂轮进给速度有助于降低表面粗糙度,提高表面质量.     

电镀金刚石砂轮磨削加工SipC颗粒增强铝基复合材料的研究

颗粒增强铝基复合材料性能优良,在仪器仪表、航空航天等领域有着十分广泛的应用。本文提出了利用电镀金刚石砂轮在普通数控加工中心上对SipC颗粒增强铝基复合材料进行平面磨削的加工方法。通过正交实验,研究了主轴转速,进给量和磨削深度对磨削力的影响。实验结果表明：磨削深度对磨削力影响最大,其次为进给量,主轴转速对磨削力的影响很小。之后利用最小二乘法推导出了经验公式,并利用所得公式对实验数据进行了重新计算,对拟合精度进行了分析,最后对磨削表面粗糙度进行了简单实验。实验表明：磨削深度对粗糙度影响较小,主轴转速、进给量与粗糙度成正比关系,粗糙度在0．4—0．6um之间。     

6061-T6铝合金纵-扭复合振动超声深滚加工试验研究

基于纵-扭复合振动超声加工和超声深滚加工提出了纵-扭复合振动超声深滚加工工艺。采用普通深滚与纵-扭复合振动超声深滚2种加工方法对供应态6061-T6铝合金轴件进行表面强化处理,研究深滚工艺参数对加工表面质量的影响。结果表明:引入纵-扭复合振动后,超声深滚工艺参数对表面质量的影响规律与普通深滚不同,且在相同的工艺参数下,超声深滚所获得的表面粗糙度Ra值要小于普通深滚,最高降低约50%,而表面显微硬度和硬化率则有大幅提高,硬化率最高约为普通深滚的3倍,经纵-扭复合振动超声深滚处理后的表面更光滑,从而证明了纵-扭复合振动超声深滚加工工艺能更有效地实现6061-T6铝合金的强化处理。