PCBN刀具断续车削Cr12MoV钢表面粗糙度的试验研究

使用PCBN(聚晶立方氮化硼)刀具对不同硬度淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。基于正交设计法,运用Minitab16统计软件对数据进行极差分析,得出工件硬度及切削参数对表面粗糙度的影响程度,实现切削参数的优选;应用多元回归分析法建立表面粗糙度的线性预测模型和指数预测模型,并对这两种模型进行比较。结果表明:影响表面粗糙度值的主次关系是工件硬度、切削速度、背吃刀量、进给量;线性预测模型平均误差不超过7%,能很好地对表面粗糙度进行预测。     

正交车铣TC4钛合金表面粗糙度分析

车铣加工技术是近年发展起来的先进切削加工技术之一。本文采用多因素正交试验法,进行了一系列的正交车铣TC4钛合金切削试验,研究了车铣切削用量与表面粗糙度之间的变化规律。通过方差分析确定了各因素对表面粗糙度的影响大小的主次顺序,每齿进给量和偏心量对表面粗糙度的影响较大。采用回归分析原理,建立了表面粗糙度的预测模型,根据统计检验结果表明,已加工表面粗糙度预测模型呈高度显著检验状态,具有很高的可信度。     

PCBN刀具硬态切削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度试验与预测

对典型淬硬轴承钢GCr15进行了不同切削用量和不同PCBN刀具几何参数条件下的表面粗糙度切削试验。试验分析表明,进给量和刀尖圆弧半径是影响表面粗糙度的主要因素,背吃刀量对表面粗糙度影响较小,但背吃刀量和切削速度的交互作用对粗糙度有显著影响。运用反应曲面法（RSM）建立了硬态切削表面粗糙度预测模型,通过试验验证了预测模型的准确性。     

基于正交实验的玻璃陶瓷铣削加工表面质量研究

采用正交试验法研究球头铣刀铣削加工牙科玻璃陶瓷时铣削参数对零件加工表面粗糙度的影响。设计了以铣削速度、每齿进给量、切削深度、径向切削宽度为主要因素的正交试验。通过极差分析方法研究了切削参数对表面粗糙度的影响规律,明确了主要影响因素。结果表明:各因素的影响程度从大到小依次为每齿进给量、径向切削宽度、铣削速度、切削深度。并建立了牙科玻璃陶瓷铣削加工表面的表面粗糙度预测模型。     

铣削20CrMnTi钢已加工表面粗糙度的试验研究

采用正交试验法研究CBN直柄平底立铣刀高速铣削20CrMnTi淬硬钢时切削参数对已加工表面粗糙度的影响。通过极差分析方法研究了切削参数对表面粗糙度的影响程度,通过单因素试验法得到了切削参数对表面粗糙度的影响规律,建立了基于指数函数的切削参数与表面粗糙度的关系模型。利用预测模型得出的表面粗糙度与试验的结果进行误差分析,说明所建立的模型能比较准确地对表面粗糙度进行预测。试验结果表明：各因素的影响程度从大到小依次为铣削深度、每齿进给量和切削速度,表面粗糙度随每齿进给量和铣削深度的增大而增大,随切削速度的增大而减小。     

TC4钛合金高速铣削表面粗糙度研究

TC4钛合金被广泛地用于航空航天等众多领域,为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率,对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度进行研究具有十分重要的意义。切削参数是影响TC4钛合金加工表面粗糙度的重要因素,采用了正交试验分析主轴转速n、铣削深度ap、铣削宽度ae和每齿进给量fz等4个试验因素对表面粗糙度的影响规律,运用了极差分析法绘制出铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线。利用了多元线性回归分析计算出表面粗糙度的数学模型,采用F值检验法对数学模型和模型参数进行了显著性验证:FF0.01(4,11),证明了模型和参数都是高度显著的。利用了表面粗糙度预测模型对另外8组切削参数进行粗糙度预测,并将预测结果与实际实验结果时行对比,最大误差为8.9%,验证了表面粗糙度预测模型的有效性,为TC4钛合金加工提供了理论依据。     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.     

细长轴振动车削表面粗糙度的研究

根据超声波振动车削加工原理,第一步通过逐点单因素试验对超声振动切削下细长轴不同位置处表面粗糙度随切削用量的变化进行了研究,确定了不同切削因素变化下细长轴表面粗糙度的极值位置;第二步通过正交试验研究了超声振动车削细长轴时切削用量对工件整体平均表面粗糙度的影响,并与普通切削进行了对比试验。试验结果表明:超声波振动车削能够显著改善细长轴加工后的表面粗糙度。同时研究了各切削用量对表面粗糙度的影响规律,并对超声振动切削参数进行优化,得出试验最佳切削参数。     

CBN刀具车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

利用正交设计方法,对立方氮化硼(CBN)刀具硬态干式车削淬硬钢Cr12Mo V时,切削用量三要素(切削速度、进给量和切削深度)对加工表面粗糙度的影响进行了分析,运用响应曲面法(RSM)建立了加工表面粗糙度的预测模型。研究结果表明:CBN刀具车削淬硬钢Cr12Mo V时对加工表面粗糙度影响最大的加工参数是切削速度,其次是进给量,切削深度对加工表面粗糙度的影响较小;预测模型能够高精度地对表面粗糙度进行预测,平均误差不超过9.7%。     

低速铣削中表面粗糙度影响因素及切削参数优化研究

通过铝合金薄壁工件切削试验,对铣削加工中表面粗糙度的影响机理进行分析,建立了铝合金薄壁工件表面粗糙度预测模型,采用多元回归正交分析法获得了表面粗糙度的经验公式。结合正交试验的极差分析,获取不同的加工参数对表面粗糙度的影响显著性。并基于表面粗糙度,以材料去除率为优化目标,对切削参数进行优化。研究结果表明,切削参数对表面粗糙度的影响显著性为:每齿进给切削宽度切削速度;较优化的切削参数为:切削速度201 m/min,每齿进给0.19 mm/齿,径向切宽11 mm。为铝合金工件的铣削加工提供理论方法和试验依据。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

通过正交试验,研究了高速端铣加工中切削参数对表面粗糙度的影响。采用田口设计方法和响应曲面法构建了表面粗糙度预测模型,分析了主轴转速、进给量、切深对表面粗糙度的影响。结果显示,进给量对表面粗糙度的影响最显著,主轴转速次之,切深的影响不大。模型预测精度为99．84％,达到了较高的预测水平。     

Fe基热喷涂涂层切削加工表面质量研究北大核心

采用3因素3水平正交试验法,选取不同的切削速度、进给量及切削深度对Fe基热喷涂涂层进行车削加工,研究了切削参数对涂层加工后表面质量的影响。对表面粗糙度进行了测量分析,结果表明切削进给量是影响加工表面粗糙度的主要因素,针对表面粗糙度的最优加工方案为ap=0.2 mm,f=0.1 mm/r,v=140 m/min;对涂层结合强度进行了测量分析,采用回归分析法建立了涂层结合强度的预测模型,结果表明切削深度是影响涂层加工后结合强度的主要因素,针对结合强度的最优加工方案为ap=0.1 mm;f=0.1 mm/r;v=100 m/min,建立的预测模型可以较为准确的进行加工后涂层结合强度的预测;采用加权综合评分法对表面粗糙度及涂层结合强度进行综合考察,得到了影响涂层表面质量的最优的加工方案。     

基于正交试验的铣削参数对表面粗糙度影响研究

切削参数是影响零件加工表面粗糙度的重要因素,为了分析切削参数对表面粗糙度的影响,利用正交试验安排铣削试验,分析铣削速度、铣削深度、铣削宽度和进给量4个因素对表面粗糙度的影响规律。试验结果表明,进给量、铣削速度、铣削深度对表面粗糙度影响显著,各因素对加工表面粗糙度的影响从大到小依次为进给量﹥铣削速度﹥铣削深度﹥铣削宽度;通过多元线性回归分析得出表面粗糙度的经验公式,为切削参数优化和表面粗糙度预测提供理论依据。     

基于回归分析方法的切削表面粗糙度模型预测研究

依据正交切削试验,利用回归分析方法,通过MATLAB软件建立切削参数与粗糙度之间的回归预测模型,并对回归模型和回归系数显著性进行了检验,可知该表面粗糙度预测模型是显著的,切削参数中切削速度对粗糙度的影响最显著。模型所反映的粗糙度变化趋势与切削试验结果基本一致:当切削速度和切削深度增加时,工件表面粗糙度呈逐渐上升趋势;当进给量增大时,工件表面粗糙度有所下降。     

基于响应曲面法的切削38CrMoAl材料表面粗糙度预测模型和优化

38CrMoAl材料具有优良的力学性能,被广泛应用在精密传动系统中,其应用工况对零件的表面质量要求较高,机械加工过程中,各因素相互耦合,影响零件的表面粗糙度,很难建立显式的关系式。本文基于响应曲面复合设计方法进行切削加工试验,建立38CrMoAl材料数控车削过程中的预测模型,采用Design-Expert 13软件对表面粗糙度进行回归系数及方差分析,对数控车削加工参数进行优化。通过试验分析得出切削最优参数：切削转速2500mm/s、进给量0.1mm/r、切削深度0.25mm时,38CrMoAl材料表面粗糙度达到最小。该项研究为企业加工此类材料提供了理论依据。     

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。     

基于遗传神经网络的表面粗糙度预测模型

建立超精密切削表面粗糙度预测模型是分析各切削参数对表面粗糙度影响和提高切削效率的关键,针对最小二乘法和传统反向传播神经网络等参数辨识方法的不足,提出将遗传算法优化的反向传播神经网络应用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识中,得出采用金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测模型,并与传统的参数辨识方法比较。实验结果表明该方法能更有效的辨识表面粗糙度预测模型,可为超精密车削加工表面质量的控制提供帮助。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型的建立与切削参数的优选

文中通过试验设计的方法研究了高速精加工中切削参数的选择对表面粗糙度的影响.采用响应曲面法建立表面粗糙度的响应模型,分析了切削速度、进给量、背吃刀量对表面粗糙度的影响以及切削参数的优选.结果显示背吃刀量对表面粗糙度的影响最为显著,进给量次之,切削速度影响最小.在表面粗糙度选定的情况下,优先选择背吃刀量可以提高加工效率.     

铌基合金切削加工过程中刀具优化研究

通过研究硬质合金和CBN刀具切削加工铌基合金材料过程中的加工性能,优化出适合铌基合金材料零部件超精密切削加工的刀具材料。通过硬质合金刀具在铌基合金材料切削加工过程中切削三要素(切削速度、进给量和切削深度)的正交切削加工试验,研究了其对切削加工表面粗糙度的影响,建立了硬质合金刀具切削加工铌基合金材料表面粗糙度预测模型,并利用AdvantEdge金属切削有限元仿真软件开展了切削工艺参数对切削加工过程的影响。     

钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型研究

TC25钛合金具有良好的高温强度和热稳定性,是制造航空发动机的理想材料。表面粗糙度是衡量钛合金零件表面加工质量的重要指标。基于正交试验数据,采用极差分析探究各铣削参数对铣削表面粗糙度的影响程度与影响规律。影响表面粗糙度的铣削参数的主次顺序为:每齿进给量f_z主轴转速n轴向切深a_p径向切深a_e。空列极差R=0.026,小于各因素极差值,说明各因素对指标均有较大影响且水平选择合理。采用多元线性回归方法建立了钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型。对预测模型进行了显著性检验,F=21.547 3F(4,11),说明模型高度显著。通过加工验证试验,证明了切削参数A_3B_1C_1D_1为最优组合。验证试验的预测误差为1.2%～8.1%,证明预测模型具有较高的精度。