新型涂层刀具干式铣削加工SKD11切削性能研究

具有高硬度、耐高温、高耐磨性能和良好韧性的涂层刀具在干式切削加工中的应用越来越多,不同涂层刀具的应用场合及先进涂层的开发已成为目前涂层刀具技术研究的重点。本文基于TiAlN、AlTiN和TiAlN+WC/C三种涂层刀具在干式铣削加工SKD11时的切削力、切削温度和刀具磨损等物理量,对其切削性能作了详细分析。研究结果表明:在干铣加工SKD11时TiAlN+WC/C涂层刀具和AlTiN涂层刀具优于TiAlN涂层刀具,其中AlTiN涂层刀具的涂层材料硬度最高,而且在切削高温影响下生成Al2O3的薄膜层能延长该涂层刀具的寿命;TiAlN+WC/C涂层刀具的切削力小、刀具耐用度高,是干式铣削加工模具钢SKD11的理想刀具。     

PVD涂层刀具高速铣削砂岩表面粗糙度研究

砂岩装饰品已逐渐走进人们的生活,提高砂岩加工表面质量已备受关注。利用正交试验,研究PVD涂层刀具高速铣削砂岩的切削速度、进给速度及切削深度对加工表面粗糙度的影响。分析了表面粗糙度随不同切削参数的变化规律:随着进给速度与切削深度的增加,表面粗糙度值变大,随着切削速度的增加,表面粗糙度值减小,当切削速度由3000r/min提高到12000r/min时,表面粗糙度值由4.98μm减小到3.64μm。建立了表面粗糙度的回归预测模型,经F检验具有较高的显著性,为实际生产加工砂岩制品提供了一定理论依据与参考价值。     

应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

PCD刀具高速铣削钛合金表面粗糙度的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的粗糙度试验。建立了表面粗糙度与铣削用量之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度。单因素试验中对影响表面粗糙度较大的因素做了重点研究,分析了影响机理。试验为合理选择PCD刀具高速铣削参数,保证良好的加工表面品质提供了依据。     

高速铣削RoyAlloy模具钢的表面粗糙度研究

为分析高速铣削RoyAlloy模具钢时表面粗糙度的变化规律,在基于刀具位姿的基础上,由正交试验综合研究前倾角、侧偏角、主轴转速、每齿进给量、铣削深度和铣削宽度等铣削参数的影响,并建立了预测模型。     

高速铣削时钛合金刀具的磨损及对工件表面粗糙度的影响

观察高速铣削钛合金刀具时后刀面及被加工表面的形貌,通过对刀具后刀面磨损量和被加工表面粗糙度值的测量研究了刀具磨损对被加工表面粗糙度的影响,揭示了钛合金铣削加工时提高表面质量的规律。     

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。     

基体表面粗糙度对金刚石薄膜涂层刀具附着强度的影响

应用扫描电镜和断续车削实验法研究了基体表面粗糙度对金刚石薄膜成核密度、成核状态及金刚石薄膜涂层刀具附着强度的影响,指出合理设计刀具基体表面粗糙度可提高金刚石薄膜涂层刀具附着强度。     

超细晶粒金刚石涂层刀具高速铣削石墨的切削性能研究

选用超细晶粒和粗晶粒金刚石涂层的双刃整体硬质合金平头立铣刀,在相同切削参数下进行石墨的高速铣削加工试验.试验结果表明:超细晶粒金刚石涂层刀具具有良好的表面涂层性能,在切削过程中刀刃磨损均匀缓慢,刀具的使用寿命和工件的加工表面质量都优于粗晶粒金刚石涂层刀具,适合石墨等硬脆材料的高速切削加工.     

模具钢高速切削表面粗糙度的试验研究

用硬质合金刀具对NAK80模具钢进行了高速精密切削试验,研究了切削条件、切削用量对加工表面粗糙度的影响。切削试验结果表明:提高切削速度与减小进给量有利于改善模具钢工件的加工表面质量;当切削速度超过某一范围后,随着切削速度的进一步提高,加工表面粗糙度的降低并不明显。     

高速铣削超高强度钢的切削力及表面粗糙度研究

选用涂层硬质合金刀具对300M超高强度钢进行高速铣削试验,通过单因素试验和多因素正交试验法,得出铣削参数(主轴转速、每齿进给量、铣削深度)对切削力及表面粗糙度的影响规律及主次关系。对正交试验结果做最小二乘法分析,建立切削力及表面粗糙度与铣削参数之间的经验模型;对经验模型的回归方程及系数做显著性检验,并对其进行参数优化,得出铣削参数的最优组合。结果表明:主轴转速和铣削深度对切削力的作用较大,而每齿进给量对其影响相对较弱;每齿进给量对表面粗糙度作用最强,铣削深度次之,主轴转速对其作用最弱。     

高速铣削P20模具钢复杂曲面粗糙度试验研究

应用硬质合金球头铣刀对P20（3Cr2Mo）模具钢进行了高速铣削精加工试验,研究了加工参数（包括主轴转速、每齿进给量和径向进给量）对曲面粗糙度的影响情况,分析了不同加工路径下粗糙度的形成机理。研究结果表明,高速条件下,主轴转速对加工表面粗糙度的影响不明显;每齿进给量和径向进给量对纵向和横向粗糙度的影响呈线性增加关系;为得到较小的粗糙度值,走刀路径应选择被加工曲面曲率半径变化大的方向为进给方向。     

高强度钢干式铣削替代半精磨的试验研究

采用硬质合金刀片(YW1)和涂层刀片(YB415)进行了高强度钢的干式铣削代替半精磨试验研究。根据试验结果,确定适合加工该型号高强度钢的刀具材料和切削用量。以这两种刀片在不同切削用量条件下的耐用度、加工表面粗糙度和主切削力作为刀具加工性能的评价依据,同时研究了刀片的磨、破损机理和卷、排屑稳定性。试验结果表明:涂层刀片干铣削高强度钢的加工性能优异,工件加工表面质量达到半精磨水平。     

高速铣削曲面工件的表面粗糙度仿真

在实际生产中,空间曲面一般采用行切法加工。无论是三坐标还是两坐标联动铣削,走刀行距的选择对加工表面粗糙度都有很大影响。本文针对球头铣刀对Bezier双三次曲面工件的高速铣削,结合走刀行距经验公式,提出了一种表面粗糙度的仿真算法,并通过仿真实例进行了验证。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

基于ELMAN网络的高速平面铣削表面粗糙度的研究

本文使用人工神经网络方法建立了高速平面铣削条件下切削参数对加工表面粗糙度影响的模型。通过高速切削实验,利用正交试验组合数据组训练神经网络。研究和预测切削速度、切削深度和每齿进给量对加工表面粗糙度的影响,通过实测数据测试了模型的性能,取得了较好的效果,该方法可以用于预测高速平面铣削表面粗糙度。