考虑刀具磨损的细长轴车削参数动态调整策略

为解决细长轴车削加工弯曲变形量和表面粗糙度难以控制的质量问题,以及传统优化方法受刀具磨损影响导致加工质量可靠性差的弊端,以对称车削工艺为研究基础,基于细长轴车削过程弯曲变形和表面粗糙度形成机理分析,确定影响细长轴加工质量的关键因素;经试验分析、建立预测模型和多目标优化得出刀具未磨损条件下的最优车削参数;通过探究同一组车削参数条件下不同刀具磨损深度对加工结果的影响规律,提出基于刀具磨损深度的最优车削参数动态调整策略。经实际生产验证,最优车削参数动态调整策略不仅可以实现不同刀具磨损深度下弯曲变形量和表面粗糙度的精准控制,还可以提升生产效率、稳定生产节拍和降低生产成本。     

基于萤火虫—模拟退火混合算法的AF1410钢车削参数优化研究

为探究满足AF1410钢特定表面粗糙度要求的最优车削参数,利用中心复合试验法设计试验方案,对试验结果进行影响规律分析和加工机理分析,并基于响应面法建立表面粗糙度回归模型。同时为弥补标准萤火虫算法的固有缺陷,在标准萤火虫算法基础上引入模拟退火算法形成萤火虫—模拟退火混合算法,并对AF1410钢车削参数优化数学模型进行求解,得出最优车削参数为切削速度V=265m/min,进给量f=0.06mm/r,背吃刀量a_p=1.2mm。经验证,利用最优车削参数加工所得表面粗糙度满足实际使用需求。     

基于主客观赋权法-TOPSIS的双刀车削参数多目标优选

为满足LF2铝合金垫环零件对变形量、表面粗糙度和切削功率的加工要求,提出双刀车削加工工艺,经分析得出车削参数是影响加工结果的关键因素。利用中心复合法设计试验方案,通过对试验结果的趋势分析和机理分析探究加工参数对评价指标的影响规律,基于乘法归一法将层次分析法和熵权法融合为主客观赋权法对三项评价指标分配权重,利用TOPSIS法优选双刀车削参数,并将优选结果进行实际加工验证,结果表明：基于主客观赋权法-TOPSIS优选的双刀车削加工参数满足LF2铝合金垫环零件三项评价指标的综合要求,具有良好的实际工程应用价值。     

断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

为探讨断续切削加工中影响表面粗糙度因素的显著关系,采用正交试验法,使用聚晶立方氮化硼(PCBN)刀具,给定不同的切削用量,对淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。分析切削加工参数对表面粗糙度的影响及切削参数的优选,运用响应曲面法(RSM)建立表面粗糙度的预测模型,并对预测模型进行试验验证。结果表明,影响表面粗糙度的显著因素依次是切削速度、进给量、切削深度;预测模型能够很好的对表面粗糙度进行预测,误差不超过7.2%。     

SDP1Cu预硬塑料模具钢高速车削工艺参数优化

采用正交试验设计方案对新型预硬塑料模具钢SDP1Cu进行外圆高速干切削,旨在提高其车削的表面质量和加工效率。以切削力和表面粗糙度作为参评指标,利用极差和方差分析法分析切削力和粗糙度,利用多元线性回归分析法对加工的切削力和表面粗糙度进行建模分析,并利用多目标遗传算法对切削工艺参数进行优化。试验分析表明:切削深度对切削力变化影响最大,通过MATLAB软件分析得出最优参数组合为v=195.76m/min,f=0.157mm/r,a_p=1.025mm;优化结果为切削力F_z=459.9N,表面粗糙度Ra=1.557μm,材料去除率Qz=31589mm~3/min。     

镍基合金车削表面粗糙度理论分析与实验研究

高温合金GH4169具有良好的机械性能,广泛应用于航空、精密装配等领域。在精密车削加工中难以保证零件表面粗糙度要求。为了研究切削参数对加工表面粗糙度的影响关系,根据正交试验数据,运用极差与方差分析出切削三要素对加工表面粗糙度的影响关系,预测出表面粗糙度与切削三要素之间的最优模型,对分析表面粗糙度与切削三要素之间的响应关系,基于最优预测模型,运用多目标线性规划模型优化参数,得出在切削GH4169过程中的最优参数,为以后加工GH4169奠定了理论基础。     

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。     

超精密车削表面粗糙度的控制与优化

金刚石车削是利用高精度机床与锋利的单晶金刚石刀具加工出尺寸精度高、表面完整性好的零件的一种金属加工技术。用回归分析的方法，根据金刚石车削铝合金的实验结果可以建立表面粗糙度预测模型，这种方法能够以较少的实验次数获得大量的加工信息。在一定条件下，利用优化设计软件可以实现切削参数的优选，用优选得到的最优切削参数组合进行超精密加工，能够获得超光滑加工表面。     

车削参数对难加工材料表面粗糙度的影响及参数优化

为了研究车削参数对难加工材料(300M钢、A100钢及TC18钛合金)表面粗糙度的影响规律以及优化车削参数,首先采用硬质合金刀具对难加工材料进行正交车削试验,依据试验结果分析车削参数对表面粗糙度的影响规律及显著性;然后构建表面粗糙度的多元线性回归模型;最后以材料最大去除率和最小表面粗糙度为评价指标,对车削参数进行多目标函数优化分析.结果 表明:难加工材料的表面粗糙度随切削速度的增加而减小,随进给量的增加而增加,随背吃刀量的增加而增加,且A100钢的表面粗糙度远大于300M钢的表面粗糙度,TC18钛合金的表面粗糙度与300M钢的表面粗糙度相差较小;进给量对难加工材料表面粗糙度的影响程度最大,背吃刀量次之,切削速度对其影响程度最小.获得了难加工材料在满足不同工艺要求下的最优车削参数组合.     

车削参数对难加工材料表面粗糙度的影响及参数优化

为了研究车削参数对难加工材料(300M钢、A100钢及TC18钛合金)表面粗糙度的影响规律以及优化车削参数,首先采用硬质合金刀具对难加工材料进行正交车削试验,依据试验结果分析车削参数对表面粗糙度的影响规律及显著性;然后构建表面粗糙度的多元线性回归模型;最后以材料最大去除率和最小表面粗糙度为评价指标,对车削参数进行多目标函数优化分析.结果 表明:难加工材料的表面粗糙度随切削速度的增加而减小,随进给量的增加而增加,随背吃刀量的增加而增加,且A100钢的表面粗糙度远大于300M钢的表面粗糙度,TC18钛合金的表面粗糙度与300M钢的表面粗糙度相差较小;进给量对难加工材料表面粗糙度的影响程度最大,背吃刀量次之,切削速度对其影响程度最小.获得了难加工材料在满足不同工艺要求下的最优车削参数组合.     

基于双刀对称车削工艺的杆件加工变形量控制研究

为解决LF6铝合金杆件车削变形量大的问题,提出双刀对称车削工艺,并对杆件进行受力分析,锁定加工参数和加工刀具几何形状作为控制杆件变形的突破口。基于空间填充法对8个变量进行试验设计,通过对试验结果进行机理分析和极差分析,确定切削速度、进给量和刀具前角是控制杆件变形的主要因素,利用单因素试验法得出最优刀具前角为26°。基于中心复合法对切削速度和进给量进行试验设计,通过响应面法建模和哈里斯鹰群算法优化计算,得出最优切削速度为104m/min,最优进给量为0.28mm/r,并对优化结果进行实际加工验证。结果表明：采用双刀对称车削工艺并选取最优参数可有效实现杆件变形量的精准控制,满足实际工程要求。     

钛合金车削过程中基于遗传算法的切削参数多目标优化

通过正交试验法对钛合金TC4进行了车削试验并对试验数据处理,得到切削温度、表面粗糙度关于切削三要素的多元线性回归方程。以切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量,以最低切削温度、最好表面粗糙度、最大材料去除率为目标构建了切削参数的多目标优化模型。利用MATLAB中基于遗传算法的多目标优化函数对优化模型进行求解,得到优化问题的Pareto最优解并加以分析。     

无心车床车削钛合金棒材工艺参数与表面粗糙度关系研究

采用无心车床对钛合金棒料进行表面处理,以去除其表面缺陷,降低表面粗糙度,研究车削工艺参数主轴转速V、进给速度F、吃刀量a_p对表面粗糙度的影响规律。利用响应曲面法来设计实验,通过对实验数据的回归分析,建立基于加工工艺参数(主轴转速、切削深度、进给速度)表面粗糙度预测模型;分析车削工艺参数及其交互作用对表面粗糙度的影响规律,获得了车削最优工艺参数区间。研究结果表明:车削工艺参数对工艺指标表面粗糙度的影响次序为:a_pfV。在工艺参数交互作用中,f-a_p的交互作用对表面粗糙度影响最大;在最优车削工艺参数区间确定的工艺参数组合可满足表面粗糙度R_a小于0.8μm的生产要求。     

硬车削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度的试验研究

采用陶瓷刀具进行淬硬轴承钢GCr15的硬车削加工试验,并通过正交试验分析和方差分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,分析切削速度、进给量和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。试验与仿真分析表明,增大刀尖圆弧半径可有效降低已加工表面的表面粗糙度,而提高切削速度可使表面粗糙度略有下降;当进给量增大时,表面粗糙度几乎线性增加。同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,而切削速度的影响微弱。     

硬车削滚动轴承套圈的试验研究

针对滚动轴承套圈硬车削加工过程中表面质量存在的问题,对硬车削过程中切削用量和刀具参数对表面粗糙度的影响进行了研究,采用CBN刀具进行了6205滚动轴承套圈的硬车削加工试验,将进给量、切削速度、切削深度和刀尖圆弧半径作为试验因子,通过正交试验分析了它们对零件加工后表面粗糙度的影响规律,并归纳出了该试验范围内的最佳切削用量和刀具参数组合。研究结果表明,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响次之,切削速度对表面粗糙度的有一定影响,切削深度对表面粗糙度的影响非常小。     

核电机组用铸钢GX4CrNi13-4车削加工表面质量研究

针对百万千瓦核电机组用铸钢GX4CrNi13-4材料进行车削试验,主要从表面粗糙度和加工变质层两方面分析其加工表面质量。采用正交试验方法,选取切削速度、进给量、切削深度和切削宽度,并考量了刀具刀尖圆弧半径和后刀面磨损等因素,以表面粗糙度(Ra和Rz值)为试验目标,研究了加工表面粗糙度的变化。在最优切削参数下Rz值可达0.792μm。最后,选取加工表面加工硬化、金相组织变化和残余应力特性三项指标研究了铸钢加工表面变质层的变化规律。     

基于Kriging插值和遗传算法钛合金车削加工参数优化

钛合金较差的切削加工性不利于保证好的表面完整性,影响钛合金零件的使用性能。基于田口方法建立钛合金车削试验模型,考察切削用量对表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率的影响规律,以材料去除率为目标函数,以表面粗糙度、刀具寿命和切削力为约束函数,基于Krig-ing插值的响应曲面法和遗传算法构建了钛合金车削参数优化模型。研究结果表明:钛合金车削过程参数最优的水平组合为v3f1ap1r1E3,优化结果与初始试验相比,表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率分别改善了75.86%、65.16%、36.41%和557.91%。     

钛合金车削加工表面粗糙度试验研究

为了探索难加工材料钛合金的车削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数.分别进行了常温干式车削和低温冷风车削试验,对实验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在低温冷风车削条件下和干式车削条件下的粗糙度经验公式,从而找到了钛合金材料车削表面粗糙度的变化规律.     

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。     

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。