数控车床使用G74指令加工端面槽方法初探

本文介绍了在GSK980T数控系统的车床上,普通轴类零件的端面槽加工方法,阐述了端面槽的加工工艺。从加工效率和加工表面质量2个方面,对刀具形状、刀具路径以及代码选择进行了分析,合理地选用了相应的G代码进行编程加工。     

紫铜微铣削加工刀具断裂影响因素仿真分析

工艺参数的不合理设置是影响微铣削加工刀具断裂的重要原因.首先建立了微铣削加工仿真分析的理论模型和几何模型,然后基于正交仿真方法,研究铣削深度、刀具转速、进给速度等三个主要工艺参数对刀具断裂的影响.仿真分析结果表明:用?0.15mm铣刀铣削紫铜时,当工艺参数设置合理时,随着加工时间增加,应力变化幅度减小,铣削过程趋于稳定...     

NX6.0腔铣中跟随周边和跟随部件加工方式的分析

NX加工模块提供了一个界面友好的图形化窗口环境,用户可以在图形方式下观察刀具沿轨迹运动的情况,并可对其进行图形化修改,如对刀具轨迹进行延伸、缩短或修改等。该模块交互界面可按用户需求进行灵活的用户化修改和剪裁,并可定义标准化刀具库、加工工艺参数样板库,使粗加工、半精加工和精加工等操作常用参数标准化,以减少使用培训时间并优化加工工艺。其中,型腔铣削提供了粗加工单     

塑料模具数控加工工艺

本对塑料模具制造中，数控加工的特点进行了较为详细的归纳和分析，论述了加工设备、刀具、材料等工艺特点，对塑料模具中主要零件型芯、型腔、电火花铜极等的数控加工的工艺进行分析，阐述了其加工的工艺方案。中对复杂形面加工的走刀路线进行分析，总结了形面加工工艺和走刀路践选择的具体方法。     

湿法炼锌中电积锌片机械预剥离过程试验与仿真

简要介绍了电解沉积锌生产过程中的阴极板预剥锌工艺。应用断裂力学理论对过程中锌铝结合结构界面的分离过程进行了分析；对预剥锌过程进行了试验研究，并得出了锌片受力曲线；使用Ansys对预剥锌工艺过程进行仿真，将仿真分析与试验所得结果进行了对比分析，并进一步运用仿真分析了不同情况下最大预剥力的变化。研究结果表明：(1)刀具角度越小，所需的外载越小，刀具刀刃角度在40°至45°时刀具的强度与载荷能达到较优平衡；(2)锌片与极板间结合强度对预剥力的影响非常小，锌片界面端附近的塑性变形消耗了大部分的外载。研究成果对剥锌机的设计与优化具有重要参考价值。     

基于MasterCAM的复杂零件铣削加工

对于轮廓复杂且加工设备、刀具要求专一的零件,优化加工工艺,降低加工成本、提高加工效率是完成此类零件加工的关键所在。本文通过研究短螺距三向滚柱链轮的加工工艺性,建立三维模型,合理分析短螺距三向滚柱链轮加工工艺特点、刀具选型、切削用量和走刀路线,拟定了利用三轴联动的加工中心对短螺距三向滚柱链轮的外齿形进行加工的工艺方案,主要通过MasterCAM软件对加工过程中的铣削方式、铣削参数、刀具的选择、走刀轨迹以及后处理的全过程进行仿真,验证数控加工程序的正确性及合理性。从而完成此类零件的实际加工与CAM软件的无缝结合,使设计、数控加工更加方便,快捷。     

基于MasterCAM的复杂零件铣削加工

对于轮廓复杂且加工设备、刀具要求专一的零件,优化加工工艺,降低加工成本、提高加工效率是完成此类零件加工的关键所在。本文通过研究短螺距三向滚柱链轮的加工工艺性,建立三维模型,合理分析短螺距三向滚柱链轮加工工艺特点、刀具选型、切削用量和走刀路线,拟定了利用三轴联动的加工中心对短螺距三向滚柱链轮的外齿形进行加工的工艺方案,主要通过Master CAM软件对加工过程中的铣削方式、铣削参数、刀具的选择、走刀轨迹以及后处理的全过程进行仿真,验证数控加工程序的正确性及合理性。从而完成此类零件的实际加工与CAM软件的无缝结合,使设计、数控加工更加方便,快捷。     

有关数控铣削中刀具与切削用量的探讨

正确地选择刀具和切削用量不仅影响到数控机床的加工效率,而且直接关系到零件的加工质量。该文对在数控加工工艺规程的设计中如何选择刀具和切削用量进行了探讨,主要针对的是数控铣削的相关问题。     

基于CATIA的高速铣削用数控编程方法

阐述了高速数控切削的加工机理,分析与普通数控加工的区别,对高速加工机床和刀具进行分析、选择,针对被加工材料的零件特点,合理制定工艺方案,探究最佳切削参数,应用三维CAM系统进行数控编程,探讨出数控加工CAM高速铣程序,编制高速加工的最佳工艺方案,确定切削参数、切削效率等的最优化的关键技术。     

数控高速切削的关键技术

本文阐述了高速数控切削的加工机理,分析了这种机理与普通数控加工的区别,对高速加工机床和刀具进行分析、选择,针对被加工材料的零件特点,合理制定工艺方案,探究最佳切削参数,应用三维CAM系统进行数控编程,探讨出数控加工CAM高速铣程序,编制高速加工的最佳工艺方案,确定切削参数、切削效率等的最优化的关键技术。     

数控高速切削的关键技术

本文阐述了高速数控切削的加工机理,分析了这种机理与普通数控加工的区别,对高速加工机床和刀具进行分析、选择,针对被加工材料的零件特点,合理制定工艺方案,探究最佳切削参数,应用三维CAM系统进行数控编程,探讨出数控加工CAM高速铣程序,编制高速加工的最佳工艺方案,确定切削参数、切削效率等的最优化的关键技术。     

一种改进的型腔粗铣加工可行刀具序列构建方法

刀具序列优化对提高型腔粗铣加工的效率具有显著的作用,构建可行刀具序列是刀具序列优化过程中的重要环节.为此提出一种改进的型腔粗铣加工可行刀具序列构建方法.通过对现行的基于有向图的可行刀具序列构建方法进行分析,指出对刀具进行近似纯数学上的排列组合使得解空间偏大,进而制约刀具序列优化效率是该方法的主要不足；分析刀具在组合过程...     

基于Web的刀具全生命周期管理的研究与实现

首先介绍刀具全生命周期管理系统的概念以及我国制造业对其的迫切需求,然后对刀具全生命周期管理系统中的关键技术展开研究,主要包括刀具信息编码技术、刀具标识技术以及车间分布式数字控制技术。最后运用面向对象的思想对刀具全生命周期管理系统进行系统的分析和设计,并遵循J2EE模式介绍了刀具全生命周期管理系统的关键实现页面。     

面向工艺设计的数控刀具管理控件开发

以数控（NC）车刀的电子化样本的开发为例,介绍了面向数控工艺设计应用需要的数控刀具自动化管理系统开发技术、数控刀具结构的一般知识和切削参数选择的相关理论。在详细分析了系统的数据结构和实体关系的基础上,说明了系统开发的技术关键、应用特点和实际效果。结论表明：实现数控刀具管理的信息化可以大大简化工艺设计中数控刀具参数查询的过程,提高工艺准备的效率;在保证安全的基础上,实现相关参数的按企业定制,可以有效地保护企业既得的实际加工经验数据,提高工艺编制的针对性和企业适用性。同时,采用ActiveX控件式结构,可以有效地兼顾工程应用软件的数据交换需求和企业信息化B／S结构趋向的特点,收到较好的应用效果。     

浅论车削加工中的振动与控制

在机械加工中产生的振动都具有受迫振动和自激振动,与机床、夹具、刀具和工件组成的工艺系统的动态特性有关。详细分析了车削加工中振动的主要类型及产生的原因、振动的危害,并从刀具、夹具、切削工艺等方面提出了减小或消除振动的措施。     

不锈钢搅拌桨的数控加工

本文介绍了不锈钢搅拌桨的数控加工方法,以NX CAM模块为平台,研究了五轴联动数控铣削加工工艺及编程策略.对数控五轴联动加工中刀具轴方位角的确定、刀具轴倾角的确定以及加工干涉的避免等关键技术进行了详细阐述.对复杂曲面的多轴加工实践有一定的借鉴作用.     

曲面数控加工中面向NURBS刀具路径生成的刀位点分段算法

曲面数控加工中,NURBS刀具路径生成技术需要在大量有序刀位点中提取适合于NURBS刀具路径表示的刀位点段,刀位点的分段质量是决定NURBS刀具路径生成的前提.通过分析NURBS刀具路径的特点,对由刀位点表示的刀具路径之间的连接方式和边界点进行分类,提出通过层次聚类法将刀具路径进行分段的算法.在此基础上,通过判断连接点的类型来提取合适的刀位点段以进行NURBS刀具路径的生成.实例结果表明,该算法分段可靠、快捷,对不同曲线曲面轮廓刀具轨迹点进行分段的适应性强,分段结果可以满足NURBS刀具路径的生成.     

基于极限学习机的车削刀具状态监测技术研究

刀具状态监测技术是实现自动化、智能化生产的关键技术。该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好的解决变工况加工过程中;精确识别刀具磨损状态的问题。因此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究。建立了刀具磨损状态识别的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型。首先,选择了振动信号、AE信号作为监测信号;对采集的信号分别进行时域分析、振动信号进行小波分析、AE信号进行多分辨率分析并提取与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。其次,采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。最后,将训练样本输入建立的ELM模型进行训练,并输入测试样本查看仿真结果。模型的正确识别率为96.296%,表明建立的ELM模型对车削刀具状态识别具有很好的分类效果。     

图像处理技术在车铣刀参数测量中的研究与应用*

为了实现车刀和铣刀参数自动视觉检测,阐述了刀具图像轮廓特征提取方法及其在刀具参数测量中的应用。利用M atlab软件对刀具图像进行了灰度化、滤波、二值化、亚像素边缘检测、特征提取、角点检测等技术处理。对刀具轮廓特征点进行提取,采用了最小二乘法对刀具的轮廓进行拟合,得出相关的直线方程。根据直线间的位置关系,确定了刀具轮廓的直径,角度等相关参数。测量结果表明,较传统的测量方法相比,这种方法提高了刀具参数的测量精度,为刀具检测仪在线自动化测量奠定理论基础。     

基于BP神经网络的预测建模系统的研究与实现

神经网络具有良好的记忆、归纳和学习能力，对难以用数学方法建立精确模型的信息、工艺等能够进行有效地预测建模。该文通过对BP神经网络的分析和研究，针对传统BP算法的不足，采用Levenberg—Marquardt(LM)优化算法的建立一个基于BP神经网络预测建模系统。在介绍了系统的主要功能之后，给出了用MATLAB软件实现该系统主要模块的具体程序。最后采用该系统对一个制造过程中刀具磨损量的进行了预测建模，实验仿真结果表明：系统具有良好的预测效果，刀具实际磨损量与预测磨损量的误差基本上在10％以下。