基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

切削参数对车削20CrMnTi表面粗糙度的影响及优化研究

20CrMnTi是一种广泛应用于齿轮制造的材料。为提高20CrMnTi精加工的表面质量、加工效率,以车削20CrMnTi钢的表面粗糙度为研究对象,设计正交试验,在数控车床GENOS L250E上进行硬质合金刀具车削试验,探究切削参数（切削速度、进给量、背吃刀量）对表面粗糙度的影响。并通过多元回归建立切削参数与表面粗糙度的关系模型,从而构建以加工效率、表面粗糙度为目标的多目标优化模型,通过粒子群算法对切削参数进行优化。试验结果表明：使用优化后的切削参数加工可以减小表面粗糙度、提高加工效率。     

车削钛合金TC4的表面粗糙度预测模型构建

采用中心复合试验对钛合金进行了车削试验,分析了切削三要素切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。基于二阶响应面法建立了表面粗糙度的预测模型,对回归方程进行了显著性检验,并对切削参数影响表面粗糙度的显著性进行了比较。结果表明:在试验采用的切削参数范围内,进给量对切削表面粗糙度的影响最大,切削深度次之,切削速度影响最小;预测模型回归显著,置信度高,可指导加工前合理切削参数的选择,以达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的。     

PCD刀具微细车削硬铝合金的表面质量研究

在微细车削硬铝合金正交试验中,分析了切削参数(包括切削速度、进给量、切削深度)对表面粗糙度和表面显微硬度的影响规律,建立了表面粗糙度预测模型,并进行了回归方程和回归系数的显著性检验。结果表明:进给量对微细车削表面粗糙度的影响最大,切削速度次之,切削深度影响最小,较大的切削速度不仅使机床振动加剧从而使表面粗糙度值增加,而且切削中热量不易散发,表面产生加工硬化。考虑机床动态特性选择合适的切削速度避开机床振动,以及采用较小的进给量、合理的切削深度可获得最好的微细车削表面质量。     

面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的 为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法 首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果 在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论 研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

TB9钛合金车削系统振动特性与表面粗糙度关系的试验研究

目的 通过车削加工TB9钛合金试验,定量研究不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响规律,并建立基于振动参数的表面粗糙度预测模型。方法 选用涂层硬质合金刀具对TB9钛合金线材进行车削加工。通过8704B25和3333A2加速度传感器对试验过程中不同位置的切削振动进行检测。运用Matlab对振动加速度信号进行处理和分析。采用TR2000高精度表面粗糙度仪测量工件表面粗糙度。结果 车削系统不同位置的振动特性均与表面粗糙度存在线性关系。车削系统中刀具振动加速度均方根值、主轴振动加速度均方根值以及后导向振动加速度均方根值与表面粗糙度的Pearson相关系数分别为0.379 93、0.331 90、0.181 95。表面粗糙度预测模型的预测平均百分比误差小于3%。结论 车削加工时刀具、主轴以及后导向的车削振动均对表面粗糙度有一定影响。车削系统不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响次序为刀具>主轴>后导向,可见距离切削位置越近的振动对车削加工表面粗糙度的影响越大。基于振动参数的表面粗糙度预测模型的准确度较高,可作为表面粗糙度的预测模型。     

42CrMo钢车削表面完整性研究

为了探究42CrMo钢车削表面完整性评价指标与切削参数之间的关系,采用正交试验法对42CrMo钢进行精车加工,分析了切削参数对表面粗糙度、残余应力和加工硬化的影响规律,并采用多元线性回归法构建了表面完整性各项指标的预测模型。结果表明:切削参数对表面完整性的影响主次顺序为:表面粗糙度:fva_p;表面残余应力:vfa_p;表面加工硬化程度:vfa_p。表面粗糙度随进给量的增大而显著增大;表面残余应力随切削速度和进给量的增大而显著增大;表面加工硬化程度随切削速度和进给量的增大而增大。表面粗糙度和表面残余应力的预测模型具有高度显著性和较好的拟合优度。     

高强铝合金干式切削加工参数多目标优化

为了研究航空铝合金在绝对干式切削条件下的切削参数对表面质量的影响规律并据此选择合理的切削用量,采用正交试验法对7075-T6铝合金进行了车削试验并对试验数据进行处理,得到表面粗糙度、表面残余应力关于切削三要素的多元非线性回归模型。在此基础上,以表面去除率、表面残余应力和表面粗糙度为优化目标,切削三要素为优化对象,基于遗传算法进行多目标优化,并绘制出Pareto前沿。根据实际加工需求,从优化解集中选择最优工艺参数。结果表明：表面粗糙度和表面残余应力均与表面去除率成反比关系;进给量和切削速度是影响表面粗糙度和表面残余应力的主要参数;仅在进给量最小的状态下,切削深度的增加会产生较大的表面残余拉应力。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。     

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。     

基于遗传算法的TC21钛合金高速车削工艺优化研究

通过TC21钛合金车削正交实验,测量表面粗糙度,基于响应曲面原理建立表面粗糙度预测模型,并以最大材料去除率为优化目标,采用遗传算法对不同表面粗糙度下的TC21钛合金高速车削参数进行优化,以期对生产实践起到一定的指导作用。     

CVD涂层刀具高速铣削天然大理石表面粗糙度研究

为了提高大理石加工表面质量,改进表面粗糙度,通过设计正交试验方案,进行CVD涂层刀具高速铣削天然大理石试验,检测加工表面粗糙度,分析天然大理石表面粗糙度随着单一切削参数的变化规律,并基于经验公式,以切削速度、切削深度及进给速度为影响因素建立加工大理石表面粗糙的预测模型。通过试验得到大理石表面粗糙度随着切削速度的增加而降低,随着进给速度和切削深度的增加而增加。结果表明:预测模型具有较高的显著性,为优化切削参数以改善加工大理石表面质量提供一定的参考;切削深度是影响加工大理石表面粗糙度的主要因素。     

Inconel 718镍基合金高速铣削表面粗糙度研究

Inconel 718镍基合金材料的切削性能较差,零件的表面粗糙度较难保证。为了提高Inconel 718镍基合金零件的表面粗糙度,采用正交试验和极差分析法研究了高速铣削Inconel 718镍基合金时切削速度、每齿进给量、切削深度、切削宽度等4个铣削参数对表面粗糙度的影响规律。运用多元线性回归分析的方法建立了表面粗糙度的预测模型,经过残差图检验具有较高的显著性。利用表面粗糙度预测模型对随机选取的10组切削参数进行表面粗糙度预测,将预测结果与实际测量结果对比,算出综合误差为5.1%,验证了建立的Inconel 718镍基合金表面粗糙度预测模型的有效性,为实际加工中优化切削参数以提高铣削镍基合金零件表面质量提供了一定的理论依据和参考价值。     

车削去除钛合金棒材表面氧化皮工艺参数试验研究

目的 通过车削去除表面氧化皮,分析车削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,确定可行工艺参数组合,使车削去除钛合金棒材表面氧化皮的同时,获得较低的表面粗糙度.方法 基于响应曲面法中心复合设计,采用YG8硬质合金车刀,对表面带有氧化皮的TC4钛合金棒材进行车削试验,建立表面粗糙度预测模型,并进行显著性分析,验证模型的准确性.分析车削工艺参数(包括主轴转速n、进给速度v及切削深度ap)对表面粗糙度的影响规律.对比在处理氧化皮厚度不同的TC4钛合金棒材时,工艺参数对表面粗糙度的影响.结果 表面粗糙度预测模型的误差在1.66％～3.33％,模型准确度较高.主轴转速n、进给速度v及切削深度ap的显著度均小于0.05.在工艺参数交互作用中,v-ap对表面粗糙度的显著度P<0.0004.通过分析车削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,确定了可行车削工艺参数域和可行车削工艺参数组合.结论 建立的表面粗糙度预测模型准确度较高,可作为表面粗糙度的预测模型.去除表面氧化皮的车削工艺参数对工艺指标表面粗糙度的影响次序为ap>v>n,在工艺参数交互作用中,v-ap的交互作用对表面粗糙度影响更大.车削工艺参数对表面粗糙度的影响趋势不受表面氧化皮厚度的影响.无心车床在可行车削工艺参数组合的工作条件下,通过车削方式可在完全去除钛合金棒材表面氧化皮的同时,获得较低的表面粗糙度.     

轴向超声振动切削参数对表面质量的影响

基于全因子实验设计,进行了轴向超声振动车削实验,研究了6061铝合金轴向振动车削参数(切削速度、背吃刀量、进给量)对表面粗糙度的影响,并对表面粗糙度进行了预测。对实验数据进行极差分析、切削用量交互作用分析,得到了各切削参数对表面粗糙度的影响。基于多元回归法与指数函数法分别建立了表面粗糙度预测模型,对预测模型进行显著性检验,并与测试实验结果相对比。实验结果表明,指数函数预测模型可以更好地对表面粗糙度进行预测,预测精度较高,对6061铝合金轴向振动车削参数的选择提供了依据。     

基于减小表面粗糙度的铝合金薄壁件切削参数优化

以某铝合金薄壁件为对象,研究通过优化切削用量三要素(切削深度、进给量、切削速度)提高表面粗糙度的方法。针对薄壁件的半精加工和精加工阶段,根据经验切削参数分别设计了16组和25组车削试验,并测量了与之对应的薄壁件表面粗糙度。根据试验结果,建立了表面粗糙度与切削用量三要素之间的关系,并求解出使表面粗糙度最小的切削参数。使用优化后的参数进行车削加工,缺陷率和废品率分别由16.03%和14.23%降至11.25%和7.5%,优化后的切削参数显著提高了薄壁件的合格率。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

二维超声振动车削6061铝合金圆筒表面粗糙度研究

目的 研究分析二维超声振动车削加工中切削参数和声学参数对6061铝合金圆筒表面粗糙度的影响。方法 结合二维超声振动特性,建立二维超声振动车削表面粗糙度理论模型,采用四因素四水平正交试验,获得二维超声振动车削6061铝合金圆筒过程中切削参数和声学参数对工件表面粗糙度的影响规律,选取其中4组进行二维超声振动车削与普通车削对比实验,并通过白光干涉仪和超景深显微镜对加工后的工件表面进行观测。结果 正交试验结果表明,切深对加工表面粗糙度的影响不明显,超声振幅、转速、进给量对加工表面粗糙度的影响程度分别为84.35%、11.36%、4.29%。超声和无超声对比实验表明,二维超声振动车削相较于普通车削能显著降低车削表面的粗糙度,最大下降率为47.65%,最小下降率为11.27%;相比于普通车削加工,二维超声振动车削表面具有均匀分布的鱼鳞状微织构。结论 加工参数对表面粗糙度影响的显著从高到低为超声振幅>转速>进给量>切深,最优加工参数为f_r=0.15 mm/r、n=400 r/min、A=2μm、a_p=0.2 mm。采用二维超声振动车削的加...     

基于响应面法的1Cr18Ni9Ti不锈钢车削参数优化

以1Cr18Ni9Ti不锈钢材料车削参数为研究对象,基于中心复合法建立车削试验矩阵,利用极值法分析各车削参数对表面粗糙度的影响规律,并得出使表面粗糙度最小的最优车削参数组合。利用响应面法建立表面粗糙度预测模型,基于显著性分析调整模型中变量成分提高模型的准确性。采用JMP软件对工程中常用的表面粗糙度目标进行加工参数优化计算,结果表明:基于响应面法建立的粗糙度预测模型可精确预测设定目标的最优车削参数,相比极值法更具有实际应用价值。