面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

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。     

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。     

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。     

NSGA-II与MOPSO算法的多工序车削节能优化比较分析

在实际加工约束条件下,建立以表面粗糙度和能量消耗为目标的多工序车削优化模型的切削参数优化选择十分必要。运用NSGA-II算法和MOPSO算法对多工序车削模型进行优化比较。优化实例表明:NSGA-II算法能够获得了比MOPSO算法更优的表面粗糙度、能量消耗的Pareto最优解集以及相应的粗、精切削参数,为多工序车削参数优化选择提供了依据。     

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。     

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。     

单位生产成本与加工精度的多工序车削优化

切削参数优化对于加工质量、生产效率、加工成本、产品利润具有非常重要的意义.数控加工过程中,单位生产成本和加工精度很大程度上决定了零件加工成本的高低和加工质量的好坏.建立以单位生产成本与加工精度为双目标的多工序车削优化模型进行切削参数优化选择十分必要.多工序车削模型同时充分考虑了粗精的刀具耐用度、切削功率、切削进给力、稳定切削区域、刀具表面切削温度及精车表面粗糙度等实际约束条件.运用高斯变异和多项式变异的NSGA-Ⅱ算法对多工序车削模型进行比较优化计算,优化实例表明多项式变异的NSGA-Ⅱ算法获得了更好的加工精度、单位生产成本的Pareto最优解集以及相应的粗精切削参数.用多项式变异的NSGA-Ⅱ算法得到的优化粗精切削参数进行切削试验,得到与NSGA-Ⅱ算法优化的加工精度、单位生产成本基本相符,为多工序车削切削参数优化提供了实践指导.     

面向现代绿色制造的精车车削优化

考虑车削加工约束条件,建立切削能量最小与表面粗糙度最小的精车车削优化模型。通过实例运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)与多目标粒子群算法(MOPSO)对精车优化切削模型进行仿真优化,结果表明NSGA-II算法与MOPSO算法切削能量和表面粗糙度的Pareto最优解集均可由同一的六次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 5、0.998 2。在表面粗糙度和切削能量的Pareto最优解集下,获得了精车优化切削模型相应的进给量、切削速度,为优化选择精车切削参数提供了参考。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

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。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究（英文）

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明：提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19 370~20 000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。     

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...     

基于灰色关联理论的空冷辅助车削钛合金端面的工艺参数优化

以TC4钛合金棒料为试验对象,以数控车床作为试验平台,对空冷辅助车削钛合金端面的切削速度、背吃刀量、进给量等主要工艺参数进行正交试验研究。采用灰色关联分析法,对工件表面粗糙度、刀具磨损量以及工件表面硬度等工艺目标进行综合评价,使多工艺目标转化为单一考察指标,得到了最佳的工艺优化组合方案,并提高了试验效率。研究结果证明:用灰色关联分析法优化后的工艺参数能够有效降低工件表面粗糙度,减少刀具磨损,使工件硬度更符合切削要求。     

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。     

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。     

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。     

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。     

车削高温合金GH4169表面粗糙度及残余应力优化分析

为分析车削参数对已加工表面粗糙度、已加工表面形貌、残余应力的影响规律,针对高温合金GH4169设计正交车削试验,通过有限元仿真建立三维车削模型。结果表明：影响表面粗糙度的主次因素依次为进给量、切削速度、切削深度;影响残余应力的主次因素依次为进给量、切削深度、切削速度;确定在试验参数范围内最佳表面粗糙度和残余应力的参数组合分别为vc=55 m/min、f=0.1 mm/r、ap=0.3 mm和vc=60 m/min、f=0.2 mm/r、ap=0.25 mm。