铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

五轴联动铣削复杂曲面表面粗糙度研究

为了提高五轴联动铣削复杂曲面的加工质量,分析多切削工艺参数对表面粗糙度的影响至关重要。首先,通过单因素实验分析了各切削工艺参数对表面粗糙度的影响规律,基于模拟退火算法理论,分别建立了各切削工艺参数与表面粗糙度的一元关系模型;其次,通过对单因素实验数据进行归一化处理,为正交实验优选切削工艺参数区间;最后,通过正交实验,分别建立了基于模拟退火及传统最小二乘原理的表面粗糙度多元复合预测模型并通过实验进行验证。验证结果表明,所建立的预测模型能够为复杂曲面铣削加工优选加工参数提供更准确的指导。     

基于残留高度球刀铣削粗糙度建模及参数优化?

基于P20模具钢数控球刀铣削试验,对表面粗糙度的影响因素进行了研究。在试验数据极差分析的基础上得出了如下结论：加工残留高度是球刀铣削粗糙度最重要的影响因素。基于试验数据,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出P20模具钢球刀铣削粗糙度的数学模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对实际的问题优选了铣削工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可大幅提高加工效率,这为数控加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

基于环形铣刀铣削加工的工艺参数优化

为了对铣削加工工艺进行优化,有效提高加工质量,从优化铣削工具和优化工艺参数两方面入手,在选用环形铣刀的基础上,选取铣削速度、进给量和铣削深度作为优化参数,表面粗糙度作为响应指标,通过响应曲面法设计实验,利用方差分析法对实验数据进行处理,并建立模型分析影响显著性以及参数间的交互作用。结果表明:环形铣刀比球面铣刀加工效果好,且在铣削速度为147.31 m/min、进给量为0.13 mm/r、铣削深度为2.04 mm时,表面粗糙度为0.74μm,加工质量最优;表面粗糙度线性效应的影响显著性为:铣削速度进给量铣削深度。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

高速干铣削高强钢铣削力及表面粗糙度研究

选用PVD—TiAlN-TiN硬质合金涂层刀具,进行高速干铣削AISI4340高强钢正交试验,研究铣削力及加工表面粗糙度随切削参数的变化,并建立铣削力及加工表面粗糙度与切削参数之间的经验模型。分析结果表明:每齿进给量和铣削速度对主切削力Fz影响较大,径向切削深度对加工表面粗糙度Ra影响较小。建立的铣削力及加工表面粗糙度经验模型,经过检验,相对误差较小。涂层刀具高速铣削AISI4340钢时,采用较小的轴向切削深度和每齿进给量以及较大的铣削速度和径向切削深度有利于得到较小的铣削力和加工表面粗糙度。     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

微细铣削不锈钢310S表面完整性试验研究

目的揭示微细铣削下的切削深度ap、进给量f、切削速度v对不锈钢310S表面完整性的影响规律,为优化不锈钢310S的切削工艺提供参考。方法基于响应曲面方法,采用涂层硬质合金微直径铣刀,对不锈钢310S进行了铣削加工试验,对表面粗糙度、表面形貌和显微硬度的数据和信息进行采集并分析,进行多元非线性回归,建立了表面粗糙度Ra与切削参数之间的映射关系,对多元回归方程进行了显著性检验。结果得到切削参数ap、v、f显著度分别为0.099、0.620、0.011。基于曲面响应法的试验数据及数学模型,直观地绘制了ap、v、f对表面粗糙度Ra、表面形貌和显微硬度的影响规律图。结论在一定的切削加工参数范围内,进给量f对微细铣削不锈钢310S表面粗糙度Ra的影响最显著,其次是切削深度ap,切削速度v的影响最小。表面留有摆线状加工痕迹,顺铣侧的残留物分布多于逆铣侧。切削深度ap对310S试件表层显微硬度的影响最显著,其次是切削速度v。减小进给量f是降低不锈钢310S表面粗糙度的有效加工方法。     

TB6钛合金高速铣削三维表面形貌及疲劳行为(英文)

钛合金高速铣削以高效率、高质量的优点而被广泛应用于航空航天工业。为了优化高速铣削中控制表面粗糙度的工艺参数,通过高速侧面铣削试验及疲劳试验,研究高速铣削参数对三维表面形貌和疲劳寿命的影响。通过疲劳试样断口观测,揭示表面形貌对疲劳裂纹产生的作用机制。研究表明:铣削速度优选范围为100～140m/min,每齿进给量优选范围为0.02～0.06mm/z,可保障表面粗糙度在0.8μm内。基于表面应力集中系数建立的疲劳寿命模型与实验结果的平均误差为6.25%。疲劳裂纹起源于试件已加工表面的相交棱处。     

基于QGA-SVR的工件表面粗糙度预测和分析

在自动化生产中建立难加工材料的表面质量预测模型,是实现可持续制造的基础。提出一种结合量子遗传算法和支持向量回归(Quantum genetic algorithm-Support vector regression,QGA-SVR)的已加工表面粗糙度预测模型,改进了现有寻优方法在搜索支持向量回归的模型参数易陷入局部最优解的问题。在量子门更新的过程中加入交叉和变异的操作,保证了模型全局搜索能力,为了提高支持向量回归的泛化能力,在参数优化过程结合了K-折叠交叉验证。结合干车削304不锈钢的切削试验以及现有的铣削实验数据,对比分析了基于量子遗传算法和遗传算法的支持向量回归模型。结果表明:QGA-SVR具有收敛速度快、预测精度高的优点,基于建立的QGA-SVR模型分析了切削参数对车削表面粗糙度的影响规律。     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究

目的 研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法 对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果 发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056 098,平均误差为0.022 277,而BP方法的最大误差为0.074 947,平均误差为0.036 578。结论 环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。     

纵扭复合超声振动铣削SiCp/Al表面质量研究

SiCp/Al复合材料具有优异的性能,在航天航空、光学行业、汽车工业等高科技领域得到了广泛应用,但它在塑性和硬度之间差距巨大,使得超精密加工显得非常困难。建立超声铣削动力学模型,采用单因素法检测分析了SiCp/Al复合材料在不同主轴转速、铣削速度和铣削深度下的表面粗糙度与表面形貌,建模仿真了纵扭复合超声振动刀刃铣削轨迹,得到了影响加工表面质量规律及机制。研究发现主轴转速为3000 r/min、铣削速度为180 m/min时,表面粗糙度值最小;材料表面质量随铣削深度的增加而下降。为SiCp/Al复合材料铣削加工提供了合理工艺参数,提高了加工效率,降低了刀具磨损,延长了刀具使用寿命。     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

基于残余波峰的二次铣削加工

为降低铣削加工中加工件的表面粗糙度,提出一种基于残余波峰的二次铣削加工轨迹生成方法。该方法根据一次铣削加工中的残余波峰位置,生成相应的波峰消除轨迹,来消除一次铣削加工中所产生的残余波峰,以降低铣削加工表面的粗糙度,提升表面质量。基于STL模型给出基于残余波峰的二次铣削轨迹生成方法,并采用此方法进行铣削实验。实验结果表明：二次铣削加工后的实验件表面粗糙度明显降低,波峰高度明显下降,验证了此方法的可行性。