大型容器车削加工工艺参数优化专家系统

针对大型容器车削加工工艺参数难以确定的问题,依据金属切削加工理论,采用计算机技术与专家经验相结合的方法,提出了基于VC 6．0和SQL server建立大型容器车削加工工艺参数优化专家系统,通过SQL server建立专家系统的知识库,利用VC 编程来实现系统的推理机制,对刀具、刀片、切削液和切削用量等工艺参数进行了优选．系统采用权威手册作为数据源,并且将大型容器切削领域的专家知识进行了综合,可以弥补加工人员经验不足的问题,尤其对于大型容器典型零件加工,更能体现出专家系统选择工艺参数的优势．     

刀具振动与加工表面形貌分布特性的关联分析

为探究大螺距螺纹车削加工中刀具振动对加工表面形貌沿工件轴向分布特性的影响,进行螺距16 mm外螺纹的车削实验,获取刀具振动时域特征参数和加工表面形貌特征参数沿工件轴向分布的行为序列;采用灰色关联分析方法,研究刀具左刃、右刃切削大螺距螺纹时,沿切深方向、切削速度方向和轴向进给方向上刀具振动对螺纹面加工表面形貌分布特性的影响;对比两次不同切削方案的实验结果发现,刃口半径、后角和切削次序等参数直接影响刀具振动与加工表面形貌分布特性之间的关系,调整上述工艺参数可改变刀具振动对加工表面形貌的影响特性。     

钛合金TC4的切削温度场分析及刀具磨损研究

在硬质合金刀具切削加工钛合金过程中,刀具磨损是限制刀具寿命的主要因素之一,而切削温度与刀具磨损、加工精度和工件加工表面的完整性密切相关。因此,研究切削过程中的切削温度变化规律及刀具磨损规律有助于提高生产率,降低生产成本。借助Deform-3D有限元软件,对硬质合金刀具切削钛合金过程中的切削温度场及刀具磨损进行了仿真分析,得出了切削速度、进给量、切削深度和刀具前角的动态变化对切削温度的影响规律以及刀具磨损量随切削温度的变化规律,此规律对切削参数的选择和刀具寿命及磨损的研究具有重要的指导作用。     

镁合金切削加工研究

通过对镁合金材料的切削性能进行分析和探讨,结合某鱼雷安装板进行了切削方法研究,通过零件加工试验,总结了镁合金材料加工的切削参数和装夹,设计了专用工装,找到了适用于切削镁合金的刀具材料、刀具几何参数、切削参数,并针对镁合金材料特点,提出了加工过程注意事项,为加工镁合金材料提供了加工经验。     

车削95氧化铝陶瓷材料的刀具选择

本文分析了95氧化铝陶瓷材料的性能,以及车削95氧化铝陶瓷材料时刀具应具有的切削特性;通过几种常见刀具材料的性能比较,推荐用立方氮化硼刀具来加工95氧化铝陶瓷,并给出了刀具的实际角度参数和加工时的切削参数。     

介观尺度铣削刀具偏心参数在位识别方法

介观尺度铣削加工中,由制造误差和装夹误差所引起的刀具偏心对于铣削力、表面形貌、刀具寿命等影响很大.本文在分析刀具偏心参数对介观尺度实际切削半径影响的基础上,提出了一种介观尺度铣削刀具偏心参数在位识别方法.推导出耦合刀具偏心参数的切削齿实际切削半径计算公式,分析了刀具偏心参数对刀具实际切削半径的影响.在此基础上,建立了刀...     

PCBN刀具使用技术的探讨

通过对ＰＣＢＮ刀具的调研及切削实验,研究了应用ＰＣＢＮ发具进行切削加工时,刀具几何参数的选取,切削用量的选择,刀具切削部分的结构形式,使用条件及适合用ＰＣＢＮ刀具加工的材料。     

铝合金连杆大端孔高速切削表面质量的试验

在高速切削过程中,切削速度、进给速度是影响加工表面粗糙度的决定性因素．用PCD刀具对铝合金孔进行高速切削时,对不同切削参数下的表面粗糙度变化规律进行了理论分析和试验研究．通过试验确定的合理参数值可提高产品的加工质量．     

高硅铝摩托车活塞切削加工性能研究

探讨了高硅铝AL—22%Si合金摩托车活塞切削加工时刀具的磨损规律和工件表面粗糙度的影响;讨论了刀具材料、切削刃几何参数和切削用量对该材料切削的影响规律。结果表明:对上述参数进行合理选择能大大改善高硅铝AL—22%Si合金的切削加工性能。     

Web模式切削数据库与专家系统研究

在金属切削过程中,刀具牌号和切削用量参数的合理选择对降低加工成本、提高生产效率具有重大意义.主要对切削数据库与专家系统进行开发,该系统基于Web模式采用ASP（active server page）技术开发,可根据实际加工条件合理推荐刀具和切削用量参数,并具有刀具对照查询和故障诊断等功能.系统可网络访问,满足企业多车间、跨地区资源共享.采用该系统可提高企业经济效益.     

切削加工过程的仿真方法研究与实现

为提供虚拟的加工环境和验证工艺设计的正确性,对切削加工过程的计算机仿真方法进行了研究,以OpenGL作为图形支持系统,用VC++开发了切削加工仿真系统。该系统实现了车、铣、刨、磨等多种加工方式的仿真,可对刀具运动和材料切出情况进行实时监控,且可通过工艺参数(如切削速度、进刀量等)对切削过程进行控制,并能自动计算和优化切削时间、成本等参数。系统界面友好,操作方便,运行可靠,能有效地帮助工艺人员对整个加工过程进行直观的评估和验证。     

面向数控机床运行状态的切削稳定性预测研究

切削加工过程中出现的颤振失稳现象,是限制机床加工质量和加工效率的主要因素。传统切削稳定性预测模型大多基于机床静止状态下的动力学特性,并采用恒定的切削力系数表征不同的切削条件。但在加工过程中,系统动力学特性和切削力系数会随着主轴转速等影响因素而变化,导致预测的切削稳定性叶瓣图在实际工程运用中出现偏差。针对机床运行状态下切削稳定性的准确预测问题,提出一种切削稳定性叶瓣图修正方法。该方法以刀具系统动力学特性与切削力系数为研究对象,首先建立主轴转速样本信息,将考虑转速效应的主轴轴承运行刚度写入机床有限元模型中,获取刀尖频率响应函数及其对应的各阶模态参数,以此结合模态拟合法和插值算法重构任意转速下的刀尖频响函数,同时以各切削参数为变量构建切削力系数响应面预测模型,进而将与转速对应的刀尖频率响应函数和不同切削条件下的切削力系数作为传统切削稳定性预测模型的输入,并通过结合自适应粒子群算法共同求解各转速下的极限切削深度,从而在全转速范围内绘制切削稳定性叶瓣图。将该方法应用于1台3轴立式加工中心的实际工序中,采用多组预测的无颤振切削参数进行切削实验,并通过切削力信号的频谱分析判定切削过程中未出现颤振,验证了稳定性叶瓣图修正方法的有效性,为无颤振切削参数的合理选择奠定了技术支持。     

优控主轴转速系统极限切削深度

对优控主轴转速系统的极限切削深度进行了试验考证。考证结果表明 :与未控主轴转速系统相比 ,优控主轴转速系统的极限切削深度明显提高 ,利用主轴转速寻优控制方法可以大幅度提高机床的切削效率。     

基于人工神经网络的磨料水射流切削工艺建模

磨料水射流（AWJ）切割工艺已经被遍及世界的许多车间所采用，其优点广为人知。为了进行精密加工，如精密切割、铣削、钻孔和磨削等，必须精确预测AWJ的侵蚀深度。文章基于人工神经网络（ANN）对AWJ切割工艺进行建模。模型采用三层结构，输入变量有水射流压力、水喷嘴直径、磨料粒子粒度（直径）、磨料流量和切割头进给速度。输出量为AWJ的切割深度。样本数据在JJ-Ⅰ水射流切割机床上实验获取，A3钢样板作为切割试件。采用改进的BP算法和样本数据对建立的人工神经网络进行训练。训练好的网络以一定精度建立了AWJ切割工艺中各参数之间的映射关系。所建模型可以精确预测AWJ的切深。将该模型集成到AWJ切割机床的计算机数控器中，可以实现AWJ精密加工。     

高速切削加工技术发展与关键技术

高速切削加工是先进制造技术的重要组成部分,近净形毛坯通过高速机床一次装夹加工是制造业的发展趋势.高速机床不仅要有高的主轴转速和进给速度,而且还需要有高的运动加速度.介绍了高速切削加工的概念和优越性;研究了国外高速机床的技术发展与应用,以及我国高速机床的发展现状和趋势;分析了高速切削机床、高速切削刀具、CNC控制系统等实现高速切削必需的关键技术的发展现状,并探讨了高速切削技术应用领域和高速机床发展趋势.     

正交金属切削温度场有限元分析

目的研究正交金属切削系统温度分布规律,建立其温度场有限元分析模型. 方法给出切削力、剪切角等易测量实验数据,并利用热传导有限元法计算多种切削条件下系统温度分布. 结果计算结果与经典实验结果吻合较好,并给出了切削参数对切削温度的影响. 结论该有限元分析模型设计合理,是研究正交金属切削系统温度分布规律的可行方案.     

水力喷射和水力磨粒喷射加工原理及工业应用

水力喷射和水力磨粒喷射加工(WJM和AJWM)作为一种新技术在现代工业上己崭露头角。本文系统地阐述了喷射加工原理及其先进工艺系统,介绍了喷射加工试验研究结果及加工数据,并对该加工技术在工业上的应用做了概述。文章指出,喷射加工由于具有其它加工方法不可及的优点,其工业应用将日益广泛。     

Adaptive control of machining process based on extended entropy square error and wavelet neural network

Combining information entropy and wavelet analysis with neural network,an adaptive control system and an adaptive control algorithm are presented for machining process based on extended entropy square error(EESE)and wavelet neural network(WNN).Extended entropy square error function is defined and its availability is proved theoretically.Replacing the mean square error criterion of BP algorithm with the EESE criterion,the proposed system is then applied to the on-line control of the cutting force with variable cutting parameters by searching adaptively wavelet base function and self adjusting scaling parameter,translating parameter of the wavelet and neural network weights.Simulation results show that the designed system is of fast response,non-overshoot and it is more effective than the conventional adaptive control of machining process based on the neural network.The suggested algorithm can adaptively adjust the feed rate on-line till achieving a constant cutting force approaching the reference force in varied cutting conditions,thus improving the machining efficiency and protecting the tool.