超声滚挤压轴承套圈的表层性能预测模型建立及工艺参数优化

采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向基(RBF)神经网络预测模型,并采用方差分析法和田口算法分析了工艺参数对表层性能(表面粗糙...     

超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度数学模型对比分析

为了提高超声滚挤压轴承套圈的表面性能,以轴承套圈为研究对象,通过超声滚挤压试验,对试验结果进行数理统计分析,研究加工参数对超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度的影响;再对超声滚挤压试验进行正交试验设计,将超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度与各加工参数相互匹配,建立响应曲面和BP神经网络模型,两个模型试验结果与预测结果的对比表明所建立的轴承套圈表面粗糙度BP神经网络模型的相对误差控制在4. 5%左右,最大误差不超过5. 06%,预测结果具有更高的可信度,且优于响应曲面模型预测结果,可以进行不同超声滚挤压参数的轴承套圈表面粗糙度的预测。     

轴承套圈表面超声滚挤压加工硬化模型

为了提高轴承表层性能,获得较好的表面硬度,对超声滚挤压加工强化处理后的轴承套圈进行显微硬度测试,研究静压力、工件转速、进给量3个主要加工参数对轴承试样表面层硬度、硬化层深度的影响规律,建立了超声滚挤压轴承套圈表面加工硬化回归模型,并验证了模型的准确性。研究结果表明,轴承套圈表面硬化层深度可达250μm,表面硬度随静压力的增大而增大,随进给量的增大而减小,随转速的增大先增大后减小;其中静压力对硬度和硬化层深度的影响最大,进给量次之,转速影响相对较小;使用所建立的表面硬度模型进行预测的结果与试验结果最大误差为1. 29%,说明该模型可用于不同工艺参数下轴承套圈表面硬度的预测和优化。     

超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数敏感性研究

为了确定给定范围内的超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数的最优区间,以42CrMo钢风电轴承材料试样为研究对象,开展超声滚挤压表面粗糙度试验,基于试验结果构建表面粗糙度指数函数预测模型,分析加工参数对表面粗糙度及其灵敏度的影响,确定加工参数的稳定域和非稳定域,优选出最佳的超声滚挤压42CrMo钢表面粗糙度加工参数区...     

基于MOABC算法的超声滚挤压轴承套圈工艺参数优化

为找到超声滚挤压轴承套圈时加工参数的优化控制范围，通过设计正交试验，分析了加工参数对轴承套圈各表层性能的影响规律。建立了指数回归和二阶响应回归方程的预测模型，并验证了其准确性。通过MOABC算法对预测模型进行优化，得到最优的加工参数域及表层性能参数域。结果表明，加工参数对表面粗糙度的影响为转速>静压力>进给速度>振幅；对残余压应力影响的显著性为振幅>转速>静压力>进给速度；对硬度影响的显著性为振幅>静压力>进给速度>转速。通过试验值与预测值的对比，指数回归预测模型的误差均小于二阶响应回归。最后得到最优加工参数域：转速[280,350] r·min^-1、进给速度[14,20] mm·min^-1、振幅[20,25]μm、静压力[470,600] N;最优表层性能参数域：表面粗糙度[0.486,0.548]μm、残余压应力[910,1025] MPa、硬度[711,717] HV。     

Si3N4陶瓷轴承套圈端面磨削实验及表面质量分析

目的 确定加工氮化硅陶瓷轴承套圈端面的最优磨削加工参数,并构建表面粗糙度的预测模型.方法 首先,使用双端面磨床对氮化硅陶瓷轴承套圈进行多组单因素实验,实验设置的2个变量分别为砂轮转速和砂轮进给速度,并对两变量分别设置4个加工参数水平,以分析砂轮进给速度和砂轮转速对加工后表面质量的影响;再利用MATLAB中的工具箱,构建表面粗糙度预测模型.结果 通过实验得到最优的加工参数(砂轮转速为1400 r/min,砂轮进给速度为200μm/min),最优的表面粗糙度达到0.0827μm,符合工程中对高精度全陶瓷轴承端面的质量要求.建立了预测模型,并对该预测模型进行了优化,优化后的预测模型较实际测量的表面粗糙度Ra绝对值最小的相对误差为–0.56％,预测值与实际测量的表面粗糙度值的最大误差为0.0113μm.结论 表面粗糙度与砂轮转速和砂轮进给速度呈负相关,从实验结果与预测模型中可以看出,随着砂轮转速和砂轮进给速度的提高,表面粗糙度呈下降趋势.磨削氮化硅陶瓷轴承套圈的端面时,适当提高砂轮转速和砂轮进给速度有助于降低表面粗糙度,提高表面质量.     

基于立式圆台磨削的Si3N4套圈磨削机理与工艺研究

轴承套圈端面形位公差直接影响轴承的精度,为提高氮化硅套圈的加工精度,对套圈端面的宽度变动量进行研究。在立式圆台磨削方式下,采用正交试验,确定各因素对套圈宽度变动量影响的主次顺序,优化获得套圈端面的最佳加工工艺参数;后通过单因素试验,探究单一磨削参数对宽度变动量的影响规律。主轴进给速度对氮化硅套圈宽度变动量影响最为显著,砂轮转速次之,工件转速影响最小;氮化硅套圈宽度变动量随进给速度的增大而增大,随工件转速和砂轮转速的增大先减小后增大;降低进给速度,有利于减小裂纹及凹坑缺陷的产生,提高套圈端面表面质量。在最佳加工工艺参数砂轮转速为800 r/min、进给速度为5μm/min、工件转速为55 r/min下,可获得氮化硅套圈宽度变动量≤6μm,实现氮化硅轴承套圈高效精密加工。     

风电轴承套圈超声滚压强化残余应力形成规律分析

为提高风电轴承套圈的疲劳强度,以风电轴承套圈为研究对象,选取超声滚压强化的静压力、振幅、工件转速和进给速度为主要工艺参数,进行风电轴承套圈的超声滚压强化试验研究。分析了不同工艺参数强化后的表面残余应力变化规律。结果表明:静压力对超声滚压强化表面残余应力值影响最大,较大的振幅对静压力作用效果有显著增强,工件转速与进给速度对残余应力值的影响具有一定交互关系,且一定范围内低转速高进给速度能预置更大的残余应力。所建立的响应面模型拟合度可达94. 84%,单因素最大相对误差6. 88%,可作为强化后风电轴承套圈表面残余应力控制的参考。     

42CrMo钢超声滚挤压力学性能研究及参数优化

为提高42CrMo钢轴承套圈的力学性能,基于超声滚挤压加工过程中滚压头的运动学分析和改进的J-C本构模型,对不同参数下42CrMo钢轴承套圈的超声滚挤压加工过程进行了有限元数值模拟,建立了响应曲面预测模型及交互响应曲面图,并研究了不同参数对力学性能的影响规律。结果表明：残余压应力随着转速和进给速度的增大先增大后减小,与振幅和静压力为正比例关系;硬度与振幅和静压力为正比例关系,与进给速度为反比例关系,而随着转速的增大先增大后减小。使用自适应模拟退火算法对仿真预测模型进行优化,得到了最优加工参数解集为：转速为290～360 r·min^-1、进给速度为18～24 mm·min^-1、振幅为19～22μm、静压力为580～650 N,最优力学性能参数解集为：残余压应力为1002～1033 MPa、硬度为773～793 HV。最后通过实验验证了仿真模型以及优化结果的准确性。     

基于粒子群算法的超声滚挤压工艺参数多目标优化

为提高薄壁轴承套圈表层性能,延长其使用寿命,以42CrMo材料为研究对象,基于4因素5水平正交试验,采用逐步回归法分别建立表面粗糙度、表层残余应力和加工硬化程度预测模型。为获取较优的42CrMo材料表层性能,运用粒子群算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证。结果表明,迭代次数为200次的优化效果最好,优化后的42CrMo材料超声滚挤压加工表面粗糙度、加工硬化程度和残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在10%以内,所建立的多目标优化模型具有较高的精度和应用价值,可实现对超声滚挤压工艺参数的优化,用于指导实际生产加工。     

超声滚挤压轴承套圈表面残余应力预测模型建立

为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型。通过对三种预测模型进行对比分析,结果表明,轴承套圈表面残余应力预测模型预测精度由高到低依次是GA-BP、改进BP神经网络预测模型、传统BP神经网络预测模型;且GA-BP所建立的轴承套圈表面残余应力的预测模型的平均误差控制在2.58%,因此该预测模型可以进行不同参数下电轴承套圈表面残余应力的预测。     

基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究

针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题，采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型，并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究，试验结果表明该模型可用于滚挤压加工表面质量的预测。     

超声滚挤压轴承套圈表层残余应力模型

通过超声滚挤压强化试验,检测了不同工艺参数下残余应力的数据,分析了轴承套圈表层残余应力的变化规律,探究了超声滚挤压工艺参数对轴承套圈表层残余应力的影响,建立了超声滚挤压残余应力的回归模型并验证了其可靠性。研究结果表明,超声滚挤压强化后试样表层残余应力为压应力,残余压应力随进给量和主轴转速的增大而减小,随静压力的增大均呈增大趋势,且随着静压力的增大,残余压应力峰值点由表层向基体方向移动;所建立的超声滚挤压残余应力回归模型的最大相对误差为3. 78%,可以对不同超声滚挤压工艺参数的残余应力进行预测及工艺参数优化。     

基于综合满意度函数的超声滚挤压加工参数优化

为提高轴承套圈表层性能，以42CrMo为研究对象，以表面粗糙度、残余应力及加工硬化程度为优化目标，以转速、进给速度、振幅和静压力为主要加工参数，进行了超声滚挤压正交试验。基于传统响应曲面函数，引入了熵权理论和满意度函数，构建了改进的响应曲面-满意度函数模型。通过降阶梯度法对模型进行优化得到最优加工参数组合，并与传统响应曲面优化结果进行金相组织对比分析。结果表明，改进的响应曲面-满意度函数的表层性能的综合满意度分别为0.75299、0.53618和0.74813,表明建立的模型稳健可靠。最优加工参数水平为转速355 r·min^-1,进给速度24 mm·min^-1,振幅24μm,静压力150 N。采用改进响应曲面-满意度函数优化参数加工的表面粗糙度降低、残余应力和硬度提高，表面晶粒细化程度较为明显，证明了优化结果的精确性。     

Al_2O_3工程陶瓷超声研磨表面粗糙度试验研究

本文通过不同振动模式下的Al2O3工程陶瓷普通与超声研磨对比试验,利用正交回归分析方法获得了最优研磨参数,探讨了各研磨参数对工件表面粗糙度影响的主次顺序。并分析研究了工件转速、进给速度、油石粒度、研磨切深、发生器功率等不同研磨参数对表面粗糙度的影响规律。结果表明,超声振动研磨可明显减小表面粗糙度值,提高工件表面质量,是适合工程陶瓷等硬脆材料的一种高效加工方法。     

灰色关联改进TOPSIS的二维超声挤压表面质量研究

目的获得二维超声挤压最优工艺参数,并研究工艺参数以及其交互作用对工件表面质量的影响。方法采用正交试验法对7075-T651铝合金进行二维超声挤压加工试验,运用熵权法确定表面粗糙度和显微硬度的影响权重,结合灰色关联法和TOPSIS法构建最优表面质量评价模型,以此获得最佳表面质量时的最优工艺参数,并基于极差分析获得工艺参数以及其交互作用对工件表面质量的影响结果。结果经二维超声挤压加工后,零件表面粗糙度值显著降低,表层显微硬度大幅提高,建立的评价模型可准确获得最优工艺参数。结论最优工艺参数为:静压力300 N,挤压速度30 m/min,进给量0.1 mm/r。此时表面粗糙度Ra值约为0.41μm,显微硬度约为378HV。工艺参数间的交互作用对零件表面粗糙度、显微硬度和表面综合质量的影响远大于主效应,对表面综合质量起主要影响作用的是挤压速度分别与静压力、进给量间的交互作用。     

超声滚压参数对TC4钛合金表面完整性的影响

为研究加工参数对超声辅助滚压强化TC4钛合金表面完整性的影响规律，设计基于主轴转速、进给速度、静压力和加工次数的4×4正交试验，对试样表面显微形貌、残余应力、硬度和粗糙度进行观测分析。结果表明：表面残余应力和硬度随主轴转速和进给速度的增大先增大后减小，随静压力的增大逐渐增大，随加工次数的增多逐渐减小；表面粗糙度随主轴转速和进给速度的增大逐渐增大，随静压力和加工次数的增大而减小。加工后试样表面完整性得到有效提高，划痕缺陷被消除，表面光整度提高；并形成了有利的残余压应力，最大值为-431.063 MPa,表面显微硬度提高了38.1%,表面粗糙度降低了92.7%。     

超声辅助铣削碳纤维复合材料的工艺研究

使用自行研制的超声振动发生系统,对碳纤维复合材料进行了铣削加工实验研究,通过建立瞬时铣削模型,分析超声辅助铣削与传统铣削下纤维束的断裂机理,及在不同加工参数下对切削力、工件表面粗糙度的影响。实验结果表明:随着主轴转速的升高,铣削力和工件表面粗糙度减小;随着进给速度的增加,铣削力和工件表面粗糙度增加;随着切深增加,铣削力和工件表面粗糙度增加。与传统铣削相比,在相同的加工参数下,超声辅助铣削加工铣削力和工件表面粗糙度较小。     

滚锥轴承套圈滚道超精研工艺参数的选择

高速铁路的发展,对与之配套的铁路轴承提出了更高的要求,需进一步提高滚锥轴承的寿命,降低振动与噪声。通过对滚锥轴承套圈滚道终加工采用的超精研磨机理和超精研磨加工原理的分析,对滚锥轴承套圈滚道超精加工油石参数进行试验研究,选择出滚锥轴承套圈滚道超精加工合理工艺参数,从而有效的降低了滚锥轴承滚道表面粗糙度,提高了滚锥轴承滚道表面质量,取得了较好的效果。     

高速铣削模具钢3Cr2NiMo表面粗糙度试验研究

采用单因素试验法和正交试验法,在高速加工中心上对模具钢3Cr2NiMo进行切削试验,通过改变影响加工过程的切削参数:主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度,研究了影响工件加工表面粗糙度值程度的因素。结果表明:增大机床的主轴转速,粗糙度值显著降低,而增大进给速度、轴向铣削深度,粗糙度值增大,但增大的幅度不同,径向铣削深度的影响不明显。