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。     

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...     

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。     

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...     

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...     

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。     

基于交互作用的超声滚挤压轴承套圈加工参数优化北大核心CSCD

以42CrMo钢为研究对象进行超声滚挤压正交试验,实现加工参数的优化控制。利用基于熵权理论建立的加工参数与表层性能之间的隶属函数评价关系,分析了加工参数对表层性能的显著性;根据交互作用最大隶属度原则,分析了加工参数间的交互作用,得出最优加工参数组合,并通过建立指数回归模型进行验证。结果表明:加工参数对表层性能的影响程度依次为:进给速度>静压力>振幅>转速;进给速度与静压力之间的交互作用的影响最大,进给速度与振幅、振幅与静压力次之,转速与进给速度、振幅、静压力的影响最小;最优加工参数为转速为550 r·min^(-1)、进给速度为55 mm·min^(-1)、振幅为5μm、静压力为480 N,对比验证误差均控制在5%以下,实现了表层性能的全局最优。     

基于响应曲面法的连杆衬套表面粗糙度预测模型和优化

在强力旋压加工连杆衬套的过程中,进给比、减薄率和旋轮压下量对连杆衬套表面质量(粗糙度)的影响很大。基于Box-Behnken试验设计,利用SXD100/3-CNC数控旋压机进行强力旋压试验,得到17组试验数据。采用BBD响应曲面法,建立连杆衬套在强力旋压过程中加工参数(进给比、减薄率和旋轮压下量)与表面粗糙度的预测模型,采用Design-Expert 8.06软件对表面粗糙度进行回归系数及方差分析,对强力旋压的加工参数进行了优化。通过试验分析,得出强力旋压最优参数:减薄率35%、进给比0.25 mm·s-1、旋轮压下量0.5Δt时,连杆衬套表面粗糙度达到最小。     

温挤压工艺加工轴承套圈

温挤压成形工艺适合加工高碳轴承钢。这里介绍了6种高碳轴承套圈温挤压的工艺方案和相应的模具设计。     

超声滚压轴承套圈表面强化的研究综述

首先介绍了超声滚压的强化机理,通过位错的湮灭与产生将晶粒细化至纳米级,晶粒细化导致位错塞积、缠结,使晶间滑移阻力变大,增加材料变形抗力。进而综述了超声滚压工艺参数、表面完整性(表面形貌、残余应力及显微结构)对轴承套圈耐磨损性能与抗疲劳性能的影响规律。最后,针对单一超声强化的不足,指出了超声滚压复合强化技术的发展方向。声电耦合可增加表层材料塑性流动,愈合微裂纹;超声滚压细晶作用可增加晶界数量,为离子提供了扩散通道,增加了离子注入浓度与深度;超声振动引起的空化效应和力学效应使熔覆层元素更均匀,降低熔覆层孔隙率,复合强化对超声滚压强化效果有明显的提升作用,可进一步增强轴承套圈强化效果。     

喷射时间对GCr15钢轴承套圈表面粗糙度的影响

对强化研磨加工过程中不同喷射时间对轴承套圈表面粗糙度的影响机理进行了分析,并进行了试验验证。结果表明,强化研磨加工过程中,GCr15钢轴承套圈的表面粗糙度先急剧上升然后下降,最终趋于稳定,在满足加工要求的条件下,获得良好表面粗糙度的合理喷射时间应控制在4 min左右。     

钢珠损伤对轴承套圈强化研磨加工表面粗糙度和硬度的影响

目的 探索在强化研磨加工中,钢珠损伤对轴承套圈表面粗糙度和硬度的影响规律。方法 采用单一变量法改变钢珠循环使用次数,分别对11个轴承套圈工件进行强化研磨加工实验。采用场发射扫描电子显微镜、粗糙度测量仪和洛氏硬度计分别检测所得钢珠和工件试样的表面微观形貌、表面粗糙度、表面硬度以及横截面形貌,并分析钢珠损伤与工件试样表面粗糙度、硬度的关系。结果 在工艺条件保持不变的前提下,随着循环使用次数的增加,钢珠表面由微点蚀向翘起及疏松损伤演化,加工所得工件表面粗糙度和硬度增量也随之下降。循环使用150次以内,钢珠表面损伤以微点蚀为主,损伤程度较轻微,加工所得工件强化层厚度在50 μm以上,表面平均粗糙度为1.2~1.6 μm,表面平均硬度增量为1~1.3HRC。循环超过150次后,钢珠表面由翘起微颗粒和薄片向疏松表层缺陷演化,损伤程度加重,加工所得工件强化层厚度低于50 μm,表面平均粗糙度下降至1.0 μm,表面硬度增量则在0.06~0.6HRC之间。结论 本研究实验条件下,钢珠循环使用次数不宜超过150次,否则将导致加工所得工件的表面粗糙度和硬度增量显著下降。     

超声深滚对TC4钛合金表面形貌和表面粗糙度的影响

研究了采用超声深滚处理（UDR）对钛合金（TC4）试件表面形貌和表面粗糙度的影响.采用扫描电子显微镜观察分析了超声深滚处理前后的试件表面形貌,采用表面粗糙度仪分析研究了强化处理前后的表面粗糙度变化.结果表明,超声深滚处理可以显著降低机加工痕迹,消除表面微损伤,大幅降低表面粗糙度,可使表面粗糙度由Ra 2.32 m降低到Ra 0.11 m.     

纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削（OG）及纵-扭超声磨削（L-TUG）材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明：在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。     

轴承套圈反挤压成形参数的数值模拟

为优化模具结构,减少缺陷的产生,研究了轴承套圈反挤压过程中的应力、应变和载荷.以某轴承型号为例,使用Deform软件对轴承套圈反挤压过程进行数值模拟,比较了不同的冲头倒角和料芯厚度与冲头载荷之间的关系.结果显示,冲头倒角在4mm时载荷最小,料芯厚度小于7.5mm时冲头载荷显著增大.实际生产结果表明,使用模拟参数设计的模...     

超声深滚降低TC4钛合金表面粗糙度和修复表面损伤的作用

在TC4钛合金表面制备线形和圆形的模拟缺口,定量分析研究超声深滚处理降低TC4钛合金表面粗糙度和修复表面损伤的作用.采用TR240表面粗糙度仪测试超声深滚处理前后的表面粗糙度,采用Quant 200扫描电子显微镜(SEM)对处理前后表面进行观察分析.结果表明,超声深滚处理可以使粗磨状态的TC4合金的表面粗糙度由Ra 2.32um降低到Ra 0.11 um,有效修复线形和圆形的模拟损伤.分析讨论了表面状态的改善对于恢复和提高老旧零件疲劳性能的作用.