方肩铣刀高速铣削TC4钛合金试验研究及参数优化

利用单因素试验方法,采用镶齿硬质合金涂层方肩铣刀进行钛合金高速铣削试验,研究每齿进给量、铣削宽度、铣削深度、铣削速度对于铣削力的影响。通过对铣削力进行分析,建立方肩铣刀高速铣削的铣削力模型,并采用MATLAB遗传算法以进给方向铣削力Fy最小为目标,对铣削参数进行了优化并给出了最优解集。实验结果表明,使用优化后的参数加工薄壁件可有效减小切削力。     

TC4钛合金高速铣削力研究

钛合金高速铣削因具有高效率、高质量的优点,被广泛应用于航空航天制造业。为了研究高速铣削参数对钛合金高速铣削力的影响,利用专业金属切削加工有限元软件AdvantEdge,对TC4钛合金高速铣削过程进行二维模拟仿真,建立了高速铣削TC4钛合金时铣削力的预测模型,获得了不同铣削参数对铣削力的影响规律,并对仿真结果进行了试验验证。结果表明:高速铣削TC4钛合金的铣削力比较小,基本不超过100 N,铣削力最大值达到140 N;铣削合力对铣削宽度的变化最为敏感,对铣削速度和铣削深度变化的敏感次之,对每齿进给量最不敏感。研究结果为优化高速铣削工艺提供理论分析和试验依据。     

TC4钛合金铣削温度预测的试验及响应面法研究

为研究不同铣削参数下TC4钛合金铣削区域最高温度的变化,搭建TC4钛合金的铣削温度测试系统。使用红外热像仪实时采集刀具与工件接触区域的铣削温度,得到不同铣削参数下测温区域铣削温度的时间历程曲线;分析不同铣削参数下最高温度的变化特征。基于试验数据,在Design-Expert软件中进行以铣削参数为影响因素、以最高温度为响应值的响应面优化法试验,建立最高温度关于铣削参数的三元二次多项式回归模型。结果表明：随着铣削参数的增大,最高铣削温度总体呈上升趋势;所建立的铣削温度特征值回归模型是显著的,可以较好地预测最高铣削温度;通过对最高温度进行数值优化,可得到铣削温度特征值最低时的最佳铣削参数。     

7075-T651铝合金铣削参数与刀具几何参数的多目标同步优化方法

目的 降低铣削力和铣削热,以减小7075-T651铝合金工件的加工变形,并提高金属去除率。方法 提出一种面向2类参数（铣削参数和刀具几何参数：转速、进给量、径向切深、轴向切深、前角、后角）旨在实现多个目标（铣削力、铣削温度和金属去除率）同步优化的方法。基于偏最小二乘法回归模型和7075-T651铝合金工件铣削有限元仿真模型,建立关于2类参数的铣削力、铣削温度及金属去除率的函数关系,并采用8种典型多目标优化算法进行求解。结果 通过Pareto前沿曲面的可视化和HV性能指标,筛选出适合解决本文问题的优化求解算法,获得的部分铣削参数,转速为5 966.30 r/min,进给量为0.08 mm/z,径向切深为4.53 mm,轴向切深为4.99 mm。刀具几何参数分别为前角17.95°、后角2.00°,此时对应的铣削力为232.12 N、铣削温度为22.56℃、金属去除率为33.08 mm3/min。结论 上述优化结果可实现较低铣削力和铣削温度以及较高金属去除率等综合控制目标,对7075-T651铝合金工件铣削加工时降低工件变形量和提高加工效率等方面具有实际应用价值。     

基于工期约束的铣削参数优化研究

针对生产中出现的赶工期、抢进度现象,以缩短工期为主要目的,将铣削时间作为优化目标,整个加工过程分为粗加工和精加工进行研究。利用正交试验法分别对精加工和粗加工进行试验,分析了不同切削参数对铣削时间的影响程度。试验结果表明,粗加工中对铣削时间影响最大的是进给速度,其次是轴向切削深度,最后是切削宽度。精加工中对铣削时间影响程度大小依次为进给速度、切削宽度和主轴转速。通过对试验中最优参数的选择,达到降低铣削时间,提高生产率的目的,该方法对工期约束下减少铣削时间具有参考意义。     

基于网格法的数控加工仿真铣削参数优化研究

建立了铣削参数的多目标优化模型,运用网格法对铣削参数进行优化研究.采用Visual Basic 6.0 编程,并在仿真系统中进行实例验证,获得了优化的铣削用量组合.     

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。     

基于改进型遗传算法的铣削用量离线优化

为充分挖掘数控机床的性能优势,实现铣削用量的合理选择,运用现代铣削理论和最优化技术,考虑机床、工件和刀具等实际约束,以最大生产效率、最低加工成本为目标建立数学模型,采用改进型遗传算法和局部寻优函数相结合的方法对铣削用量进行优化,并在此基础上开发一个在工程数据库支持下的铣削用量优选平台.以一个数控铣削加工优化实例证明,该优化系统能够有效提高表面质量和加工效率,并降低成本.     

基于BP神经网络的数控加工铣削参数优化

以DMC60H数控机床为试验平台,以壳体类铝合金零件加工为研究对象,提取数控铣削加工试验数据,采用BP神经网络建立数控加工铣削参数优化模型,通过对数控加工铣削参数试验数据的分析与研究,提出了试验数据与样本数据的处理原则,实现了样本数据的优化,提高了BP神经网络模型的收敛精度、收敛速度与预测精度,并分析了验证数据的构成比例。经生产验证:提出的数控加工铣削参数优化方法具有较强的实用性和一定的先进性,能有效提高加工效率,对实现数控机床综合应用效率最优化,实现高效低成本加工具有重要意义。     

Ti6Al4V的超声振动铣削加工三维有限元仿真

应用有限元技术对超声振动铣削机理及工艺参数进行研究具有诸多优势。该文对振动切削仿真的关键理论进行分析,建立了进给方向超声振动铣削加工的三维模型,模拟振动铣削的脉冲式切削过程,并对比了有无超声振动铣削的切屑形态。根据切削区温度云图,分析振动铣削时温度明显降低的原因,仿真得到了有无超声振动时铣削Ti6Al4V的切削力曲线。结果表明,振动铣削时,切削力为脉冲式,且峰值小于传统铣削力峰值。进行了超声振动铣削试验,对比切削力模拟值与试验值,验证了有限元模型的正确性。该模型可用于优化超声振动铣削工艺参数。     

机器人铣削加工让刀误差建模与分析

在机器人切削加工工艺过程中,让刀误差是影响切削加工精度的重要因素之一。以球头铣刀铣削加工为研究对象,视其为准静态运动过程,根据机器人静弹性力学模型和球头铣刀切削力模型,建立了机器人切削过程的让刀误差数学模型。同时,提出了一种基于基因遗传算法的刀具姿态优化方法,以减小切削过程的让刀误差。最后,通过仿真分析了切削参数、刀具姿态和机器人刚度等因素对让刀误差的影响,验证了刀具姿态优化方法的可行性。     

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明：应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。     

SKD11铣削刀具寿命试验研究及工艺参数优化

为提高SKD11模具钢铣削刀具的寿命,对SKD11模具钢进行了刀具寿命铣削试验,基于极差方法分析了各工艺参数对刀具寿命的影响规律。基于刀具寿命铣削试验,利用多元线性回归方法,推导并求解出了SKD11模具钢铣削刀具磨损的数学模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率和刀具磨损为目标函数,针对实际的铣削问题优选了工艺参数。优化的工艺参数能兼顾刀具寿命和加工效率,为加工企业降低综合生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。     

基于改进遗传算法的数控加工切削用量优化

针对数控加工的特点,建立以加工成本最低、生产率最高和利润率最大为目标函数,以机床性能、刀具、工件、工艺等限制因素为约束条件的切削用量优化数学模型,运用改进遗传算法对切削用量进行优化。与传统遗传算法相比,该算法采用实数编码,基于搜索点的适应值变化趋势进行定向变异并自适应地改变变异步长,局部搜索能力和全局优化能力更强。优化结果表明:在切削用量优化计算中,该方法收敛速度快,结果也较稳定。     

基于变长度编码遗传算法的铣削深度分配优化

根据某企业车辊机架大轴向铣削深度的实际需求，在满足铣削总深度及加工精度要求下，为实现对轴向铣削深度分配方案的智能决策，建立了刀具失效累计率和铣削总时间为优化目标的分配数学模型。通过对轴向铣削深度分配进行可变长度编码，对遗传算子交叉、变异的重新改写，并采用加权方法处理优化结果。结果表明：与传统平均分配方式相比较，采用变长度编码的遗传算法所获得的目标值最高减少16.5%。该方法可提高企业生产效率，降低企业成本。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

基于模糊预测的铣削工艺参数优选方法研究

对铣削参数进行优选研究,为此提高铣削加工的准确性,提出了一种优选铣削工艺参数的方法。首先基于模糊理论中的优属度方法和优劣决策,建立单元系统模糊优选理论模型,将各个因素之间的关系利用优属度向量进行表示。然后,通过限制表面粗糙度,并利用优属度向量和表面粗糙度之间的相关性,建立模糊预测模型,应用于优选任意铣削加工的工艺参数。算法与实验表明,该方法可以根据材料的加工要求优选铣削参数,降低了一般情况下选择铣削参数时的实际误差。     

通用立铣刀真实切削轨迹下五轴铣削力计算

针对五轴铣削中刀具位姿变化和刀具类型差异所导致的铣削力预测难的问题，提出通用立铣刀五轴铣削力计算方法。基于通用立铣刀结构形式，建立通用立铣刀几何模型；综合考虑刀齿真实运动轨迹和刀具姿态变化，构建刀具瞬时切屑厚度模型；将刀具沿轴线方向等分成若干切削刃微元，并根据线性切削力假设建立刀具微元铣削力；将微元铣削力从刀具坐标系转换至工件坐标系下，并沿刀具轴向铣削深度进行积分，获得通用立铣刀的五轴铣削力模型；最后，在混联五轴数控加工实验平台上开展了铣削力测试。实测结果表明:所提铣削力计算方法正确有效，可作为后续五轴铣削工艺参数优选的理论依据。