车削钛合金TC4的表面粗糙度预测模型构建

采用中心复合试验对钛合金进行了车削试验,分析了切削三要素切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。基于二阶响应面法建立了表面粗糙度的预测模型,对回归方程进行了显著性检验,并对切削参数影响表面粗糙度的显著性进行了比较。结果表明:在试验采用的切削参数范围内,进给量对切削表面粗糙度的影响最大,切削深度次之,切削速度影响最小;预测模型回归显著,置信度高,可指导加工前合理切削参数的选择,以达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的。     

基于矩阵分析法的CBN刀具干式硬车参数优化研究

由于具有良好的环保性、经济性和加工柔性,硬态干式切削技术近年来得到了快速发展,并在淬硬钢的精加工中获得了应用。基于切削试验和Deform-3D有限元软件仿真,对CBN刀具干式硬车淬硬钢Cr12MoV加工表面粗糙度、切削力及切削温度等指标进行了研究。采用矩阵分析法,分析并计算了切削用量三要素对表面粗糙度、切削力和切削温度的综合影响,得到了最优切削参数组合。结果表明:该方法对分析试验工况条件,寻找最优试验方案具有简洁、高效的优点;对研究指标综合影响的显著程度由高到低依次为切削深度、切削速度和进给量。     

高强铝合金干式切削加工参数多目标优化

为了研究航空铝合金在绝对干式切削条件下的切削参数对表面质量的影响规律并据此选择合理的切削用量,采用正交试验法对7075-T6铝合金进行了车削试验并对试验数据进行处理,得到表面粗糙度、表面残余应力关于切削三要素的多元非线性回归模型。在此基础上,以表面去除率、表面残余应力和表面粗糙度为优化目标,切削三要素为优化对象,基于遗传算法进行多目标优化,并绘制出Pareto前沿。根据实际加工需求,从优化解集中选择最优工艺参数。结果表明：表面粗糙度和表面残余应力均与表面去除率成反比关系;进给量和切削速度是影响表面粗糙度和表面残余应力的主要参数;仅在进给量最小的状态下,切削深度的增加会产生较大的表面残余拉应力。     

漂珠/镁合金可溶复合材料切削加工表面粗糙度及其预测模型

为研究漂珠/镁合金可溶复合材料的切削加工质量,采用正交试验法对漂珠/镁合金可溶复合材料进行了不同切削参数下的切削加工试验。研究结果表明:进给量对切削加工表面粗糙度影响最大,其次是切削深度,切削速度影响最小;试样表面微观形貌呈平行沟槽状,且其深度和宽度随粗糙度的增大而增大;进给量通过影响试样表面相邻锯齿峰之间的宽度影响试样表面粗糙度;运用回归分析法建立了漂珠/镁合金可溶复合材料切削加工表面粗糙度预测模型,并通过方差分析和实验验证表明模型拟合良好,可以实现对复合材料切削加工表面粗糙度的预测和控制。     

基于田口法和方差分析的整体叶轮高速铣削参数优化研究

针对整体叶轮高速铣削加工,开展了以切削速度、每齿进给和切削深度为试验因素,以叶片的表面粗糙度和加工时间为试验指标的正交切削试验,应用田口法对试验结果进行分析,初步确定铣削要素对试验指标的影响程度。采用方差分析方法对正交试验结果进行进一步处理,得到各铣削要素对试验指标的贡献率,确定了叶片铣削的最佳参数组合。经过整体叶轮加工验证,采用优化后的切削参数保证了叶片表面粗糙度Ra0.8μm,并且加工效率提高3倍,实现了整体叶轮的高效加工。     

高速干车削300M钢表面粗糙度及残余应力研究

针对高强度钢300M在高速切削时加工质量不稳定的切削特点,对其进行高速干车削试验,研究切削参数对加工表面粗糙度和残余应力的影响,结果表明:进给量对加工表面粗糙度Ra的影响最大,且随着进给的增加,加工表面残留材料高度差变大,加工质量变差;加工表面进给和切削方向的残余应力均为压应力,切削速度和切削深度对残余应力的影响较大;在vc=300~400 m/min、f=0.15~0.20 mm/r、ap=0.10~0.15mm的切削条件加工时,可以获得较低的加工表面粗糙度和较大的表面残余压应力。文中的研究对高强度钢类难加工材料的加工工艺优化及高可靠性起落架零部件的制造具有理论指导意义。     

基于减小表面粗糙度的铝合金薄壁件切削参数优化

以某铝合金薄壁件为对象,研究通过优化切削用量三要素(切削深度、进给量、切削速度)提高表面粗糙度的方法。针对薄壁件的半精加工和精加工阶段,根据经验切削参数分别设计了16组和25组车削试验,并测量了与之对应的薄壁件表面粗糙度。根据试验结果,建立了表面粗糙度与切削用量三要素之间的关系,并求解出使表面粗糙度最小的切削参数。使用优化后的参数进行车削加工,缺陷率和废品率分别由16.03%和14.23%降至11.25%和7.5%,优化后的切削参数显著提高了薄壁件的合格率。     

PCBN硬态加工表面粗糙度形成分析及实验

对聚晶立方氮化硼刀具硬态切削加工表面粗糙度形成进行分析,认为其加工粗糙度形成主要原因和普通切削不一样,切削残留、侧向塑流和机床系统振动是加工表面粗糙度形成的主要原因。通过试验和扫描电镜观察证明了：切削残留对粗糙度大小影响最大;切削条件不同导致侧向塑流发生程度不一样,对加工表面粗糙度有很大影响;进给量和刀尖圆弧半径的影响明显超过切削速度和切削深度。     

γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度研究

γ-TiAl合金因具有良好的高温物理和力学性能而广泛应用于航空航天、汽车等领域。通过γ-TiAl合金铣削加工正交试验,分析了切削参数对加工表面粗糙度的影响规律。研究表明:γ-TiAl合金铣削加工表面粗糙度的重要影响因素为背吃刀量和每齿进给量,其次是切削速度;切削速度、背吃刀量、每齿进给量之间的两两交互作用对表面粗糙度的影响不显著;表面粗糙度随着背吃刀量和每齿进给量的增加而增大,随着切削速度的增加先增大后减小。利用偏最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度的数学预测模型,通过模型的相关性分析以及F检验,验证了该模型具有较好的精度,能够满足表面粗糙度的一般性预测要求。在此次试验条件下获得最小表面粗糙度的切削参数为切削速度v_c=40 m/min、每齿进给量f_z=0.005 mm/z和背吃刀量a_p=0.05 mm。     

钛合金螺旋铣孔切削工艺的正交优化与试验分析

目的稳健设计螺旋铣孔对难加工材料钛合金加工件的切削参数(切削深度、每齿进给量和主轴旋转速度)。方法用正交优化法制定一套试验方案并实施,使用粗糙度量仪、三坐标、显微镜等对钛合金孔表面粗糙度(Ra)、孔径精度和出口端毛刺高度进行测量和分析;在此基础上,利用试验数据分析影响因素水平极差和贡献率,优选出一组切削参数组合(主轴旋转速度2000 r/min、每齿进给量为0.07 mm和切削深度0.25 mm/r),以此为基准,对待加工钛合金工件表面粗糙度进行预测;为进一步验证预测值满足孔表面质量标准,然后对钛合金加工件试验分析。结果结果表明,孔表面粗糙度介于0.55~0.75μm,孔径精度介于H7~H9,很好地达到了航天或汽车工业对钻孔粗糙度的技术要求。结论由此可见,使用该方法,不仅可获得稳健设计切削参数,还可改善钛合金螺旋铣孔切削工艺。     

内置式MQL喷射特性对车削GCr15轴承钢的影响

微量润滑(MQL,Minimum Quantity Lubrication)加工作为绿色切削技术,其应用逐渐广泛。相对于外置式MQL,内置式MQL具有渗透性好、切屑影响小、效率高等特点。为了寻求出内置式MQL的喷射特性对加工的影响规律,开发了车削内置式MQL系统,设计了四因素三水平的正交实验。以切削力和表面粗糙度为评价指标,切削液流量、空气流量、可生物降解润滑油及切削速度为变量,沿后刀面喷射,进行了车削GCr15轴承钢的正交实验,分析了喷射参数对加工的影响规律,并得到了优化的喷射参数,对机械加工工程应用具有参考意义。     

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。     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

金刚石线锯锯切微晶玻璃正交试验研究

对电镀金刚石线锯锯切微晶玻璃的工艺参数进行了试验优化研究。设计了3因素4水平的正交试验,分析了工件进给速度、锯丝线速度和气缸压力对切片表面粗糙度和锯切效率的影响,获得了基于降低表面粗糙度和提高锯切效率的锯切工艺参数。在本试验范围内,优化的工艺参数为:工件进给速度0.75 mm/min、锯丝线速度1.7 m/s,气缸压强0.26 MPa。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

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。     

Optimization of machining parameters in turning GFRP composites using a carbide (K10) tool based on the taguchi method with fuzzy logics

Glass fiber reinforced polymer (GFRP) composite materials are finding increased applications in a variety of engineering fields. Subsequently, the need for accurate, machining of composites has increased enormously. This paper discusses the application of the Taguchi method with fuzzy logic to optimize the machining parameters for machining of GFRP composites with multiple characteristics. A multi-response performance index (MRPI) was used for optimization. The machining parameters viz., work piece (fiber orientation), cutting speed, feed rate, depth of cut and machining time were optimized with consideration of multiple performance characteristics viz., metal removal rate, tool wear, and surface roughness. The results from confirmation runs indicated that the determined optimal combination of machining parameters improved the performance of the machining process.     

基于响应曲面法的钛合金干式车削工艺参数优化

为了提高钛合金干式车削加工质量,采用响应曲面法对主要车削工艺参数进行了优化,以工件表面粗糙度Ra和刀具磨损量VC作为评价指标,设计了切削速度、背吃刀量和进给量三因素的Box-Behnken实验模型。利用方差和拟合残差概率分布分析三因素的显著性及交互作用,并结合实验检验所建表面粗糙度和刀具磨损二阶响应预测模型的有效性。响应曲面法优化后的最佳工艺参数为:切削速度20 m/min、背吃刀量0.1788 mm、进给量0.1 mm/r,此时得到的表面粗糙度和刀具磨损量为1.031μm和155.6μm,与预测值的误差分别为:9.93%和1.58%。结果表明:基于响应曲面法的钛合金干式车削表面粗糙度和刀具磨损量预测模型准确有效。     

超精密车削工艺参数与表面质量关联性研究

为提高铝反射镜超精密加工的表面质量,介绍超精密切削的表面质量评价方法和影响表面质量的因素,分析各因素对表面质量的影响机制。采用单一变量法对Al6061进行不同工艺参数的单点金刚石车削实验,通过对比表面粗糙度和功率谱密度,研究各个工艺参数对表面质量的影响,并得出最佳工艺参数;最终加工出表面粗糙度为4.67 nm的光学表面。