不同加工方式切割烧结钕铁硼磁体的表面微观形貌和粗糙度研究

采用电花火加工、电镀金刚石线和内圆锯片切割钕铁硼材料,分析电火花加工、电镀金刚石线和内圆锯片切割对烧结钕铁硼磁体的微观形貌和表面粗糙度的影响。利用SJ-410粗糙度仪、JMS-6010LA型扫描电子显微镜,对不同加工方式的切割工具的微观形貌、磁体的表面微观形貌及表面粗糙度进行表征。结果表明:电火花加工材料的去除方式为熔化、气化和热应力,内圆锯片和电镀金刚线的材料去除方式为塑性去除和塑性变形;在不同加工方式和切割速度条件下,电火花加工表面粗糙度最高达到了7.5μm;在0.15 mm·min^-1切割速度下,电镀金刚石线的材料外形规则并呈球状,切割以面与面切削,单位应力小,金刚石压入深度小,粗糙度最小;在高切割速度下,电镀金刚石线的往复运动存在线锯切割换向,对工件会产生较大的正应力,表面粗糙度值高于内圆锯片。     

零件表面磨削加工时微观不平度的数值模拟

讨论了磨具在使用过程中工作表面状态的变化规律,推导了粗糙度计算公式,分析了磨削时被加工工件表面的形成过程,揭示了磨具表面磨粒峰钝化过程和自励性过程平衡变化的影响因素,通过理论计算和实验结果的比较,客观地展示了采用模拟方法得到的工件表面粗糙度的参数和实验参数的一致性。     

Investigation of surface integrity on dry grinding Ti6Al4V alloy with super-abrasive wheels

针对钛合金干式磨削特点,制备了金刚石和立方氮化硼（cubic boron nitride,CBN）超硬磨料砂轮,进行了与碳化硅陶瓷砂轮干式磨削Ti6Al4V合金的对比试验研究。用扫描电子显微镜、三维体视显微镜、粗糙度仪和显微硬度计对磨削工况和试样表面进行了测定。分析了磨削用量对表面粗糙度的影响,比较了3种砂轮磨削工件的表面粗糙度、表面形貌、微观组织及显微硬度。研究表明：工件表面粗糙度随着磨削深度增大而增大,随着砂轮速度的增大而减小。与绿色碳化硅陶瓷结合剂砂轮相比,CBN和金刚石超硬磨料砂轮磨削工件的表面粗糙度和变质层深度较小,表面无明显烧伤,在一定用量条件下更适合Ti6Al4V合金干式磨削加工。     

电火花线切割加工质量分析及提高加工质量的方法

详细分析电火花线切割在表面粗糙度、加工精度和工件的变形程度 3个方面的加工质量及其影响因素 ,并针对这些因素分别提出了提高电火花线切割加工质量的有效方法 ,对提高电火花线切割的加工质量及加工效率有参考价值     

箱体铰孔加工孔表面粗糙度问题的解析及措施

本文针对箱体类零件铰孔加工孔表面粗糙度的问题,进行了工艺分析,铰孔加工方法的选择,解析了铰孔加工孔表面粗糙度所产生的主要原因、影响因素,结合实际,提出了铰孔加工过程中降低孔表面粗糙度值应采取的有效措施。     

氧化铝陶瓷旋转超声铣磨加工表面粗糙度研究

通过氧化铝陶瓷普通铣磨与旋转超声铣磨加工对比试验,分析了加工工件表面粗糙度随超声功率、砂轮线速度、进给速度、铣磨深度以及砂轮粒度的变化规律。结果表明:超声功率由0增大至90 W时,工件表面粗糙度下降,表面形貌得到改善; 随着砂轮线速度增大、进给速度和铣磨深度减小,旋转超声铣磨和普通铣磨工件表面粗糙度均呈下降趋势,在砂轮线速度1.09~5.49 m/s、进给速度100~550 mm/min、铣磨深度7~22 μm条件下,旋转超声铣磨相比于普通铣磨的表面粗糙度最大降幅19.3%。相比于80^#砂轮,170^#砂轮旋转超声铣磨后的表面粗糙度最大降幅23.1%,表面形貌相对更好。     

表面波纹度的研究

通过详细分析加工工件已加工表面波纹度产生的各种原因,对产生表面波纹度的因素逐一分析,从而找出减小表面波纹度的具体措施,为提高工件的表面质量提供了理论上的依据。     

轮辐轴表面滚压加工质量的研究

研究轮辐轴滚压加工过程中表面质量与各加工因素之间的关系,建立表面粗糙度与滚压速度、进给量和刀具与工件轴线的位置之间的数学模型,并提出通过合理选择加工用量组合控制轮辐轴表面质量的方法。     

车削零件表面粗糙度成因分析及降低措施

零件表面质量影响零件的使用性能和使用寿命,通过对轴类零件车削表面粗糙度形成机理分析,认为车削零件表面粗糙度的形成主要与车刀形状、积屑瘤、振动及散热条件等有关,选择合理的车刀角度,减小车削进给量,适当提高工件转速,并选择合适的切削液可以有效地提高零件加工的表面质量。     

常规压光与超声压光工艺中的挤压力影响研究

通过利用超声振动对金属类工件表面进行压光强化,介绍了一种新的工艺方法,总结了常规压光与超声压光的实验结果,指出了静压力在超声压光强化过程中的作用及其对工艺效果的影响,尤其是对工件的显微硬度、表面粗糙度的影响。并对静压力进行了分析研究。结果表明,超声压光明显优于常规压光,利用本方法可以提高加工精度和降低废品率,对实际加工有指导意义。     

提高样板线切割表面质量的措施

在传统零件加工和装配过程中样板充当重要的角色,它测量简单直观。样板现较多采用线切割加工。通过对线切割加工过程中影响样板表面质量的各种相关因素的分析,提出了从人、机、料、法、环5个方面入手来降低样板表面粗糙度进而提高样板表面质量的措施和方法。     

前混合水射流喷丸表面粗糙度的试验研究

选择喷丸压力、喷嘴扫描速度、靶距为影响因素,选用直径为0.25 mm的玻璃弹丸,应用前混合水射流对45钢和2Al1铝合金材料进行喷丸试验;采用针描法测量喷丸表面粗糙度,利用扫描电镜观察喷丸表面宏观形貌特征.结果表明,前混合水射流喷丸会使受喷材料的表面粗糙度明显增大,且表面粗糙度随着喷丸压力的增加而增大,随着扫描速度的增加而减小,并存在最大表面粗糙度靶距;在整个喷丸表面上出现宽度近似相等的“垄沟”状条形变形带,并布满了无数个形状不规则的无间隙的冲击凹坑,粗糙度曲线呈现“锯齿”形状,它与喷丸表面“垄沟”状形貌特征十分吻合.     

新国标表面粗糙度在AutoCAD中的标注方法

分析了机械制图中GB/T131-2006、GB/T3505-2000等新国家标准对表面粗糙度标注的要求,包括表面粗糙度的含义及其表示符号、符号的画法和在工程图中的注法等,并结合实例,介绍了在AutoCAD中如何创建带属性的块,以及快速准确地标注表面粗糙度的方法。     

数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型

针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%～14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。     

高速切削表面完整性研究

在高速切削加工过程中,影响表面完整性的因素是非常复杂的。从3个方面对近几年来高速切削表面完整性研究的现状进行了综述:表面粗糙度的研究、表面残余应力的研究、加工表面硬化的研究,为进一步研究表面完整性具有指导意义。     

断层产状及粗糙表面的分形统计研究

给出分形插值曲面的数学模型, 根据多元统计分析及分形插值曲面原理对断层面产状和断层面的粗糙形态进行了模拟研究． 运用断层面标高的物探数据, 详细叙述了断层面产状及粗糙表面模拟的原理、方法和步骤． 用趋势面分析方法求得了断层面的产状; 用分形插值曲面的方法模拟了断层面的粗糙形态, 并求出了断层粗糙表面的分形维数及插值精度．     

金属断口宏观形貌几何特征定量测量及分析

利用自主开发的金属断裂面三维重构软件JHX-FSR,分析金属材料断口几何特征.介绍断口剖面轮廓线粗糙度、断口表面粗糙度、断口轮廓几何特征和断口宏观形貌局域区域的测量算法和定量分析方法.结果证实,通过断口三维空间数据场可以精确、快速地对断口宏观形貌几何特征进行定量分析.     

基于正交试验法的GH4169高速铣削表面粗糙度研究

对镍基合金GH4169试件高速铣削加工表面粗糙度进行了正交试验,运用极差分析法得出4个试验因素对表面粗糙度影响程度的不同,可绘制铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线,并对其影响原因进行了分析。     

组装砂轮磨削表面质量研究

建立了组装砂轮磨削表面加工质量的数学模型,以参加磨削的不同粒度元件作为研究对象,研究组装砂轮磨料粒度对加工表面粗糙度的影响规律,分析表明,组装砂轮磨削表面粗糙度完全取决于它的细粒度元件,并通过试验验证:控制组装砂轮磨削粒度大小可以有效控制加工表面质量,该研究结论不受金属材料问题的限制     

一种新的表征岩石节理粗糙度指标系统

基于长方体微凸体两种破坏模式提出了等效高差概念来反映微凸体几何参数对剪切强度贡献比例。不同剪切方向的等效高差分布不同可反映节理剪切方向性。进而提出了基于等效高差的节理三维粗糙度指标系统,其中平均等效高差表征了不同破坏形式的微凸体对强度的贡献,也可反映节理面的起伏方向性;分形维数表征了不同尺度粗糙度的关系,可从尺度上全面描述节理面信息,并且也可表示剪切方向性。最后基于三维测量系统获取了节理面离散点坐标值并计算出新指标系统具体数值,验证了指标系统可以描述剪切方向性,同时克服了采样间距的影响。新指标系统物理意义明确,可反映不同微凸体对强度贡献比例。