影响超精密车削表面粗糙度几种主要因素分析

论述了影响超精密车削表面粗糙度的几种主要因素,详细分析了刀具几何形状、最小切削厚度、不规则的金属变形、切削用量、振动等因素对加工表面粗糙度的影响,为超精密车削加工表面质量的控制提供了依据。     

超精密车削表面三维形貌的形成及加工影响因素分析

全面分析了超精密加工表面形貌及其特征的形成，认为它是实际粗糙度表面、波纹度表面和几何形状特征表面的叠加。基于机床工艺系统和加工过程，详细分析了超精密车削表面三维形貌的加工影响因素，认为刀具几何开头、进给量和切削深度影响理想粗糙度表面的形成，工件材料特性和刀具与工件间相对振动影响实际粗糙度表面和波纹度表面的形成，加工进给运动误差影响几何形状特征表面的形成。     

精密车削Cr12模具钢的表面粗糙度研究

对Cr12模具钢进行了高速精密车削试验,研究了切削速度和进给量对加工表面粗糙度的影响。结果表明:提高切削速度和减小进给量有利于改善Cr12模具钢的加工表面质量;但切削速度超过某一范围后,进一步提高切削速度不能明显降低表面粗糙度;进给量超过一定范围后,表面粗糙度会明显增大。     

基于多波长散射光特性的铝合金超精密车削表面粗糙度测量方法研究

针对超精密车削表面，提出一种基于多波长散射光特性的表面粗糙度测量方法，以铝合金为例对该方法进行验证。首先建立超精密车削表面形貌—散射光模型并开展验证实验，定量实验结果证明建立的散射光模型平均误差仅为1%。基于散射光模型研究刀痕纹理方向、刀痕宽度(每转进给量)和刀痕高度(表面粗糙度峰谷值)对镜像光反射率的影响，研究结果证明表面粗糙度是影响镜像光反射率的关键因素。在此基础上进一步建立300～700 nm波长范围内镜像光反射率平均值和表面粗糙度之间的定量关系，基于超精密车削表面的测量结果对该定量关系进行验证。所提出新方法获得的粗糙度测量结果与原子力显微镜测量结果吻合，最大相对误差仅为7.5%。     

超精密车削时切屑形成及表面微观形貌形成机理的研究

在亚微米级CNC超精密车床上进行了单晶金刚石刀具切削试验 ,根据试验结果分析了切屑形成机理和最小切削厚度与表面粗糙度之间的关系 ,建立了加工表面微观形貌的几何模型。研究结果表明 :通过计算最小切削厚度值可预测金刚石车削加工可获得的表面粗糙度值。     

基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

精密超精密加工技术综述

根据未来工艺发展规划要求,积极探索国内外精密超精密加工技术,对该项技术的现状进行了分析,作出综述,并提出了实施该项技术的具体途径及所要考虑的问题.     

超精密车削表面微观形貌的几何建模与仿真研究

在综合考虑刀具几何参数，刀具振动和最小切削厚度等因素对已加工表面形貌影响的前提下编写了表面微观形貌的仿真程序，在仿真时把一个随机振动信号成功地叠加在理论表面粗糙度中。提出一种建立圆弧刃金刚石车刀超精密车削表面粗糙度模型的新方法。结果表明，仿真得到的表面微观形貌，能够比较正确地反映出超精密加工将要获得的表面轮廓。     

碳化硅增强颗粒含量和尺寸对铝基复合材料超精密车削表面的影响

用聚晶金刚石刀具(PCD)研究了增强颗粒的含量、尺寸等对SiC颗粒增强铝基复合材料超精密车削表面的影响.结果表明:SiC增强颗粒的去除方式主要有拔出、破碎和切断等,SiC颗粒的含量和平均尺寸越大,其拔出和破碎现象就越多,复合材料获得的加工表面粗糙度值也越大;当SiC颗粒主要以切断方式被去除时,可望获得含有较少坑洞和裂纹等加工缺陷的超精密切削表面.     

超精密车削切屑形成过程的试验研究

超精密车削中的各种物理现象，如切削力、刀具磨损以及加工表面质量等问题，都是以切屑形成为基础的。而生产实践中出现的许多问题，如振动、卷屑和断屑等，又都与超精密切削过程密切相关。选用的材料种类和切削条件不同，可生成不同形态的切屑。文章提出了一种研究切屑形成过程新的试验方法，利用该方法能够得到金刚石车削时高清晰的金属材料塑性流动图像。     

硬车削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度的试验研究

采用陶瓷刀具进行淬硬轴承钢GCr15的硬车削加工试验,并通过正交试验分析和方差分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,分析切削速度、进给量和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。试验与仿真分析表明,增大刀尖圆弧半径可有效降低已加工表面的表面粗糙度,而提高切削速度可使表面粗糙度略有下降;当进给量增大时,表面粗糙度几乎线性增加。同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,而切削速度的影响微弱。     

细长轴振动车削表面粗糙度的研究

根据超声波振动车削加工原理,第一步通过逐点单因素试验对超声振动切削下细长轴不同位置处表面粗糙度随切削用量的变化进行了研究,确定了不同切削因素变化下细长轴表面粗糙度的极值位置;第二步通过正交试验研究了超声振动车削细长轴时切削用量对工件整体平均表面粗糙度的影响,并与普通切削进行了对比试验。试验结果表明:超声波振动车削能够显著改善细长轴加工后的表面粗糙度。同时研究了各切削用量对表面粗糙度的影响规律,并对超声振动切削参数进行优化,得出试验最佳切削参数。     

A Study of Computer Vision for Measuring Surface Roughness in the Turning Process

The paper presents a system for measuring the surface roughness of turned parts using a computer vision system. The images of specimens grabbed by the computer vision system are processed to obtain parameters of their grey levels (spatial frequency, arithmetic mean value, and standard deviation). These parameters are used as input data to a polynomial network. Using the trained polynomial network, the experimental result shows that the surface roughness of a turned part made of S55C steel, measured by the computer vision system over a wide range of turning conditions, can be obtained with reasonable accuracy, compared to that measured by a traditional stylus method. Compared with the stylus method, the computer vision system constructed is a useful method for measuring the surface roughness of this material faster, at a lower cost, and with lower environmental noise.     

Surface Abuse Associated with Finish Turning of Gray Cast Iron with Ceramic Tools

Machining trials were carried out on a G-17 cast iron using round and square-shaped pure oxide (≥99 vol. % Al₂O₃ + ≤ 1 vol. % ZrO₂), mixed oxide (70 vol. % Al₂O₃ + 30 vol. % TiC) and silicon coarbide whisker-reinforced (75 vol. % Al₂O₃ + 25 vol. % SiC) ceramic tools in order to study the extent of damage on the machined surfaces. G-17 is a BS 1452 (1977) designation and equivalent to ANSI/ASTM A48-83 grade 40 designation. The test results show that the round-shaped ceramic tools produced better surface finish and less damage than square inserts under the cutting conditions investigated due to their increased nose radius, which increased the tool-workpiece contact area during machining. The surface finish deteriorates with prolonged machining and an increase in the depth of cut. The hardness values of the surface layer were generally above the average hardness value of the base material due to the hardening of the surface layer as a result of the high pressure, compressive stress and temperatures generated at the cutting edge during machining. A higher rate of hardening was observed when machining with the mixed oxide and SiC whisker-reinforced ceramic tools due, perhaps, to the relatively high temperatures generated at the higher cutting speed (500 m/min.) used.     

基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测

不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度.考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型.首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测.将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面...     

切削参数对Q235表面粗糙度影响试验研究

切削参数的合理选择对工件的表面粗糙度有着重要影响,通过单变量实验法,研究了硬质合金平底刀具和高速钢球刀在不同切削参数条件下对Q235A型普通碳素结构钢表面粗糙度的影响情况,获得了平底硬质合金刀在不同切削速度、进给量、背吃刀量下的表面粗糙度的变化曲线;球刀加工中,通过加工不同倾斜角的斜面,观察不同倾斜角度对表面粗糙度的影响情况,从而研究曲面加工中不同曲率对表面粗糙度的影响情况。实验所得不同切削参数与表面粗糙度变化曲线对Q235A型材料的实际加工具有很好的指导作用。     

应用AFM研究单晶硅、锗的超精密车削表面微观形貌

单晶硅、锗的超精密车削表面存在明暗相间的分布特征。本文主要对该现象的产生原因进行了研究,认为车削过程中垂直解理面的切削分力的连续变化是产生这种分布特征的主要因素,用AFM对加工表面微观形貌的检测结果充分地证明了该观点的正确性     

铜、铝合金镜面切削加工的表面质量

研究了天然单晶金刚石刀具对铜、铝合金进行超精切削加工时,材料的组织、性能与残余应力对表面质量如反射率、面形、显微粗糙度等的影响,并就优化表面特性和加工工序进行了探讨.