触针式轮廓仪的测针形状及其检定

触针式轮廓仪是机械加工企业和计量检定单位应用针描法测量工件表面粗糙程度的一种常用仪器。触针式轮廓仪的工作原理是 :当驱动器带动传感器沿工件被测表面作匀速运动时 ,传感器的测针随工件表面的微观起伏作上下运动 ,测针的运动经传感器转换为电信号的变化 ,电信号的变化量再经后期电路的处理和计算 ,得到工件表面粗糙度参数值。　　1　测针针尖形状对测量结果的影响由触针式轮廓仪的工作原理可以看出 ,触针式轮廓仪传感器上的测针是仪器直接接触工件表面、采集工件轮廓信息的重要部件 ,测针的形状和尺寸将直接影响到工件表面粗糙度的测…     

三维显微光切法表面粗糙度的非接触测量技术

基于三维视觉检测原理对三维显微光切法表面粗糙度非接触测量技术进行研究。使激光光线与被测工件表面相切,利用工业相机采集获取表面微观轮廓,采用图像处理技术恢复出微观轮廓的几何形貌。根据设计算法,由表面粗糙度评定算法得到表面粗糙度的R_a、R_z等评定指标。这种测量方法效率高,适用范围广,且非接触式测量可避免对工件表面的损坏。     

石墨加工表面粗糙度图像评定方法

针对接触式测量脆性石墨材料表面粗糙度时存在探针和工件易损伤等问题,提出基于MATLAB进行表面粗糙度测量数据采集和处理的一种新方法。应用GUI(Graphical User Interface)图形界面回调函数(Callback)编写控件,设计易于用户交互的可脱离MATLAB环境独立运行图形界面粗糙度计算软件。通过MATLAB编写的程序对工件的表面形貌图像进行数字化预处理(灰度化,降噪,滤波等),进行轮廓边缘提取、轮廓边缘曲线数字化和最小二乘法拟合等计算,最终计算出图像灰度对应表面粗糙度,实现表面粗糙度计算和输出,通过试验验证了图像评定机械加工表面粗糙度系统准确性。     

砂带磨削加工表面粗糙度预测与验证

为了研究砂带磨削过程中主要工艺参数对磨削表面粗糙度的影响规律,建立了砂带磨削工件的表面轮廓模型,通过对砂带磨粒运动轨迹的研究分析,由单个磨粒的运动方程建立多个磨粒的运动方程。采用单因素试验法,由仿真软件合成磨削加工表面的三维形貌与粗糙度值的变化趋势,通过建立表面粗糙度回归数学模型与叶片磨削试验进行理论分析验证。结果表明,不同工艺参数磨削后工件表面粗糙度的仿真值与试验结果吻合度较好,为实际砂带磨削工艺参数的选择和优化提供理论依据与参考。     

数控车削编程中MasterCAM的应用

数控车床是由电子计算机数字信号控制的机床,其工件加工过程可以通过一些编程软件进行功能参数设置编程来实现加工控制。车削是数控车床中应用较广泛的操作技术,加工工件往往具备精度要求高、表面粗糙度值小、表面轮廓形状复杂、带特殊螺纹等显著特点。为了实现特殊的技术加工要求,往往需要结合相应的计算机数控编程软件。     

触针式表面粗糙度轮廓计

触针式表面粗糙度轮廓计是利用特制的触针在工件表面垂直于加工纹理的方向上移动,再通过传感器把触针垂直位移量转换成电信号,经放大处理后,可用指针式或数字式仪表显示出具体的Ra值。由于压电式传感器具有灵敏度高、信噪比大,工艺性好等优点,故在轮廓计中被广泛采用。下面介绍的YCL-1型便携式表面粗糙度轮廓计便是其中之一。使用前,通过发条旋钮,顺时针方向的旋动,旋紧发条储能。再将探头置于被检工件表面并启动按钮,发条释能且通过齿轮系拖动传感器探头,使其在     

几何参数对3D打印零件轮廓精度影响的研究

提出用表面轮廓平均偏差作为评价3D打印零件由于台阶效应引起的表面轮廓偏差与表面粗糙度的统一指标,推导出表面轮廓平均偏差的计算公式及其与表面粗糙度指标Ra的关系。研究表明,3D打印零件的轮廓精度和表面质量与该表面的角度、曲面半径、打印层厚均有关系;对于形状简单的工件,可通过调整打印时的摆放方向来获得更优的轮廓精度与表面质量;对于形状复杂的工件,采用较小的打印层厚是提高打印零件表面轮廓精度与表面质量最有效的方法;对于常规尺寸的零件,打印层厚为0.030mm时即可获得较好的轮廓精度与表面质量,而采用更小的层厚来提高打印质量效果将不明显。     

用Ra计算机械加工表面粗糙度值

过去在计算工件加工后的表面粗糙度时,常用表面微观不平度的轮廓最大高度Ry来确定。但在国标《GB1031—68》中,多采用平均算术偏差Ra评定表面粗糙度;在国际标准《ISO—R468》中,多数国家也是采用平均算术偏差Ra。为了进一步标准化,本文对机械加工中直接计算出表面粗糙度Ra进行探讨。一、平均斜率△a 从加工工件后的表面轮廓看,轮廓的斜度是轮廓或在弯曲情况下的切线与平行于中线的一条直线所成的角度(按斜率度表示),如图1所示。i点的斜率为tgα_i,则工件在取样长度内轮廓所有点(i=1,2,…n)的斜率之和除以n,得平均斜率△a。     

TensorFlow框架下的车削工件表面粗糙度预测方法

利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz.利用数控车床加工数据对神经网络进行训练,训练好的网络可以用来预测工件的表面粗糙度.预测结果表明基于TensorFlow框架的表面粗糙度预测方法具有建模方便和精度高的特点,因此提出的方法对车削工艺的智能化编制有一定的参考价值.     

MoS_2/CNTs混合纳米流体微量润滑磨削加工表面质量试验评价

结合国内外对混合纳米流体微量润滑磨削的研究现状,研究二硫化钼和碳纳米管混合纳米流体微量润滑磨削镍基合金的工件表面质量。以工件表面粗糙度Ra值、表面轮廓曲线的自相关分析和工件表面微观形貌,作为表面质量表征参数。试验结果表明:纳米流体微量润滑由于纳米粒子高的强化换热能力从而避免了工件烧伤;混合纳米流体由于起到了"物理协同作用",较单一纳米流体得到了最低的表面粗糙度Ra值(0.311μm)和磨削温度峰值(52.8℃);随纳米流体质量分数的增加,表面粗糙度Ra值呈现上升趋势,这是由于质量分数的增加改变了微量润滑雾滴与工件的接触角,从而改变了浸润面积;而摩擦因数和磨削温度峰值在6%取得最低值后呈上升趋势,这是由于纳米粒子的团聚破坏了纳米流体性能。通过工件表面轮廓曲线的自相关分析进一步验证,纳米粒子在磨削区起到"润滑作用"和"微加工"作用,从而提高了加工精度。因此,综合磨削性能、表面粗糙度和自相关分析,选择混合纳米流体质量分数6%为纳米流体的优选质量分数。     

振动切削过程表面轮廓的高阶谱特性研究

针对振动切削过程中振动信号非平稳性特点,将三谱切片分析方法与自回归模型相结合,提出自回归三谱切片的加工工件表面特征评估方法。采集不同铣削用量下的铣削加工工件的表面轮廓信号,分析不同状态下的三谱切片特征,提取铣削非线性力学系统特征的信号幅值和频率曲线,得到不同铣削用量对表面粗糙度的影响结果。通过对Q235A钢的表面轮廓信号进行分析,表明利用三谱切片能够很好地分析振动与表面粗糙度之间的因果关系。     

内冷式MQL铣削钛合金表面质量的研究

为了研究内冷式MQL铣削钛合金时各参数对已加工表面质量的影响,首先利用ABAQUS软件进行铣削仿真试验并获得铣削后工件表面位移值,在稳定铣削后的工件表面选取15个点,优选其中10个点的轮廓算术平均偏差作为评定表面质量的方法;然后采用正交试验的方法,通过极差分析,得到各铣削参数影响表面粗糙度的规律;最后,通过单因素试验研究铣削参数对已加工表面粗糙度及表面形貌的影响。结果表明:冷却液流量对表面粗糙度的影响最大,其次是进给量、转速和背吃刀量;试验结果与仿真基本一致。     

外圆磨削表面粗糙度的智能控制

针对外圆磨削表面粗糙度难以控制这一工艺难题,结合自适应模糊推理系统,提出了磨削过程的智能控制。在表面粗糙度预测模型基础上,以纵向进给速度为直接调整变量,以工件表面轮廓算术平均偏差为最终控制目标,通过智能化调整纵向进给速度实现对表面粗糙度的自适应模糊控制,建立了磨削加工粗糙度的模糊控制器。磨削实验结果表明,实测的粗糙度以较高精度在目标值周围变动,该模型能够满足对表面粗糙度控制的要求。     

核主泵用流体静压密封环圆锥面超精密磨削

提出采用工件旋转杯形砂轮切入磨削原理来加工核主泵用流体静压密封环圆锥面新方法,对密封环圆锥面的径向轮廓误差随砂轮半径、回转台与砂轮中心距,砂轮俯仰角、砂轮侧偏角的变化规律进行深入分析,发现选择适当的机床结构参数,采用工件旋转杯形砂轮切入磨削原理加工核主泵用流体静压密封环圆锥面时,由磨削原理引入的径向轮廓误差极小,为纳米量级。根据最小径向轮廓误差和最小磨削接触弧长原则确定了核主泵用流体静压密封环圆锥面的超精密磨削实现策略。在工件旋转杯形砂轮切入磨削机床上实现了核主泵用碳化硅密封环圆锥面的高精度、低表面粗糙度磨削,测得周向跳动、径向轮廓误差和表面粗糙度Ra分别为0.16 m、0.15 m和3 nm。     

CNC加工中尖角过渡处理和切入切出程序设计(下)

二、切入切出程序的设计在数控机床上进行轮廓铣削时 ,为了保证工件的精度和加工表面的粗糙度 ,减少接刀的痕迹 ,对切入和切出程序要精心设计。　图 7　轮廓进、退　　　刀示意图在铣削平面工件时 ,一般采用立铣刀的端刃和侧刃铣削。这样在加工外形时 ,其切入和切出程序应考虑外延 ,一般取外延距离 1<Ｌ <5ｍｍ ,以保证工件轮廓的平滑。在进行如图 7所示的工件类加工时 ,应避免法向切入或切出工件 ,而应沿工件轮廓的延长线切入和切出工件轮廓 ,这样可避免切入和切出处在轮廓上留下刀痕。铣削平面时 ,要特别避免在垂直工件表面的方向上进刀或…     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

基于光切法的表面粗糙度的智能化测量

针对传统光切法测量表面粗糙度的缺点,运用CCD摄像头获取图像,把图像采集到计算机内存并在显示器上实时显示,运用MATLAB进行数据和图像处理,提取工件表面的粗糙度轮廓曲线,计算出表面粗糙度的评定数值,把参数值导入到训练好的神经网络中得出测量值。     

砂轮约束磨粒喷射加工外圆表面创成机理及三维形貌

磨粒喷射精密光整加工是重要零件在磨削后进行去除表面缺陷层、降低粗糙度和波纹度为目的光整加工新工艺。试验在MB1332A外圆磨床上完成,加工试样为表面粗糙度0.6 m左右的45钢。加工表面形貌和微观几何参数分别用扫描电子显微镜和Micromesvre2表面轮廓仪测量。应用自相关函数对磨削加工表面和光整加工表面进行分析,并研究材料去除机理和微观表面形貌的创成机理。在楔形区游离磨粒获得能量对工件进行抛磨、滑擦、和微切削是材料去除机理的核心因素,磨料流体侧向挤出是均化和降低表面波纹度的主要因素。试验结果表明,试样表面从连续的方向一致的沟槽被随机不连续的微坑所代替,表面粗糙度明显得到改善。随着加工循环的增加,工件表面的粗糙度值由0.6 m下降到0.2 m左右。此外,光整加工可以获得各向同性网纹交错的表面,表面轮廓的支撑长度率提高,对工件的耐磨性有利。     

钛合金宽弦空心风扇叶片榫齿成型铣削研究

针对钛合金宽弦空心风扇叶片榫齿加工需求,采用硬质合金成形铣刀进行了钛合金铣削加工试验,通过切削力频域特性分析优化了切削参数,并对精加工条件下工件轮廓精度和表面完整性进行了分析。结果表明:切削速度对切削力频域幅值有显著影响,结合工件表面形貌和刀具磨损状况优选切削速度范围80-100m/min;成型铣削精加工条件下,工件轮廓精度满足要求,工件表面纹理清晰,表面粗糙度Ra在0.4μm左右,表层存在轻微硬化,未发现明显相变、晶粒粗大和晶粒扭曲现象。研究结果可为钛合金榫齿成型铣削工艺参数优化提供指导。     

基于动态轮廓采样法的轴向超声振动辅助磨削工件表面形貌预测与试验验证

提出了一种基于动态轮廓采样法的轴向超声振动辅助磨削的工件表面形貌预测方法。假设磨粒直径服从正态分布,磨粒位置服从随机分布,生成砂轮表面形貌的模型,从运动学角度建立了轴向超声振动辅助磨削过程中任意磨粒的轨迹方程,针对磨粒运动轨迹的特点,提出了动态轮廓采样方法。通过建立磨削沟槽变宽模型,引入了磨削弹性变形模型和塑性堆积模型,对动态轮廓采样方法进行了修正,最终得出工件表面形貌的预测结果。对预测结果进行了试验验证,对比分析了工件表面形貌的预测结果和实测结果,两者特征相似,且比较工件表面粗糙度的预测值和实测值平均误差为5.3%,从而验证了该预测方法的准确性。