成型工艺对铝合金制品表面粗糙度的影响

表面粗糙度是衡量铝合金制品的重要指标,是产品质量的关键。本文分析了挤压成型工艺对铝合金制品表面粗糙度的主要影响因素,为实际生产提供了重要依据。     

FDM工艺参数对成型制品表面粗糙度影响的研究

随着熔融沉积(FDM)的进一步应用,制品成型精度成为FDM在工业发展中的关键问题。文中介绍了FDM的工艺原理,阐述了FDM系统中的主要工艺参数,并通过成型设备及实验分析了它们对成型制品表面粗糙度的影响。     

铝合金高速切削表面粗糙度影响因素研究

为有效降低高速切削中铝合金的表面粗糙度值,通过多因素正交试验和单因素试验对各铣削参数进行研究,结果显示:各参数对铝合金表面粗糙度影响程度从大到小的顺序是:切削深度、主轴转速、每齿进给量、行距,且转速为18000r/min,每齿进给量为0.075mm,行距和每齿进给量一致,选择较小的切削深度时,在铝合金表面可获得较好的加工质量。     

表面粗糙度对平行挤压膜的影响

本文提出了表面粗糙度挤压膜效应的分析方法,分析了表面粗糙度及其纹向对一维平行挤压膜的影响。表面粗糙度增大使浮起量沉降速度加快,流体膜的保持性降低,并使膜厚比迅速减小,固体接触载荷比迅速增加。表面粗糙度纹向参数γ越大,这种效应也越大。纵纹粗糙度比横纹粗糙度使浮起量沉降得更快。     

铣削参数对铝合金表面粗糙度影响的实验研究

211Z铝合金是一种新型的耐热高强韧铝合金材料,其抗拉强度可达500MPa,伸长率最高至10%,硬度可达165HBW。基于正交试验设计方法,进行硬质合金刀具铣削211Z铝合金的切削实验,获得了铣削参数对表面粗糙度的影响程度,结果表明:每齿进给量对表面粗糙度的影响最大,切削宽度其次,然后是主轴转速,对其影响最小的是切削深度。并在此基础上建立了表面粗糙度的预测模型,实现了铣削参数的优选。研究结果为工业生产中合理地选择铣削参数提供了实验依据。     

冷滚打花键成形加工参数对表面粗糙度影响规律研究

为改善冷滚打成形花键表面粗糙度,提高冷滚打成形花键表面质量。根据冷滚打花键成形原理,研究冷滚打成形花键表面粗糙度主要影响因素(滚打轮转速、工件进给量、滚打方式、击打深度),定量分析滚打轮转速、工件进给量与表面粗糙度之间的关系,进行冷滚打花键试验。研究结果表明:表面粗糙度随滚打轮转速的增加整体呈现下降趋势,表面粗糙度随工件进给量的增加整体呈现上升趋势。滚打轮转速在1 581 r/min～2 032 r/min范围内,工件进给量在21mm/min～35 mm/min范围内,可获得合适的冷滚打花键表面粗糙度,得到理想的冷滚打成形花键表面质量。     

6061铝合金微细刨削的表面粗糙度试验研究

试验研究了6061铝合金的微细刨削性能。在定制的精密雕铣床上,使用金刚石刀具在不同的切削条件下,对6061铝合金进行切削深度(0.005~0.1)mm的微细刨削,观察切削参数对工件表面粗糙度的影响。使用激光共聚焦显微镜对金刚石刀具以及各种切削条件下的加工表面进行分析。试验结果表明:切削速度和切削深度对铝合金工件刨削表面粗糙度影响很小,进给量是影响微细刨削铝合金表面粗糙度的主要原因。一般情况下,越小的进给量获得表面粗糙度值越小,但是进给量小到一定程度时,表面粗糙度趋于稳定。此时,工件表面的微裂痕,坑洞、划痕和材料本身的杂质是影响其表面粗糙度的主要因素。另外,单晶金刚石刀具的刃磨质量要优于聚晶金刚石刀具,因此可以获得更小的表面粗糙度值。结论表明,使用单晶金刚石刀具对6061铝合金进行切削速度v=2000mm/min、切削深度ap=10μm、进给量f=10μm的微细刨削可以获得Ra37.3nm的表面。     

加工工艺对表面粗糙度及疲劳寿命的影响

研究了5种加工工艺对7075-T7351铝合金飞机装配紧固孔表面粗糙度的影响，分析了影响表面粗糙度的因素；根据实验数据，采用回归分析方法，建立了进给量及切削速度对紧固孔表面粗糙度影响的经验公式；利用断裂力学的原理，探讨了表面粗糙度对紧固孔疲劳性能的影响。研究结果表明，采用一步复合制孔工艺产生的加工表面，表面粗糙度最小，抗疲劳破坏能力最强；采用钻扩铰多步慢进给和多步快进给工艺产生的加工表面则次之。影响紧固孔表面粗糙度的主要因素是毛刺、积屑瘤和鳞刺；适当减小进给量、增大切削速度是消除积屑瘤和鳞刺、降低表面粗糙度的重要手段。     

ZL109铝合金切削加工表面粗糙度演变研究

轻质高强ZL109铝合金应用广泛,切削加工过程中易形成积屑瘤,导致加工表面粗糙度不受控。对ZL109铝合金切削加工表面粗糙度演变进行研究,通过改变背吃刀量和进给量,进行ZL109铝合金棒材切削加工,分析表面粗糙度的演变规律,并分析切削温度、表面微观形貌、切屑形态、刀刃损伤对切削表面粗糙度的影响规律。研究结果表明,加工表面粗糙度值随背吃刀量和进给量的增大而增大,且背吃刀量对表面粗糙度的影响较大。当进给量为0.25～0.5 mm/r,背吃刀量为0.25 mm时,加工表面粗糙度值最小,表面完整性最好,并且刀刃损伤程度最轻。     

正交车铣铝合金工件表面粗糙度的研究

通过实验得到了车铣铝合金时,不同轴向进给量、用向进给量、切削速度及切削深度下工件的表面粗糙度,并由此分析了这几个切削参数对表面粗糙度的影响。     

喷射成形铝合金的激光表面致密化

研究用激光重熔处理,消除喷射成形铝合金表面层孔洞的工艺可行性,获得了满意的表面处理致密化效果。     

铝合金高速切削表面粗糙度的实验研究

使用硬质合金刀具对LY12高强度铝合金进行了高速精密切削试验。研究了切削条件、切削用量对加工表面粗糙度的影响。高速切削试验表明:提高切削速度与减小进给量有利于改善铝合金工件的加工表面质量;当切削速度超过某一范围后,随着切削速度的进一步提高,加工表面粗糙度的降低并不明显。     

抛磨工艺参数对表面粗糙度的影响研究

抛磨工艺参数对抛磨后工件表面粗糙度具有重要影响.为了探究机器人在抛磨作业中采用的工艺参数对表面粗糙度的具体影响效果,将机器人抛磨系统的接触力、旋转速度和进给速度3个工艺参数组合成不同的参数组合进行抛磨实验,利用极差分析法进行分析,得出了旋转速度、进给速度、接触力对表面粗糙度的影响依次减弱的结论.     

PCD刀具车削铝合金表面粗糙度的研究

影响PCD刀具车削铝合金表面粗糙度的主要因素是切削速度、进给量、背吃刀量。以黄金分割法设计了实验方案,优选了三因素的水平范围,用等距法设置了水平值。实验结果表明,对工件车削表面粗糙度影响最大的因素是进给量,次之是切削深度,切削速度的影响最小。通过正交实验法验证了上述实验数据并筛选了含优区间,获得了本工艺的最佳切削参数。     

铝合金车削工艺的研究及应用

通过多种切削试验,对影响铝合金车削加工表面质量的主要因素进行了探讨。结果表明:对于6063铝合金宜采用的刀具材料有聚晶金刚石(PCD)和YT15,当刀具的前角为10°、后角为5°-10°、切削速度为40-100m/min、进给速度为0.06-0.12mm/r、且在干车削条件进行车削时,可以获得较低的表面粗糙度。     

盘形凸轮表面粗糙度对其动态特性的影响

以前的研究已经表明盘形凸轮的制造方法和凸轮从动件性能的动态质量之间在统计学上的重要关系。本文设计和制造的凸轮动态试验装置(CDTF)在调速和负载控制的条件下运行,可以采用各种技术加工而成的凸轮。动态试验的内容有:从动件的切向和法向加速度,从动件的切向和法向力,滚子的滑移也可以精确的测量。在凸轮试件运行之前,凸轮表面粗糙度可以由霍曼尔(Hommel)T—20S表面粗糙度测试计进行测量。跑合期后,在测量力、速度和加速度的情况下又可得到表面参数。加速度和力的数据可转换到频域。所有的试验均是随机的,数据要进行方差分析,以求得加速度有效功率谱和凸轮试件表面粗糙度参数之间的相关性。研究的凸轮试件是由连续数控制造技术采用1/°、1/2°、和1°的数值步长加工而成。试验结果表明:铣削和磨削的凸轮的动态性能具有很大的差异,但没有由于数值步长的不同而引起差异。一种可以替代铣削凸轮整体淬硬的热处理方法(离子氮化)已经显示出在动态性能方面有很大的改进。     

超声滚压加工6163铝合金的表面粗糙度研究

对6163铝合金进行超声辅助滚压加工,通过分析不同工艺参数对表面粗糙度的影响,对切削参数进行优选。试验结果表明:进给量对粗糙度影响最大;在超声辅助滚压加工时,合理选择加工参数可以极大地降低工件表面粗糙度;改变各个工艺参数时工件表面粗糙度会出现不同的变化规律。     

高速侧铣参数对7050-T7451铝合金表面粗糙度的影响

为提高航空结构件加工效率和表面质量,通过单一铣削参数实验,研究采用两种硬质合金刀具在高速铣削7050-T7451铝合金时,主轴转速、径向铣削深度、铣削进给速度等切削参数以及加工方式(顺铣、逆铣)对表面粗糙度的影响.分析表明:表面粗糙度随刀具尺寸和径向切深增大而增加,在铣削进给速度增加趋势下仅有较小波动,不受主轴转速直接...     

微细铣削铝合金表面粗糙度的实验研究

利用直径为2 mm的立铣刀对铝合金进行铣槽实验,研究分析切削速度与每齿进给量交互作用对加工槽底表面粗糙度的影响.实验结果表明:每齿进给量小于4μm时,随着切削速度的提高表面粗糙度值呈先减小后增大的变化趋势;而每齿进给量大于6μm时,随切削速度的提高表面粗糙度值先增大后减小.切削速度较低时,表面粗糙度值随每齿进给量的增大先减小后增大;但切削速度大于30 m/min时,随着每齿进给量的增大,表面粗糙度值呈现逐渐增大的趋势.     

基于神经网络的成形磨削表面粗糙度的研究

表面粗糙度是评价磨削表面完整性的一个重要参数,为此建立了基于BP神经网络的成形磨削表面粗糙度模型,并与传统回归分析建立的模型进行了比较。通过与实测值进行比较,基于神经网络建立的模型能够达到很高的预测精度,并且可以通过增加学习样本来进一步提高精度,表明该方法具有很高的实用性。