高速铣削曲面工件的表面粗糙度仿真

在实际生产中,空间曲面一般采用行切法加工。无论是三坐标还是两坐标联动铣削,走刀行距的选择对加工表面粗糙度都有很大影响。本文针对球头铣刀对Bezier双三次曲面工件的高速铣削,结合走刀行距经验公式,提出了一种表面粗糙度的仿真算法,并通过仿真实例进行了验证。     

小型数控微细铣床的研制及铣削试验研究

总结了现有微小零件加工技术的局限性,阐述了微细铣削加工的优势,并自主构建了一台适于微小零件制造的小型三轴数控微细铣床,铣床本体尺寸为400mm×400mm×260mm,工作空间为50mm×50mm×50mm。介绍了组成微细铣床的六大子系统的性能,对微细铣床系统进行精度测试,该铣床的定位精度达到1μm,满足微细铣削加工的精度要求。使用硬铝LY12进行微直槽及薄壁、微同心圆槽的铣削加工试验。加工试验结果显示:该微细铣床已经具备加工介观尺度的高深宽比微小零件的能力。     

高速铣削P20模具钢复杂曲面粗糙度试验研究

应用硬质合金球头铣刀对P20（3Cr2Mo）模具钢进行了高速铣削精加工试验,研究了加工参数（包括主轴转速、每齿进给量和径向进给量）对曲面粗糙度的影响情况,分析了不同加工路径下粗糙度的形成机理。研究结果表明,高速条件下,主轴转速对加工表面粗糙度的影响不明显;每齿进给量和径向进给量对纵向和横向粗糙度的影响呈线性增加关系;为得到较小的粗糙度值,走刀路径应选择被加工曲面曲率半径变化大的方向为进给方向。     

高速铣削RoyAlloy模具钢的表面粗糙度研究

为分析高速铣削RoyAlloy模具钢时表面粗糙度的变化规律,在基于刀具位姿的基础上,由正交试验综合研究前倾角、侧偏角、主轴转速、每齿进给量、铣削深度和铣削宽度等铣削参数的影响,并建立了预测模型。     

高速铣削时钛合金刀具的磨损及对工件表面粗糙度的影响

观察高速铣削钛合金刀具时后刀面及被加工表面的形貌,通过对刀具后刀面磨损量和被加工表面粗糙度值的测量研究了刀具磨损对被加工表面粗糙度的影响,揭示了钛合金铣削加工时提高表面质量的规律。     

钛合金精密铣削的表面粗糙度研究

进行了精密铣削钛合金粗糙度试验研究,采用正交分析方法,分析切削三要素铣削速度、进给量、铣削深度对表面粗糙度的影响规律,试验采用直径为2mm的3刃铣刀进行铣削。试验结果表明：表面粗糙度影响顺序依次是进给量、切削速度、切削深度。进给量选为0．01—0．05mm／min时,表面粗糙度随进给量的增大而增大。铣削深度在60—150μm、铣削速度在18．84-47．10m／min试验范围内,最优铣削速度为37．68m／min。而铣削深度对钛合金表面粗糙度影响不大。     

数控铣削表面粗糙度预测模型研究

通过建立铣削过程简化模型、螺旋刃刃线表达式,得出工件表面粗糙度预测模型。对模型进行仿真,验证了模型的正确性,然后分析了刀具切削速度和加工倾角分别对表面粗糙度的影响。     

高速铣削淬硬钢表面粗糙度的试验研究

通过切削试验研究了高速铣削淬硬钢时刀具变量中的几何参数(铣刀的前角、后角、螺旋角)、工件变量(工件硬度)和切削参数变量(铣削速度、每齿进给量)对加工表面粗糙度的影响。根据对试验结果的分析得出高速铣削淬硬钢工件表面粗糙度的变化规律。     

曲面加工表面粗糙度几何仿真

目前采用高速铣削方式加工具有曲面结构的零件非常普遍,而在曲面加工的过程中几何因素对已加工曲面的表面粗糙度具有一定的影响。为了提高加工效率和加工质量,普遍的方法是采用仿真软件。文中以MATLAB为平台,构建双三次Bezier曲面的工件模型,并结合走刀行距和进给量以及切削速度等加工参数,对影响表面粗糙的因素进行分析,同时提出具体的仿真算法,并且在实际应用中加以验证。     

基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。     

基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法

针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法.获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-...     

2Cr13不锈钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

针对汽轮机叶片常用钢2Cr13不锈钢在切削加工中表面质量存在的问题,对高速铣削条件下2Cr13不锈钢表面粗糙度预测模型进行了研究。将最小二乘支持向量机原理应用到高速铣削2Cr13不锈钢的表面粗糙度预测建模中。得出的模型能方便地预测铣削参数对表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值。经试验验证,应用最小二乘支持向量机原理建立的粗糙度预测模型回归预测精度高。基于最小二乘支持向量机原理建模方法适合于表面粗糙度预测。     

基于弹塑性理论的高速铣削表面粗糙度力学建模

基于分子—机械摩擦理论,提出了已加工表面残留高度的力学模型。并根据热—弹塑性大变形理论,对材料的流动应力方程(非线性)进行了分析,推导出了材料的应变硬化、应变率和温度与切削变形应力增量的关系,研究了不同材料(45钢和3Cr2Mo模具钢)已加工表面残留高度的实验结果,分析了材料物理性能对加工表面粗糙度的影响。     

刀具后刀面磨损量对切削力及加工表面粗糙度的影响

通过切削试验探索了在相同的工件材料、刀具材料、切削参数(切削深度、进给量)和不同的刀具磨损状态(后刀面磨损量)下,刀具后刀面磨损量(VB)对切削过程中的切削力及工件表面粗糙度的影响,并对这些影响的产生机理进行了讨论。     

零件表面粗糙度的在线检测方法研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性，建立了基于具有结构和参数学习的模糊神经网络逻辑系统，通过该模糊神经网络搜索最优推理规则，并且通过最优模糊推量规则来在线检测零件表面粗糙度。该检测方法可在线检测零件的附加表面粗糙度。     

基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足，采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

航空铝7050高速铣削表面粗糙度试验研究

为了研究铣削速度3 000 m/min以上时主要铣削参数如何影响航空铝试件的表面粗糙度,设计铣削试验,分析试验数据,揭示了周期进给速度和铣削速度的变化与试件表面粗糙度大小的关系,最后总结得出影响航空铝7050试件加工表面粗糙度的主要因素和实现"以铣代磨"的铣削参数。     

颗粒增强复合材料加工表面粗糙度及刀具设计

分析了颗粒增强金属基复合材料的加工表面形貌特点。通过切削试验 ,研究了切削用量和材料组织结构对SiCp/Al已加工表面粗糙度的影响 ,并根据切削表面成形机理及刀具磨损的特征 ,设计了具有引导光整作用的硬质合金刀具。试验结果表明 ,该刀具可显著降低加工表面粗糙度和提高刀具寿命     

高速铣削超高强度钢的切削力及表面粗糙度研究

选用涂层硬质合金刀具对300M超高强度钢进行高速铣削试验,通过单因素试验和多因素正交试验法,得出铣削参数(主轴转速、每齿进给量、铣削深度)对切削力及表面粗糙度的影响规律及主次关系。对正交试验结果做最小二乘法分析,建立切削力及表面粗糙度与铣削参数之间的经验模型;对经验模型的回归方程及系数做显著性检验,并对其进行参数优化,得出铣削参数的最优组合。结果表明:主轴转速和铣削深度对切削力的作用较大,而每齿进给量对其影响相对较弱;每齿进给量对表面粗糙度作用最强,铣削深度次之,主轴转速对其作用最弱。