冷滚打花键表面粗糙度加工参数敏感性研究

为获得给定范围的冷滚打花键表面粗糙度加工参数的最优区间,以渐开线花键为研究对象,开展冷滚打花键表面粗糙度试验。构建冷滚打花键表面粗糙度指数函数经验模型,分析冷滚打花键表面粗糙度对加工参数的灵敏度,确定冷滚打花键加工参数的稳定和非稳定域,研究冷滚打花键表面粗糙度试验结果,对确定的稳定与非稳定域进行优选。研究结果表明:表面粗糙度对滚打轮转速的变化最敏感,对工件进给量的变化敏感较弱;滚打轮转速的优选范围为2032～2258 r·min~(-1),工件进给速率的优选范围为21～35 mm·min~(-1)。研究成果为控制冷滚打花键表面粗糙度提供了理论基础和试验依据。     

高速冷滚打成形花键表面加工硬化试验

以渐开线花键为研究对象,进行了高速冷滚打成形工件的显微硬度和扫描电镜试验,分析了同一工艺参数下花键不同位置表层硬度随深度的变化趋势,花键的表面硬化程度和微观组织随不同工艺参数的变化规律。试验结果表明:同一工艺参数下,齿顶、分度圆和齿根的表层硬度均随着与齿面距离的增大总体趋于减小,基体硬度为238.5 HV,花键表面形成明显的加工硬化层,齿顶处表面硬度值最小,且硬化层最浅;齿根部分表面硬度略低于分度圆处的表面硬度,硬化层达到1.5 mm;成形花键的表面加工硬化程度,在同一转速下,随着进给量的增大而上升,在同一进给量下,随着转速的增大而下降。     

高速冷滚打成形硬化程度预测模型建立

为提高冷滚打成形工件的表面质量,改进冷滚打成形工艺,以渐开线花键为研究对象,进行了高速冷滚打成形工件的显微硬度试验,并对实验得到的数据进行了数理统计分析,根据冷滚打加工参数对工件齿廓不同位置表面硬化程度的影响关系,采用曲面响应法建立了成形花键齿廓不同位置表面硬化程度随滚打轮转速和工件进给量变化的多元回归模型,并对模型进行了显著性检验及方差分析,通过试验数据与预测模型的对比分析,证明了该模型在滚打条件相近的情况下,能够对齿廓不用位置的表面硬化程度起到精确的经验预测作用。     

花键冷滚打和铣削加工的金属组织变形研究

本文针对冷滚打花键和铣削花键加工工艺特点,从微观组织分析角度,对两种加工方法得到工件金相组织和硬度分布进行分析比较.试验表明:铣削加工过程中,金属表面组织被切断,内部组织没有发生变化,对力学性能也没有影响;而冷滚打加工后的花键金属组织未被切断,晶粒破碎和细化,位错密度增加,最终被拉成条形纤维组织.相对于铣削,冷滚打加工改善了加工表面金属组织,硬度和强度有较大提高.从而为冷滚打花键成形技术的进一步研究奠定了基础.     

花键冷滚打表面粗糙度灰色预测模型

为了改善花键冷滚打表面粗糙度,提高花键冷滚打表面质量。根据花键冷滚打成形原理,以花键冷滚打表面粗糙度作为主要影响因素,滚打轮转速和工件进给量作为变量,进行花键冷滚打试验,利用花键冷滚打试验结果构建花键冷滚打表面粗糙灰色预测模型,对比分析表面粗糙度试验值与预测值,运用后验差比值和小误差概率验证构建的花键冷滚打表面粗糙度预测模型。研究表明:计算得到后验差比值为0.367,小误差概率大于0.95。将计算得到的后验差比值和小误差概率与灰色预测模型精度表进行对照,验证了所构建预测模型的正确性与可行性。     

冷滚打成形表层残余应力模型建立

为提高冷滚打成形工件的表面性能,实现对冷滚打成形过程中残余应力的控制,以渐开线花键为研究对象,采用轮廓法测量冷滚打成形花键齿廓不同位置的残余应力,依据实验结果采用响应曲面法建立冷滚打成形花键齿廓齿根处、分度圆处和齿顶处的残余压应力峰值和残余压应力层深与冷滚打成形参数的关系模型,对比分析了实验结果与模型的预测结果。研究表明所建立的残余压应力峰值模型的最大预测误差为3.3%,残余压应力层深模型的最大预测误差为6.1%,预测结果具有较高的可信度,可以进行不同冷滚打成形参数的齿廓空间残余应力和残余压应力层深度的预测。     

20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能优化

为了实现对20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能的合理控制,以冷滚打转速、进给量和滚打轮圆角半径为试验参数,进行了冷滚打成形正交试验,分别测量花键分度圆处的表层加工硬化程度和残余应力,采用田口理论信噪比权衡各加工参数对花键表层物理力学性能的影响程度;运用熵权理论与田口过程能力指数设置各评价指标的权重,建立花键表层物理力学性能的改进田口过程能力指数优化模型,使用广义简约梯度法对模型进行优化,将得到的最优加工工艺参数组合通过冷滚打成形试验进行验证,并对其表层微观组织形貌进行观察和分析。结果表明:进给量对冷滚打花键表层物理力学性能影响程度最大,滚打轮圆角半径次之,冷滚打转速最小;花键表层物理力学性能最优加工参数组合为冷滚打转速1581 r·mm-1,进给量42 mm·min-1,滚打轮圆角半径2 mm;所对应的花键表层物理力学性能最优值为:表层加工硬化程度148. 92%,表层残余应力-85. 83 MPa。     

冷滚打成形对花键组织与性能的影响

通过显微观察等测试手段,对花键在冷滚打加工时形成的纤维组织、齿形表层硬度分布等进行了研究;分析了冷滚打成形过程中,等轴晶被拉伸形成金属纤维的过程以及齿形表层硬化的原因.试验表明:花键冷滚打加工使工件内部晶粒破碎、细化并拉伸形成了与花键齿形一致的金属纤维组织,冷滚打的冷作硬化使花键齿表层硬度及抗冲击能力有较大提高;高应力在改善花键齿形表面质量的同时,也可能导致高变形抗力,使滚打轮过早失效.     

冷滚打花键表层性能组合权重理想点法多目标决策

为获得最优冷滚打花键表层性能(表面粗糙度、残余应力和表面硬化程度)加工参数组合,以渐开线花键为研究对象,基于冷滚打花键表层性能试验研究,将主观赋权层次分析法和客观赋权熵权法进行线性组合求取组合权重,构建组合权重理想点法,计算各试验次序对应的接近度,从而决策出冷滚打花键表层性能各指标最优加工参数组合。研究结果表明:组合法确定的冷滚打花键表层性能各指标重要程度依次是表面粗糙度残余应力硬化程度;在滚打轮转速为1428～2258 r·min~(-1),工件进给量为21～42 mm·min~(-1)的范围内,冷滚打花键表层性能最优的加工参数组合为滚打轮转速1428 r·min~(-1),工件进给量42 mm·min~(-1)。得到的最优加工参数组合能够提高冷滚打花键表层性能。     

外花键冷滚打成形力解析方法

为确定外花键冷滚打的力能参数,分析了冷滚打金属变形区的特点,在一次冷滚打过程中,变形区参数和位置随滚打轮的移动不断变化,接触弧和压下量都很小,在冷滚打初始阶段存在不完整变形区。提出了计算冷滚打单位压力和变形力的解析方法,将一次冷滚打过程离散为无限多个复杂断面的冷滚轧过程,给出了冷滚打单位压力和变形力的解析公式,确定了冷滚打单位压力值及其分布特征。为验证解析方法,建立冷滚打有限元模型并计算了冷滚打成形力,改造卧式铣床进行冷滚打实验,测量了冷滚打成形力。将解析公式预测结果与仿真和实测结果进行对比,结果表明:冷滚打径向力最大值误差分别约为7%和4%,冷滚打径向力变化曲线基本相符,但一次冷滚打过程时间略短。解析方法正确地预测了冷滚打变形力的大小和变化过程。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

基于ABAQUS的丝杠冷滚打变形力仿真

丝杠冷滚打成形是一种新型的绿色近净塑性成形技术,其中的变形力是冷滚打成形过程中一个非常重要的因素,不仅关系到材料的应力和应变,还是设备设计、验算工具强度、制定合理工艺制度的重要依据.基于仿真进行丝杠冷滚打变形力的研究,介绍丝杠冷滚打的原理,讨论基于 ABAQUS的有限元模型的建立,在此基础上进行了丝杠单次滚打正应力、切应力的仿真,进而获得了变形力及其分力随时间的变化情况,为后续研究奠定了基础.     

加工中及在线测量表面粗糙度方法评述

对在线和加工中测量表面粗糙度的各种方法作了阐述,指出了各种方法的优点和目前存在的问题,并对其发展趋势进行了探讨。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

小样本磨削表面粗糙度测量方法研究

基于机器视觉的表面粗糙度测量方法主要通过图像特征信息与粗糙度的关联指标建立预测模型,但是样本量不足往往难以训练出有效的模型,导致测量准确率较低。针对以上问题,提出一种小样本磨削表面粗糙度测量方法。建立图像采集系统,采集不同粗糙度等级磨削表面图像作为原始样本;通过虚拟样本生成算法扩充样本量,采用灰度共生矩阵提取样本纹理特征;最后,通过神经网络建立预测模型。试验结果表明：样本量扩充后,表面粗糙度测量的准确率从80.4%提升到97.2%,证明了此方法的可行性,为小样本磨削表面粗糙度在机检测提供理论基础。     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

基于改进的粒子群优化神经网络粗糙度预测模型

神经网络算法在金属零件加工表面粗糙度预测中有着广泛的运用,但是尚存网络初始化及梯度弥散这类"黑盒"问题.提出一种基于传统PSO-BP框架的改进模型,使用Xavier替代传统高斯分布初始化粒子群,在算法优化器方面使用最新的自适应矩限制取代随机梯度下降算法进行模型参数更新,经实际测试发现其训练集均方误差及其测试集绝对误差相...     

基于改进神经网络算法的螺杆砂带磨削表面粗糙度预测研究

目的 探究工艺参数对螺杆转子砂带磨削表面质量的影响规律.方法 采用工件轴向进给速度为100～300 mm/min、砂带线速度为4.4～13.1 m/s、砂带张紧压力为0.2～0.3 MPa、磨削压力为0.4～0.5 MPa、砂带粒度为120～800目的工艺参数进行螺杆转子砂带磨削正交实验,基于改进的神经网络算法,建立螺...     

平面磨削加工表面静摩擦系数与表面粗糙度关系的计算模型

静、动摩擦系数之间的差值对于超精密机床低速不稳定运动时的爬行临界速度影响显著,本文通过分析平面磨削加工表面形成的摩擦副之间的实际接触情况,根据Florida模型得出静摩擦系数与表面粗糙度关系的计算模型。