高速切削机床的方案设计与应用

介绍了高速切削的特点和高速切削机床的结构,包括高速进给系统、高速主轴系统等,并对高速切削机床作总体方案设计。最后对高速切削机床的应用前景提出了展望。     

高速加工机床及其关键技术

介绍了高速加工机床的发展现状。对高速机床的几个主要关键技术—高速主轴单元、高速主轴支撑轴承、直线电机进给驱动系统、高速机床控制系统以及高速加工刀具进行了讨论。     

高速泵的研究现状

为了深入研究高速泵的结构优化、水力性能与运行稳定性,本文综述了高速泵的研究现状。高速泵的研究主要采用了试验研究、理论分析和数值模拟的方法。文内总结了高速泵的主要研究内容:高速泵结构的优化选型,高速泵内部流场的研究,汽蚀性能的研究以及高速泵工作稳定性的研究,并对高速泵的发展作了展望,提出了今后高速泵的主要研究趋势。     

数控高速加工技术研究

高速切削技术是机械制造业发展的必然趋势,其应用将大幅度地提高加工效率和加工质量。高速切削技术不仅涉及到高速切削加工工艺及高速切削机理,而且包括高速切削所用的刀具、机床等诸多因素。本文着重介绍了高速切削各相关技术的研究动态,并对高速切削技术的应用前景进行了展望。     

高速切削的发展及应用领域

近年来,我们的视觉和耳畔不断地受到高速切削的冲击,每年的大型专业展会上,五花八门的高速切削设备登场闪亮,宣传高调。何为高速切削？高速切削等同于数控机床吗？高速切削有什么优点？高速切削有哪些关键技术？高速切削可用于何种领域？让我们从本文入门……     

高速面铣刀设计模型的热力耦合评判方法

基于热力耦合场分析评判高速面铣刀的设计模型。依据需求层次理论,给出高速铣刀性能层次结构,提出高速铣刀性能评判方案;针对高速可转位铣刀串联系统的失效特征和高速铣刀动平衡精度要求,确立高速面铣刀的基本结构,采用均匀试验设计方法获得铣刀组件材料设计方案,构建高速铣削铝合金直径为63mm的面铣刀设计模型;进行高速面铣刀热力耦合场分析,研究铣刀组件材料和转速对其最高切削温度、最大等效应力和刀片位移的影响,评判和优选出可用于高速铣削铝合金的高速面铣刀设计方案;通过高速面铣刀切削铝合金试验,利用铣刀动平衡精度、安全性、切削效率和已加工表面粗糙度试验结果,测试铣刀的高速切削性能满足高速切削要求。     

高速电主轴热态性能分析

高速机床是实现高速加工的必要条件,高速电主轴是高速机床的关键部件。在高转速下,电主轴会产生热变形,从而严重影响高速机床的加工精度。本文对车铣用电主轴的热态特性利用ANSYS进行了基于热接触理论的有限元分析。最后提出了改进高速电主轴温度场分布的主要措施。     

高速磨削机床研究综述

高速磨削技术相对于普通磨削具有众多优势,进而催生了高速磨削机床的需求。本文首先综述国内外高速磨削机床的研究现状,然后对高速磨削机床核心部件:床身、主轴和磨削液系统在高速磨床中需要满足的特性进行了详细的分析和阐述;最后对高速磨床高速下的动力学特性研究意义和方法进行了详细的综合和说明,为高速磨床的发展提供借鉴和指导。     

高速切削及关键技术发展现状

论述了高速切削的概念和优越性,以及高速切削机床、高速切削刀具、CNC控制系统等实现高速切削必需的关键技术的发展现状,并介绍了高速切削技术在相关领域的应用。     

让高速切削机床真正做到高速加工——访中国国际贸易促进委员会机械行业分会顾问 陈长年先生

7月中旬,我们拜访了中国国际贸易促进委员会机械行业分会顾问陈长年先生。陈先生不愧为高速切削技术方面的专家,三句话不离老本行,一开口就谈到了高速加工,而且出口成章。 高速切削技术的基本理论早在20世纪30年代就已提出,但一直到最近十几年,高速切削技术才开始逐渐推广应用,其主要原因就是由于当时没有先进机床技术的支持。为了推动高速切削技木的发展,历史上曾经采用过枪和炮来做高速切削实验,也出现过用柴油机、汽轮机来驱动的高速机床主轴,这些都无法使高速加工成为工业上的实用技术。无疑,电主轴、高速进给机构、高速CNC系统、超硬刀具等的研制成功,对高速加工技术的发展起到     

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。     

Prediction of the machined surface quality of ball-end milling of H13 die steel using MLBP method

Abstract

Based on the characteristics of the surface quality prediction system of high-speed milling, the prediction model is used to predict the surface quality of analyzing the advantages of the two methods of using the multilinear and BP neural network model (MLBP) method. This article through the in-depth study of the surface quality, study the surface quality prediction based on the characteristics of multiinput multioutput nonlinear systems, respectively, established a linear regression equation, BP neural network model, and the surface quality of specific conditions to start prediction. The prediction results show that these prediction methods can play a special role as certain conditions. However, owing to the limitations of multiple linear regression and BP neural networks, their generalization ability and robustness cannot meet actual needs. Drawing on the idea of interpolation, and analyzing the advantages and disadvantages of linear regression and BP neural network to solve nonlinear problems, a new prediction method is developed. The main idea are to use interpolation method to insert preprediction under the premise of linear prediction; to process the values and obtain a unified prediction result from linear regression; to combine the experimental results from the pretreatment results; to use these input information as the input content of the BP neural network; to establish a training model based on the BP neural network model self-learning process. This training model predicts the quality of the machined surface. This method is abbreviated as the MLBP method. The experimental results and comparison of model prediction results show that this method can effectively improve the generalization ability and robustness of the prediction model, and further improve the model’s prediction accuracy.     

基于改进自适应模糊推理系统的YG3硬质合金精密外圆磨削表面质量预测

为提高硬质合金材料精密外圆磨削的表面完整性和加工质量,研究其表面质量的预测技术,建立了基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的YG3硬质合金精密外圆磨削表面粗糙度预测模型,并引入混合田口遗传算法(HTGA)对预测模型进行了改进。采用工艺试验中所用的磨削参数及相应条件下测得的表面粗糙度数据作为训练样本和测试样本,通过对BP神经网络模型、传统ANFIS预测模型及改进ANFIS预测模型的预测结果进行对比分析,对三种模型的有效性和预测精度进行了验证。结果表明,所提出的改进ANFIS预测模型从预测值相对误差Er的分布及均方根相对误差EMSRE的大小来看,均优于其他两种预测模型,预测精度较高,是一种有效的表面质量预测方法。      

基于时空全卷积循环神经网络的零件表面形貌预测

零件表面形貌预测对于降低产品质量波动和加工成本、减少零件废品率有重要意义。基于高清晰测量数据,提出一种时空全卷积循环神经网络非平稳时空序列预测模型,实现零件加工表面三维形貌的预测。通过计算全局莫兰指数和时间自相关函数进行时空相关性分析,为模型构建准确的输入,并克服传统预测方法未充分利用数据全局特征和局部特征的缺点以及模型输入的随意性。实例研究的结果表明,提出的方法具有更优的综合预测效果,其预测精度优于传统方法12%~18%,预测时间是传统方法的1/5。     

基于表面粗糙度预测的数控车削加工物理仿真模型的研究

通过分析数控加工中表面粗糙度的产生原因,提出了表面粗糙度仿真系统模型的结构,建立了切削力、振动和表面粗糙度的数学模型,为通过物理仿真预测加工表面粗糙度提供了理论依据。     

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。     

轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌及粗糙度预测

轴向超声辅助端面磨削被广泛应用于难加工材料加工,而磨削后的表面粗糙度对构件摩擦、疲劳等服役性能有重要影响。超声振幅的大小对轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌和粗糙度有较大影响,但是现有模型中并未考虑实际加载对振幅的影响,因此提出了一种考虑加载状态下振幅变化的轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌及粗糙度预测方法。根据砂轮粒度及尺寸建立了考虑磨粒随机分布的砂轮端面模型,并对轴向超声辅助端面磨削磨粒的三维磨削轨迹进行了数学描述,生成了加工后的表面三维数据矩阵并对表面粗糙数值进行了计算。在此基础上,研究了粗糙度随振幅的变化规律,提出了振幅衰减形貌映射系数这一概念,并给出了其标定方法。通过振幅衰减形貌映射系数近似计算出加载状态下的振幅并代入到所建立的轴向超声辅助端面磨削表面形貌及粗糙度预测模型中,实现了金属表面形貌模拟及粗糙度预测。最后,通过试验对所建模型的正确性进行了验证。     

Model for the prediction of 3D surface topography in 5-axis milling

The paper deals with the prediction of the 3D surface topography obtained in 5-axis milling in function of the machining conditions. For this purpose, a simulation model for the prediction of machined surface patterns is developed based on the well-known N-buffer method. As in sculptured surface machining the feed rates locally vary, the proposed model can be coupled to a feed-rate prediction model. Thanks to the simulation model of 3D surface topography, the influence of the machining strategy on resulting 3D surface patterns is analyzed through an experimental design. Results enhance the major influence of the tool inclination on 3D topography. Surface parameters used in the study are strongly affected by the variation of the yaw angle. The effect of the feed rate is also significant on amplitude parameters. Finally, the analysis brings out the interest of using surface parameters to characterize 3D surface topography obtained in 5-axis milling.     

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...