基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

高速微尺度铣削单晶铝表面粗糙度试验研究

微铣削是一种加工微小零件和微小特征的高精、高效加工方法,为探究单晶铝微铣削表面质量,采用直径为0.4mm的硬质合金立铣刀,对单晶铝进行三因素五水平微铣削正交试验,通过极差分析找出影响表面质量的主次因素,即主轴转速的影响最大,铣削深度其次,进给速度最小,探讨了切削参数对单晶铝微铣削表面质量的影响规律;优化获得理想的工艺参数组合,即主轴转速为36000r/min,铣削深度为10μm,进给速度为80μm/s,此时即表面粗糙度最小,为0.782μm。研究结果为单晶材料的微铣削加工提供一定的理论和试验依据。     

SiC陶瓷非球面磨削工艺实验研究

为了研究磨削工艺参数对SiC材料磨削质量的影响规律,利用DMG铣磨加工中心做了SiC陶瓷平面磨削工艺实验,分析研究了包括主轴转速、磨削深度、进给速度在内的磨削工艺参数对工件表面粗糙度的影响。结果表明:工件表面粗糙度随着主轴转速的增加而减小,随着磨削深度和进给速度的增加而增加。在粗糙度工艺试验的基础上,以表面粗糙度最小为目标优选一组磨削工艺参数,进行了小口径SiC陶瓷非球面磨削实验,获得了较低的表面粗糙度值(0.5150μm)和较小的面形精度误差(4.668μm)。     

金刚石砂轮磨削铁氧体的表面粗糙度与形貌分析

本文研究了树脂结合剂金刚石砂轮磨削铁氧体材料时,磨削深度、工件进给速度对磨削表面粗糙度和材料去除方式的影响规律,以此探索提高铁氧体磨削表面质量的有效途径。采用单因素法设计试验方案对铁氧体进行磨削,测量表面粗糙度数据并对其进行方差分析,对铁氧体磨削表面形貌进行观察。结果表明：随着磨削深度、工件进给速度的增加,表面粗糙度值升高,同时表面塑性痕迹减少,脆性断裂痕迹增加,且磨削深度对表面粗糙度的影响要比工件进给速度的更显著,因此,制定磨削工艺时,考虑到粗磨为了提高效率,降低表面损伤,优化得到磨削工艺为磨削深度5μm,工件进给速度10 m/min;精磨为了获得较低的表面粗糙度,采用磨削深度5μm、工件进给速度为5 m/min,可以提高磨削表面延展性。     

磁力研磨光整加工ZrO2陶瓷材料试验研究

目的利用磁力研磨光整加工技术提高ZrO_2陶瓷材料的表面质量,并探究主要工艺参数对ZrO_2陶瓷表面质量的影响规律,得到磁力研磨光整加工陶瓷材料的最优工艺参数组合。方法采用开米字槽的研磨磁极头,利用球形磁性磨料对ZrO_2陶瓷材料进行磁力光整加工。借助XK7136C数控铣床对工件材料进行加工试验,探究其表面改性能力。借助白光干涉仪和扫描电镜对抛光后的表面形貌进行检测分析,采用单因素试验法探究主轴转速、加工间隙、磨料填充量和进给速度对表面粗糙度的影响,并设计合理的交互正交优化试验,寻求最佳的工艺参数组合。结果在磁力研磨光整加工ZrO_2陶瓷材料过程中,当转速S=1000 r/min,加工间隙δ=2.5 mm,磨料填充量m=2.5 g,进给速度v=15 mm/min时,工件平均表面粗糙度可由研磨前的1.950μm下降到0.493μm。通过白光干涉仪和扫描电镜等对材料表面的检测分析可知,加工后工件的表面毛刺大大减少,表面质量得到了改善。结论采用磁力研磨光整加工技术和最佳参数组合,可以有效地降低ZrO_2陶瓷材料的表面粗糙度,得到高质量的表面。     

基于综合评价的SiCp/Al磨削表面质量试验

目的 针对高体积分数SiCp/Al加工表面缺陷复杂多样,提出其表面质量综合评价方法,研究磨削参数对SiCp/Al磨削表面质量的耦合影响规律,优化加工工艺.方法 基于SiCp/Al磨削加工表面缺陷,提出粗糙度综合指标SR为主、表面形貌为辅的表面质量综合评价方法,采用全因子试验方法分析低、高进给速度工况下主轴转速和磨削深度对表面质量的影响规律.借助Abaqus软件揭示SiCp/Al磨削表面形成机理,解释试验结果.结果 小切深(ap为5μm和20μm)时,粗糙度综合指标SR随着主轴转速ns的增加而先递减再增大;大切深(ap为40μm和80μm)时,SR随着ns的递增而递减或近似递减.低主轴转速(ns为2000 r/min和4000 r/min)时,SR随着磨削深度ap的增加(ap由5μm递增到80μm)而先增大再减小而后又增加;高主轴转速(ns为6000 r/min和8000 r/min)时,SR随着ap的增加而先增加再低进给量时减小或高进给量时增加.获得最佳磨削表面质量的最优磨削参数是:进给速度vf=50 mm/min,磨削深度ap=5μm,主轴转速ns=6000 r/min.兼顾磨削效率和表面质量的最优磨削参数是:vf=50 mm/min,ap=80μm,ns=8000 r/min.结论 表面质量综合评价方法的可靠性较高,主轴转速和磨削深度对表面质量的影响具有耦合性,减小磨削深度、采用适当主轴转速有助于改善表面质量.     

金刚石线锯切割氮化硅的实验研究

采用往复式金刚石线锯对氮化硅进行了切割工艺实验研究,分析了线锯切割速度、进给速度和张紧压力对氮化硅表面粗糙度的影响,对试样表面进给方向和切割线方向的表面粗糙度变化趋势均进行了考察。结果显示:磨粒切削深度随线速度增大而减小,随进给速度和张紧压力的增大而增大。获得的较优的工艺参数为切割线速度1.5 m/s,进给速度0.08 mm/min,张紧压力0.18 MPa,探讨了线锯的磨损形式以及线锯磨损对试样加工表面粗糙度的影响。     

高速铣削航空铝合金的工艺参数优化研究

以6061铝合金为研究对象,在高速加工中心上对6061铝合金进行铣削加工,对加工后的工件表面粗糙度、材料去除率以及铣削力进行相应的测量和分析,通过切削加工实验的方法针对不同工艺参数组合方式以及不同刀具材料对加工效率和加工质量的影响情况展开研究,从而确定最优工艺参数组合以及最佳刀具材料。研究结果表明:硬质合金刀具的切削性能优于TIALN涂层刀具,当主轴转速为8000r/min,进给速度为1600mm/min,切削深度为0.2mm时,工件的表面质量最好,表面粗糙度Ra可达到0.14μm,同时材料去除率可以达到46310mm3/min,当主轴转速为8000r/min,进给速度为1600mm/min,切削深度为0.05mm时,铣削力分别是10N(X),11N(Y),7N(Z),该工艺参数组合可以提高刀具耐用度。     

弹性磨具磨抛M300曲面多目标磨削参数研究

目的通过M300模具钢曲面磨抛加工实验研究,解决传统抛光工艺效率低下等问题。方法采用弹性球头磨具对M300钢进行了曲面抛光加工,设计单因素实验和正交实验,研究主轴转速、磨具粒度、进给速度、切削深度等主要工艺参数对表面粗糙度与材料去除率的作用。使用Hilbert路径走刀方式进行加工,可均匀遍历整个待抛曲面,利用五轴加工中心作为试验平台,电子分析天平、三维表面形貌仪作为检测仪器,得到优化的工艺参数和优选区间。结果在9组选取的磨抛参数中,能够获得较为理想的表面粗糙度(0.078μm),材料去除率和磨耗比分别为2.152 mm3/min、0.07。对表面粗糙度影响较大的因素为切深,对材料去除率影响较大的因素为切深和进给速度。对于多目标优化,切深、主轴转速、进给速度、磨具粒度的影响程度逐次降低。优化后的工艺参数组合为:球头磨具320#,主轴转速4500 r/min,切深0.4 mm,进给速度80mm/s。结论采用弹性球头磨具磨抛可提高M300模具钢的材料去除率,改进加工表面质量,进而提高加工效率。     

基于立式圆台磨削的Si3N4套圈磨削机理与工艺研究

轴承套圈端面形位公差直接影响轴承的精度,为提高氮化硅套圈的加工精度,对套圈端面的宽度变动量进行研究。在立式圆台磨削方式下,采用正交试验,确定各因素对套圈宽度变动量影响的主次顺序,优化获得套圈端面的最佳加工工艺参数;后通过单因素试验,探究单一磨削参数对宽度变动量的影响规律。主轴进给速度对氮化硅套圈宽度变动量影响最为显著,砂轮转速次之,工件转速影响最小;氮化硅套圈宽度变动量随进给速度的增大而增大,随工件转速和砂轮转速的增大先减小后增大;降低进给速度,有利于减小裂纹及凹坑缺陷的产生,提高套圈端面表面质量。在最佳加工工艺参数砂轮转速为800 r/min、进给速度为5μm/min、工件转速为55 r/min下,可获得氮化硅套圈宽度变动量≤6μm,实现氮化硅轴承套圈高效精密加工。     

T2铜端面滚柱滚压表面性能

应用一种自主设计的新型端面滚柱滚压试验系统,以车削进给量、滚压力和主轴转速为变量,对T2铜工件端面滚柱滚压工艺进行单因素试验研究,得出了T2铜滚柱滚压表面强化及光整作用的规律。试验结果表明:应用该装置能够显著降低纯铜试件的表面粗糙度,在一定程度上提升了表面显微硬度,试件表面粗糙度由加工前的8.96μm降到小于0.08μm,表面显微硬度则从110HV提升到大于130HV;滚压力是影响试件表面粗糙度及显微硬度最主要的因素,主轴转速次之,车削进给量最弱。滚压对表面粗糙度的影响存在合适的滚压力(607～898N)及主轴转速(360～560r/min),最多可以提升试件表面6个精度等级。表面显微硬度随着车削进给量、滚压力和主轴转速的增大而增大,其中增大滚压力可以提升表面显微硬度12%左右,增大主轴转速大约可以提升4.3%,而车削进给量对其影响较小。     

纳米金刚石涂层刀具高速铣削7075铝合金的工艺参数优化

采用热丝CVD法制备纳米金刚石薄膜涂层刀具,利用场发射扫描电子显微镜表征薄膜的表面形貌,并用已制备的CVD金刚石涂层刀具,在无润滑干切条件下高速铣削7075铝合金工件,对其精铣工艺参数进行单因素及正交试验,探索精铣后工件的表面粗糙度变化规律并进行工艺参数优化。结果表明:随着主轴转速n从5000 r/min提高到8000 r/min, 工件平均表面粗糙度在逐级缓慢降低;当进给速度v_f在1000～7000 mm/min范围内,随着v_f提高工件平均表面粗糙度快速增大,在v_f为7000 mm/min时,其值达1.790 μm;当轴向切削深度a_p在0.1～0.4 mm范围内,随着a_p提高,工件平均表面粗糙度逐步增大,但a_p在0.2 mm之后其增大趋势变缓。对7075铝合金工件精铣表面粗糙度影响最大的是v_f,其次为n,a_p的影响最弱;其精铣的最优参数组合是a_p=0.2 mm、v_f=1 000 mm/min、n=8 000 r/min,精铣后的表面粗糙度平均值为0.516 μm。选用纳米金刚石薄膜涂层刀具精铣7075铝合金时,为得到较低的表面粗糙度,应选择高主轴转速、低进给速度、合适的轴向切削深度。      

微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷的磨削力和表面粗糙度特征

在不同磨削深度、砂轮转速和进给速度组合下,研究微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷过程的磨削力及工件的表面粗糙度的变化规律,并筛选出低磨削力和低工件表面粗糙度的加工工艺参数。试验结果表明:在微粉金刚石钎焊砂轮的磨削过程中,氧化铝陶瓷主要通过脆性断裂的方式去除;随着磨削深度、进给速度的增加,砂轮在进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都上升;随着砂轮转速的增加,进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都下降。试验获得的低磨削力和低工件表面粗糙度精密加工工艺参数分别为:磨削深度为1.0 μm,进给速度为12 mm/min,砂轮转速为24 000 r/min和磨削深度为1.0 μm,进给速度为1 mm/min,砂轮转速为20 000 r/min。低磨削力磨削时,微粉金刚石钎焊砂轮受到的X方向和Z方向的磨削力分别为0.15 N和0.72 N;精密加工后的氧化铝陶瓷的表面粗糙度值可达0.438 μm。      

精密轴承磨削金刚滚轮修整工艺优化研究

目的 通过对轴承套圈表面修整工艺优化的研究,实现对轴承套圈表面优质高效的磨削加工.方法 首先基于金刚滚轮修整原理和力学原理,建立修整过程系统简化模型,根据模型求得系统固有频率,再根据频响函数曲线图确定主轴最佳转速.然后建立砂轮与滚轮的运动轨迹方程,根据方程求得曲率半径,再根据曲率半径求得使砂轮表面粗糙度较低的修整速比.接着引入一个新的物理量干涉角,根据经验确定一个较优的干涉角,将修整速比代入,求得最后的滚轮进给速度.最后通过间接获得的磨削力大小来优化整个修整过程,若磨削力偏大,则重新选择主轴转速.结果 根据该方法得到优化结果,选用砂轮转速为23994 r/min、滚轮转速为5473 r/min、修整进给速度为1.77 mm/min、磨削力为37.2 N时,轴承套圈表面能获得较高的质量.对比优化前后轴承套圈沟形,由优化前的不合格变为优化后的合格,有了显著的改善.结论 将修整参数运用多个方法进行确定,并通过磨削力进行最后的优化.根据加工产品表面呈现出的问题,可以找到对应的参数,进而对参数进行单独优化,为企业优化轴承套圈表面质量提供了一套科学有效的方法.     

微沟槽织构对切削力和表面粗糙度的影响

为研究微织构对切削过程中产生的切削力和已加工表面粗糙度的影响,在聚晶立方氮化硼(PCBN)刀片前刀面制备与主切削刃平行的宽度为32.6μm的微沟槽织构。分别用微沟槽刀具和无织构刀具在主轴转速为450、500、600 r/min的条件下切削淬硬钢GCr15,分析切削力和已加工表面粗糙度。试验结果表明:微沟槽改善了刀具的切削性能,主切削力、进给力和切深力均小于无织构刀具;进给力、切深力随着主轴转速的增加均变大,主切削力表现为先减小再增大;用微沟槽织构刀具切削的已加工表面粗糙度大于无织构刀具,表明微沟槽不利于获得表面质量较好的工件;随着主轴转速增加,微沟槽刀具和无织构刀具切削的表面粗糙度均减小。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

CBN磁性磨料磁力研磨TC4钛合金工艺参数优化

为提高磁力研磨TC4钛合金的研磨效果,采用了一种新型CBN磁性磨料,通过正交试验法对磁力研磨TC4钛合金试验中各工艺参数进行优化,并通过试验评价新型CBN磁性磨料的结合强度和研磨能力。结果表明:优化工艺参数为:进给速度1mm/min、主轴转速1500r/min、加工间隙1mm和磨料填充量2.5g。在采用CBN磁性磨料和最优工艺参数组合下,钛合金工件经过30min研磨表面粗糙度从0.330μm下降到0.098μm,表面质量明显提高。研磨60min后磁性磨料未出现磨料脱落和破碎现象,磨料结合十分牢固。     

石墨砂轮精密磨削铁氧体的实验研究

本试验使用石墨白刚玉砂轮精密磨削铁氧体,可实现简化工艺的目的。实验结果表明:在磨削速度24 m/s、工件速度1~10 m/min、切深2.5~7.5 μm的普通磨削工艺条件下,铁氧体零件的表面粗糙度值均达到R_a 0.18 μm以下。最小的表面粗糙度值可以达到R_a 0.09 μm,磨削表面呈镜面。因此,该磨削工艺可以完全满足铁氧体零件的表面加工质量要求。      

基于灰色关联分析的GH2132线材高精度切削参数优化

目的 通过无心车床车削去除GH2132线材的表面缺陷,分析无心车床加工参数对线材表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的响应关系,并建立GH2132线材表面灰色关联度多目标优化模型,确定可行工艺参数域。方法 采用响应曲面中心复合设计,测量车削后GH2132线材的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度;利用响应曲面法(Response Surface Method,RSM)分别建立表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型,确定单目标优化最优工艺参数组;基于灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GRA)理论,以表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度为优化指标进行降维处理,构建车削工艺参数与灰色关联度的二阶回归预测模型;绘制车削工艺参数与灰色关联度值的等值线图,确定可行工艺参数域。结果 对建立的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型进行方差分析,显著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工艺参数组,切削速度n=373.919 r/min,进给速度vf =0.475 m/min。得到了最小尺寸误差工艺参数组,n=375.636 r/min,vf =0.596 m/min。得到了最大表面显微硬度工艺参数组,n=337 r/min,vf = 0.903 m/min。对于灰色关联度多目标预测模型,误差范围为0.13%~9.4%,确定的可行工艺参数域对应的最小灰色关联度值为0.544 37。结论 基于灰色关联分析的多目标预测模型的准确度较高,主轴转速n对多目标的响应程度大于进给速度vf。通过确定可行工艺参数域,为GH2132线材去除表面缺陷提供工程参考。