球头立铣刀铣削加工表面粗糙度仿真技术研究

铣削加工表面粗糙度的形成与铣刀和工件振动、主轴偏心、刀具磨损、刀具变形等物理和几何因素有关。多年来中外学者针对各种影响因素建立了“相对单一”的数学模型。这些数学模型只考虑了一种或两种影响因素,还没有建立起描述物理和几何变化过程的综合数学模型,为此对这些相关因素进行了深入研究,建立了基于球头立铣刀的铣削加工表面粗糙度仿真的整体数学模型。从而为虚拟数控加工仿真提供技术支撑。     

铣削钛合金加工表面形貌特征参数的预测

钛合金在铣削过程中受迫振动明显,刀—工接触关系不断变化,加工表面形貌特征参数难以预测,已成为制约加工表面质量进一步提高的瓶颈。针对铣削振动与加工表面形貌的非线性随机变化特性进行了切削钛合金试验,采用高斯过程回归法构建铣削振动作用下的加工表面形貌高斯过程模型。分析刀齿误差和铣削振动对加工表面形貌特征参数的影响规律,为以加工表面质量分布一致性为前提的铣削钛合金工艺设计提供参考依据。     

铣削加工对表面粗糙度的影响研究

采用单因素试验和正交试验对铣削加工参数的设定进行表面粗糙度研究,分析了单一铣削参数对表面粗糙度的影响规律,结果表明:在一定铣削参数范围内,铣削深度越小表面粗糙度值越大,表面粗糙度随着铣削深度的增加而降低。通过正交实验的极差分析得出影响表面粗糙度的主次影响顺序:铣削深度影响最为显著、主轴转速次之、每齿进给量较次之和径向切宽影响最小。通过minitab统计学软件,分析了两参数因素之间的交互作用对表面粗糙度的影响,其中主轴转速和铣削深度的相互作用对表面粗糙度的影响较大。在低速铣削范围内,得出高转速、大的切深和小的每齿进给量对提高表面粗糙度非常有利。     

基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度预测技术研究

使用声发射技术对铣削过程进行监测,通过对声发射信号进行频域分析,比较不同频段的能量比来在线预测加工后的表面粗糙度.     

微细精密铣削表面粗糙度DRSM研究

DRSM方法具有序贯性、可旋转性、模型的稳健性以及试验次数少等优点,近年来逐渐运用在微细精密车铣加工运用中,笔者着重对微细精密铣削表面粗糙度进行DRSM分析,得出了微细精密铣削条件下工艺参数对表面粗糙度的影响规律,并进行了表面粗糙度的预测,有较强的理论实践和现实意义。     

弯管内表面铣削加工粗糙度仿真研究

基于一种新颖的内置导轨弯管内表面铣削加工装置,建立针对弯管内表面加工粗糙度预测的球头铣刀铣削加工仿真数学模型,并采用MATALB进行仿真加工计算与微观几何形貌绘制。通过等切削参数实验验证模型有效性,对比表面轮廓仪观测的实验加工表面与模型计算输出的表面微观几何形貌特征,二者呈现相同的变化趋势,且粗糙度值Ra相对误差最大为15.7%,在允许范围内。模型可信度高、可靠性强,对研究弯管内表面加工粗糙度的影响因素有一定理论指导意义。     

微细铣削表面形貌形成分析

基于最小切削厚度的概念,提出了微细铣削过程槽底表面几何形貌仿真模型。通过微细铣削表面形貌的仿真和表面粗糙度Ra值的计算以及微细铣削实验,对微细铣削表面粗糙度随着每齿进给量变化的规律进行了分析和描述。     

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。     

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。     

TiAIN涂层铣刀铣削CoCrMo合金切削性能的试验研究

针对医用人工假体材料钴铬钼(CoCrMo)合金的高速铣削加工性能进行了试验研究。深入分析了铣削速度对铣削力、表面粗糙度、表面形貌和刀具的磨损的影响。并获得能够保证对其进行高效高精度加工的合理工艺参数。     

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。     

球头铣刀余摆线加工表面形貌的建模与仿真研究

余摆线铣削因切削力小、表面质量和生产率高,而广泛应用于高速加工中。球头铣刀因适应性好,且姿态可灵活调整,而成为多轴加工复杂表面的常用刀具。然而,球头铣刀齿形复杂,余摆线铣削的运动轨迹方向不断变化,工件的材料去除和表面形貌的创成过程异常复杂,传统方法建模困难。提出一种球头铣刀余摆线加工表面形貌的数值仿真方法,根据齐次坐标矩阵变换原理建立刀齿的运动轨迹方程,通过改进Z-MAP算法完成了加工表面形貌的仿真。该算法通过建立刀齿微元的随动矩形包围圈和瞬时扫掠四边形,使用角度累加法快速地获取刀齿微元在单位时间步长内扫掠到的工件网格点,根据多元函数的泰勒公式,用线性插值的方法求出该网格点的高度坐标。仿真结果表明球头铣刀余摆线铣削的表面形貌整体上优于普通直线铣削。试验结果表明,在垂直和倾斜加工条件下,球头铣刀余摆线铣削获得的表面形貌与仿真结果具有较高的一致性,说明所提出的方法可以预测球头铣刀余摆线的加工表面形貌。     

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。     

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。     

浅谈顺铣与逆铣在铣削加工中的应用

在铣削加工中,采用顺铣还是逆铣方式是影响加工表面粗糙度及刀具切削寿命的重要因素之一.铣削方式的选择应视零件图样的加工要求,工件材料的性质、零件在加工中装夹的受力特点以及机床、刀具等条件综合考虑顺铣与逆铣在铣削加工中的应用.在现代加工技术中,各单位对于顺铣与逆铣的应用情况也不尽相同.因此需要掌握顺铣与逆铣的知识和在加工中的应用及切削力的分析.     

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。