高速铣削铸铝半圆弧工件表面粗糙度的实验研究

通过正交实验研究了采用球头铣刀高速铣削铸铝半圆弧内表面时表面粗糙度的影响因素及变化规律,分析了影响半圆弧加工表面质量的各种因素的主次关系.实验结果表明:高速铣削半圆弧内表面时,不同弧段的已加工表面粗糙度不同,切削行距和切削速度对已加工表面粗糙度影响最大,而被加工工件的圆弧半径对已加工表面粗糙度没有太大影响.     

铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

钛合金铣削刀具的磨损对工件表面沿主轴方向粗糙度的影响

采用硬质合金立铣刀对Ti6Al4V进行高速铣削正交试验,将新刀具所加工的工件表面粗糙度和后刀面磨损至0.05 mm左右时的刀具所加工出来的工件表面粗糙度值进行对比分析,研究磨损后的刀具对工件表面粗糙度的影响。利用粗糙度仪对工件表面粗糙度进行测量,使用超景深显微镜对加工后的工件表面形貌以及刀具磨损情况进行观察,并利用测力仪测量铣削加工过程中刀具产生的铣削力。结果表明:当刀具后刀面磨损至0.05 mm时,其切削参数对工件表面的粗糙度影响大小与刀具崭新时的不一样,这是由于刀具的磨损导致在加工时刀具发生了振颤,从而影响到了工件沿机床主轴方向的粗糙度使其粗糙度增大。     

高速铣削表面粗糙度的研究

通过在HSM－700型高速铣床上的正交铣削试验，联系平时实际的生产加工情况，分析高速铣削的切削加工参数对零件表面粗糙度的影响。通过分析不同铣削参数下的零件表面粗糙度和切屑变形，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

面齿轮高速铣削表面粗糙度建模与实验分析

根据对面齿轮高速铣削齿面表面粗糙度的形成机理,分析了面齿轮高速铣削加工中的面齿轮齿面方程,建立了面齿轮高速铣削加工中的铣刀运动轨迹方程。根据高速铣削加工过程中球头铣刀刀刃实际扫成面的交点方程的坐标系,求出高速铣削残留高度。根据球头铣刀受力偏心和弯曲变形,求出面齿轮高速铣削瞬态铣削高度,进而编写M文件计算不同参数变化时对表面粗糙度的影响,通过计算值与实测值的对比,其最大误差在12.8%,结果表明,粗糙度数学模型计算值和实测值基本一致。     

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.     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

航空铝合金腹板铣削加工的表面粗糙度的研究

以7050-T7451航空铝合金腹板为研究对象,并通过高速铣削试验,分析铣削力、刀具副偏角和每齿进给量对腹板表面粗糙度的影响。结果表明:表面粗糙度随铣削力、刀具副偏角和每齿进给量的增大而增大;随铣削深度ap的增大,表面粗糙度呈现先增大后减小的趋势,且当ap2.4mm,表面粗糙度基本不受其影响。研究结论对生产实践有重要的指导意义。     

超声振动铣削2A12表面粗糙度实验研究

利用小径立铣刀对铝合金进行超声振动铣削实验,重点探讨了超声振幅与每齿进给量对工件槽底表面粗糙度的影响.实验结果表明:槽底表面粗糙随着超声振幅的增大而增大,在每齿进给量fZ<4μm/z时槽超声振幅为主要影响因素;每齿进给量fZ>6μm/z时每齿进给量为主要影响因素.在超声振动铣削加工中应尽量选择小进给量可获得较小槽底表面粗糙度.通过扫面电镜对工件微观形貌观测证实了施加振动后脉冲切削和断续切削双重作用导致槽底表面粗糙度增大.     

高速精加工表面粗糙度值预测模型研究

通过试验设计的方法系统研究了高速加工中加工参数的合理选择对于零件表面质量的影响.建立了工件的表面粗糙度预测模型.实验结果表明:径向切深对粗糙度影响最为显著,每齿进给量次之,而轴向切深和切削速度影响不显著.但是轴向切深和切削速度是加工效率的保证.     

PCD和HTi10刀具铣削CFRP试验研究

针对碳纤维复合材料(CFRP)难加工的特性,文中采用PCD和HTi10刀具进行了CFRP铣削试验,对加工过程中的铣削力、刀具磨损和表面粗糙度进行了分析。结果表明:PCD和HTi10刀具的铣削力和表面粗糙度变化规律一致,均随转速的增大而减小,随进给速度的增大而增大,但PCD刀具的铣削力更小,加工质量更好;与HTi10相比,PCD刀具的铣削力对刀具磨损更加敏感,更适合应用在加工环境较好的条件下。在CFRP加工过程中,粗加工时优选HTi10刀具,精加工时优选PCD刀具,宜选用高转速、低进给的切削参数。     

铣削铝合金表面粗糙度试验研究

由于表面粗糙度对零件的使用性能,如零件的相互配合的稳定性、耐磨性、耐腐蚀性和使用寿命等都有着很大影响,所以它是表面加工质量的一个非常重要评价指标。表面粗糙度的形成机制可以归结为刀具结构以及形状参数等变量、切削参数变量、加工零件的形状或者要求的特殊性和切削过程中惯性等变量因数,然而这些因素的影响又不是单独作用在表面粗糙度上的,彼此存在一定的交互影响,因此,研究在铣削铝合金的过程中刀具几何参数及切削参数变化对表面粗糙度的影响,为铝合金的铣削加工提供理论参考。     

端铣加工面尺寸误差预测

为了精确预测端铣加工面尺寸误差,利用铣削动态力卷积模型,引入表面生成窗概念,并考虑到工件与刀具的变形误差、机床空间误差与刀具偏摆的影响,建立了加工面尺寸误差预测模型。通过在铣床上进行实验,验证了该模型能够正确预测工件尺寸误差及其分布范围,且在铣刀轴向切深、主轴转速和进给速度一定的情况下,增加径向切深不会对工件尺寸误差产生显著影响。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。     

基于残留高度球刀铣削粗糙度建模及参数优化?

基于P20模具钢数控球刀铣削试验,对表面粗糙度的影响因素进行了研究。在试验数据极差分析的基础上得出了如下结论：加工残留高度是球刀铣削粗糙度最重要的影响因素。基于试验数据,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出P20模具钢球刀铣削粗糙度的数学模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对实际的问题优选了铣削工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可大幅提高加工效率,这为数控加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。