磨削加工仿真预报系统的研究现状及发展趋势

磨削加工作为大部分产品成形前的最后一道工序,直接影响产品的加工精度和表面质量。磨削加工的多参数输入、输出和磨削过程中输入、输出参数之间的非线性映射决定了计算机仿真技术在磨削加工中应用的重要性。概述了计算机仿真技术相关理论,基于国内外磨削加工及预报模型,包括磨削运动学、磨削力、磨削温度、磨削液等模型的研究现状,对国内外将计算机仿真技术与磨削加工预报模型理论相结合的磨削加工仿真预报系统的研究现状进行了阐述。着重叙述了国内学者在磨削加工仿真预报系统软件开发方面的研究工作,最后展望磨削加工仿真预报系统的研究发展趋势。     

强力砂带平面磨削加工精度的研究

本文结合强力砂带平面磨削工艺的实现，对加工精度进行了综合分析，建立了决定磨削尺寸精度的双工位强力砂带平面磨床精磨头的磨削残留量Δ的数学模型，并进行了Δ的工艺试验研究，得出了一些重要结论，还提出了提高平面度的主要措施。这些理论、试验研究结果具有重要的理论和实践意义。     

整体叶盘叶片砂带磨削加工振动数值仿真研究

以整体叶盘叶片型面砂带磨削过程中的加工振动规律为研究对象,采用改变磨削正压力,砂带线速度,进给速度和接触轮硬度各项工艺参数的正交试验法,基于ABAQUS对磨削过程中进行多磨粒数值仿真,得到了整体叶盘叶片型面砂带磨削过程的加工振动规律。最后,通过对仿真结果的评价,得到了各工艺参数对加工振动的影响规律,按影响程度由大到小排序依次为:磨削正压力,砂带线速度,进给速度和接触轮硬度。     

数控高效蜂窝磨削加工设备及工艺

针对航空发动机蜂窝环形密封件磨削加工的工艺要求,开发了6轴数控电火花蜂窝磨削加工专用机床,由计算机对加工电参数、伺服过程及工艺规准进行自动控制,得到了高效、精密的加工效果。     

面向航空航天难加工材料磨削过程的模拟与智能控制

近年来，钛合金、高温合金、金属间化合物、高强度钢等难加工材料凭借优异性能广泛应用于航空航天领域关键构件。磨削作为难加工材料及关键构件精密制造的终加工方法，对制造质量与生产效率具有直接影响。然而，由于材料的难加工特性以及磨削过程的复杂性，导致磨削过程极易出现磨削力大、磨削温度高、砂轮磨损严重以及加工质量差等问题。本文针对航空航天难加工材料，以磨削加工过程模拟与智能控制技术为主线，总结了磨削过程力、温度、砂轮磨损及表面完整性等方面的研究进展和现存问题。最后，本文针对当前研究存在的主要问题，对未来磨削过程模拟与智能控制技术的发展趋势进行了展望。     

汽轮机叶片数控砂带磨削工艺与试验研究

汽轮机叶片的材料是一种难加工材料，而砂带磨削是一种高效，节能的新的磨削工艺方法。本文介绍将汽轮机叶片的复杂型面以砂带磨削技术来进行数控加工，不但提高了叶片型面的加工质量，而且提高了加工效率。本文对其他难加工工件的二维成形表面的加工，也具有普遍的意义。     

干式气缸套外圆无心磨削加工浅析

外圆无心磨削是工件不定心的磨削，是一种适应大批量生产的高效率磨削方法。在干式气缸套生产线上，采用外圆无心磨削来加工气缸套的外圆直径也是一各比较先进的工艺措施。本文根据多年的生产经验和实际情况，对干式气缸套外圆无心磨削的加工原理，外圆直径的成圆过程，导轮曲面及修整和无心磨削加工的产品质量与控制等方面进行分析探讨。     

绝缘陶瓷电火花磨削加工的研究

针对绝缘陶瓷的磨削加工问题，提出了基于绝缘陶瓷辅助电火花加工原理的绝缘陶瓷电火花磨削加工方法。介绍了绝缘陶瓷材料的电火花磨削加工原理，对绝缘陶瓷Si3N4进行了电火花磨削加工工艺试验，研究了电参数对绝缘陶瓷Si3N4电火花磨削加工速度的影响，进行了微细轴电火花磨削加工试验，加工出了直径1mm的Si3N4绝缘陶瓷微细轴。     

GH4169镍基高温合金砂带磨削材料去除研究

提出了一种GH4169镍基高温合金磨削新方法——恒压力堆积磨料砂带磨削方法。该方法运用恒压力砂带磨削技术实现磨削过程的压力控制,从而减少磨削过程中切削力的变化对磨削特性的影响,并且采用具有自锐作用的堆积磨料砂带实现GH4169镍基高温合金材料的高效率磨削加工。通过正交实验法对镍基高温合金材料试件进行磨削实验,分析了砂带线速度、磨削压力、振动频率等磨削工艺参数的影响,根据极差分析方法得到了影响材料去除率的因素及砂带磨损的最优工艺。     

熔融石英高效精密磨削技术的研究

熔融石英具有结构强度高，抗热振阻力功能强的优点，很适合作天线罩材料。但其硬度高，、脆性大，很难进行精密加工。本文介绍了运用电镀金刚石磨轮干磨削技术，对熔融石高效精密加工的磨削工艺。     

磨头磨削镍基高温合金仿真

镍基高温合金磨削过程中磨削力是影响表面质量的重要参量。为构建磨削力有限元仿真预测模型,基于电镀磨头实际表面形貌,通过调用分布函数的方法,建立磨粒高度随机且整体服从二维高斯分布磨头整体模型,进行磨削过程有限元仿真与磨削力试验验证。结果表明：磨头整体模型具有真实磨头的随机特性,优势在于充分考虑多磨粒相互作用的磨削特性;磨削仿真过程中可观察到划擦、耕犁、切屑成形3个典型阶段,高度还原实际磨削过程;磨削力试验与仿真的单位宽度切向与法向磨削力在不同参数下变化趋势相同,平均误差分别为8.2%和8.6%。仿真模型对镍基高温合金磨削力有很好的预测效果。     

基于RBF神经网络的磨削表面粗糙度预测模型

工件表面粗糙度是反映表面完整性指标中极为重要的一个参数,也是衡量磨削加工质量的重要因素之一,准确地预测磨削表面粗糙度对于快速合理地选择磨削加工工艺参数具有重要意义。通过开展实际磨削实验获得磨削加工数据,对获取的样本数据进行归一化处理以适应RBF神经网络的学习。同时采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,最终建立了基于径向基函数神经网络的磨削表面粗糙度预测模型,并利用MATLAB进行仿真预测。仿真结果表明:该预测模型准确率很高,能为表面粗糙度预测研究提供可靠数据。     

20CrMnTi高速外圆磨削试验研究及参数优化

为改善20Cr Mn Ti渗碳合金钢的表面磨削效果,对20Cr Mn Ti合金钢进行了高速外圆磨削试验,分析了磨削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于高速磨削试验,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出了20Cr Mn Ti合金钢的磨削粗糙度预测模型。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,针对企业实际的磨削问题优选了工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可提高加工效率,这为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。     

GCr15钢平面磨削力仿真分析与实验研究

目的 对不同磨削工艺参数下的平面磨削力进行预测,对磨削机理进行研究,进而控制磨削加工质量。方法 考虑CBN砂轮表面磨粒形状的多样性、姿态的多样性和空间分布的随机性,建立CBN砂轮模型,对GCr15材料模型进行有限元砂轮磨削仿真。同时使用CBN砂轮,采用不同的工件进给速度对GCr15进行单因素平面磨削实验,使用三坐标测力仪测量不同磨削参数下的磨削力。结果 建立的仿真砂轮模型的表面形貌与真实砂轮接近,仿真砂轮上的磨粒出刃高度均服从正态分布,与实际砂轮一致。对比随机多面体磨粒模型和真实CBN磨粒照片,两者形貌相似。磨削力实验和仿真结果表明,工件进给速度由3 m/min增大到18 m/min时,磨削力逐渐增大,仿真所得法向磨削力最大误差远小于切向磨削力。结论 实验结果与仿真结果具有一致性,证明了砂轮磨削有限元仿真模型可用于磨削力预测。因为仿真中无法考虑实际砂轮尺寸和砂轮表面结合剂对磨削的影响,结果具有一定误差,仿真的准确性有待进一步提高。研究结果为使用有限元方法研究磨削机理和控制磨削加工质量提供了思路。     

基于环形非均匀热源的磨削温度场建模与实验研究

目的解决杯形砂轮平面磨削复合材料时的热损伤及温度实时监测困难等问题,对磨削温度场的动态变化规律进行相关研究。方法通过分析杯形砂轮平面磨削时材料的去除机理,在柱坐标系下提出周向和径向呈不同函数分布的非均匀热源模型,并基于该模型建立磨削温度场的数值模型用于预测磨削温度,最后提出杯形砂轮平面磨削时磨屑带走热量所引起温度预测误差的计算方法。开展人工热电偶测温验证实验,对比不同热源模型下的预测值和实验值,验证非均匀热源及其温度场数值模型的准确性。结果相较于均匀热源下的温度场,非均匀热源下的温度场与实际温度场具有更高的吻合度,将温度预测的误差从约23%降低到6.5%以下。结论磨削深度对磨削温度具有较大的影响,且在进行高效深磨的时,为保证温度预测的精度,需考虑磨屑带走热量所引起的误差。     

切入式磨削烧伤仿真预测与控制方法研究

基于磨削热传递模型和磨削去除率模型,提出了一种基于监控功率信号的切入式磨削烧伤仿真预测与控制方法,对砂轮在粗磨、半精磨、精磨、光磨各阶段的磨削功率信号进行监测,再利用计算机对机床数控系统各加工工艺参数进行控制,使砂轮实际磨削功率信号始终低于磨削烧伤最大功率边界的5%～15%,来避免出现工件磨削烧伤现象;同时,用轴承套圈内圆磨削试验验证了该方法的有效性和实用性。      

基于动态惯性权重粒子群算法的磨削低能耗加工方法

利用三层误差反向传播(back propagation, BP)神经网络建立磨削能耗预测模型,以砂轮线速度、进给速度和磨削深度为影响因素设计125组全因子试验,并取其中的75组试验数据作为该预测模型的训练样本与测试样本。采用动态惯性权重改进粒子群算法(adaption particle swarm optimization, APSO),以BP神经网络的预测作为适应度函数,以最小能耗为目标进行迭代寻优获取最优工艺参数。结果表明:模型预测结果较为准确,采用优化后的工艺参数能够有效降低磨削能耗。      

磨削智能预测控制系统研究

建立了一种智能预测控制系统。该系统根据各磨削阶段的特点,在不同阶段分别采用不同的优化控制策略：粗磨阶段,采用在烧伤极限内大进给和变速磨削优化策略;精磨阶段,采用由神经网络预测、模糊逻辑控制的工件尺寸智能优化方法;光磨阶段,采用工件表面粗糙度模糊神经网络预测辨识控制方法。基于神经网络的专家系统,提供各阶段初始磨削加工参数。实验结果表明,该系统在外圆磨削加工中适应性强,可极大地提高磨削质量和效率。     

安全阀关闭件研磨修复粗糙度预测与实验研究

目的优化安全阀关闭件研磨工艺参数,提高安全阀密封面研磨质量。方法采用Al2O3砂纸为磨具,通过正交试验研究了磨粒细度、研磨时间、研磨转速、研磨压力对阀座和阀瓣表面粗糙度的影响规律。采用粗糙度测量仪对阀座和阀瓣的表面粗糙度进行检测,初步获得了较好的研磨工艺参数。采用MATLAB中BP神经网络解决非线性映射逼近问题,建立表面粗糙度预测模型,分析安全阀研磨工艺实验得来的16组真实样本数据,并对不同工艺参数下的粗糙度进行预测。结果通过正交试验可以初步获得较好的研磨工艺参数,分别是:磨粒细度1500目、研磨压力100 N、研磨转速100 r/min、研磨时间10 min。进一步设计更全面的正交试验,验证粗糙度模型的预测结果,得到最好的研磨方案是:砂纸细度1500目、研磨压力120 N、研磨转速80 r/min、研磨时间12 min。结论粗糙度预测模型能够很好地预测表面粗糙度,并得到最佳工艺参数,表面粗糙度可以降低到0.074μm,有效地提高了研磨质量。