虚拟数控车削表面形貌的仿真与表面粗糙度预测

在国内外各种研究工作的基础上,综合考虑影响表面轮廓形成的各种相关因素,提出矢量叠加和参数动态修正两种方法相结合而建立加工表面轮廓的模型,从而解决了全方位、真实预测数控车削表面粗糙度这一技术难题。阐述了应用VC 6.0和OpenGL建立其不规则表面轮廓的关键技术。     

超精密车削表面粗糙度的控制与优化

金刚石车削是利用高精度机床与锋利的单晶金刚石刀具加工出尺寸精度高、表面完整性好的零件的一种金属加工技术。用回归分析的方法，根据金刚石车削铝合金的实验结果可以建立表面粗糙度预测模型，这种方法能够以较少的实验次数获得大量的加工信息。在一定条件下，利用优化设计软件可以实现切削参数的优选，用优选得到的最优切削参数组合进行超精密加工，能够获得超光滑加工表面。     

淬硬钢高速硬车削表面粗糙度的试验研究

采用PCBN刀具进行高速硬车削AISI P20淬硬钢的切削试验,并通过正交试验分析给出试验范围内的最优加工参数组合。基于所建立的表面粗糙度经验模型,采用数值仿真的方法分析切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响规律。结果表明,增大切削速度和刀尖圆弧半径可有效降低表面粗糙度,而当进给量增大时,表面粗糙度显著增加;同时,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径次之,切削速度也有较大影响,而切削深度的影响则非常微弱。     

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。     

TC18钛合金车削加工的切削力和表面粗糙度

采用正交试验法对TC18钛合金进行了车削试验,使用直观分析法、经验模型分析法和极差分析法研究了主轴转速、进给深度和切削深度对切削力和表面粗糙度的影响。结果表明:和进给深度、主轴转速相比,切削深度对切削力的影响最大,随着切削深度的增加切削力不断增大;进给深度对表面粗糙度的影响最大,切削深度的影响次之,主轴转速的影响最小;在切削力和表面粗糙度的指数经验模型中,拟合程度较高的为主切削力(Fz)的参数模型,且显著程度相对较高。     

精密车削Cr12模具钢的表面粗糙度研究

对Cr12模具钢进行了高速精密车削试验,研究了切削速度和进给量对加工表面粗糙度的影响。结果表明:提高切削速度和减小进给量有利于改善Cr12模具钢的加工表面质量;但切削速度超过某一范围后,进一步提高切削速度不能明显降低表面粗糙度;进给量超过一定范围后,表面粗糙度会明显增大。     

基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

车削ZG30Cr20Ni10零件表面粗糙度试验研究

用YG6X、YW2、Fe-Al/Al2O3陶瓷刀具对ZG30Cr20Ni10奥氏体耐热钢进行了车削试验研究,得出了切削用量对加工表面粗糙度的影响规律。     

影响超精密车削表面粗糙度几种主要因素分析

论述了影响超精密车削表面粗糙度的几种主要因素,详细分析了刀具几何形状、最小切削厚度、不规则的金属变形、切削用量、振动等因素对加工表面粗糙度的影响,为超精密车削加工表面质量的控制提供了依据。     

基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测

表面粗糙度是评价磨削加工质量的重要指标,表面粗糙度预测是实现表面粗糙度在线控制的前提。针对现有神经网络方法在预测外圆纵向磨削表面粗糙度方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测方法。在分析了影响外圆纵向磨削表面粗糙度预测主要因素的基础上,建立了基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度。     

端面车铣加工表面粗糙度预测模型的研究

在对车铣复合加工表面粗糙度的形成机理进行理论分析的基础上,建立了端面车铣复合加工粗糙度的预测模型。根据残留面积高度的几何分析,进行了残留面积高度的三维仿真计算。对计算结果进行分析可知车铣加工中端面的表面粗糙度值并不一致,零件直径越大处残留高度越大;粗糙度值越大,随着径向尺寸的减小,粗糙度值逐渐降低。     

Development of Empirical Models for Surface Roughness Prediction in Finish Turning

Surface roughness plays an important role in product quality. This paper focuses on developing an empirical model for the prediction of surface roughness in finish turning. The model considers the following working parameters: workpiece hardness (material); feed; cutting tool point angle; depth of cut; spindle speed; and cutting time. One of the most important data mining techniques, nonlinear regression analysis with logarithmic data transformation, is applied in developing the empirical model. The values of surface roughness predicted by this model are then verified with extra experiments and compared with those from some of the representative models in the literature. Metal cutting experiments and statistical tests demonstrate that the model developed in this work produces smaller errors than those from some of the existing models and have a satisfactory goodness in both model construction and verification. Finally, further research directions are presented.     

TensorFlow框架下的车削工件表面粗糙度预测方法

利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz.利用数控车床加工数据对神经网络进行训练,训练好的网络可以用来预测工件的表面粗糙...     

高速磨削表面粗糙度预测模型研究

磨削表面质量的优劣直接影响零件的性能与使用寿命,其主要由表面粗糙度表征。运用最小二乘支持向量机预测理论与参数优化算法建立了高速磨削表面粗糙度预测模型,搭建了磨削闭环系统。通过实验分析得出,对试样内工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0095,均方根误差为MSE=0.0050;对试样外工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0119,均方根误差为MSE=0.0054。高速磨削表面粗糙度预测引导了磨削参数的设定,形成了磨削过程的闭环反馈控制,提高了高速磨削加工的自动化水平,磨削精度、效率,同时降低了磨削的废品率。     

细长轴振动车削表面粗糙度的研究

根据超声波振动车削加工原理,第一步通过逐点单因素试验对超声振动切削下细长轴不同位置处表面粗糙度随切削用量的变化进行了研究,确定了不同切削因素变化下细长轴表面粗糙度的极值位置;第二步通过正交试验研究了超声振动车削细长轴时切削用量对工件整体平均表面粗糙度的影响,并与普通切削进行了对比试验。试验结果表明:超声波振动车削能够显著改善细长轴加工后的表面粗糙度。同时研究了各切削用量对表面粗糙度的影响规律,并对超声振动切削参数进行优化,得出试验最佳切削参数。     

高速铣削表面粗糙度建模与预报

在五轴高速加工中心上,采用多元回归正交试验法对45#中碳钢和P20模具钢进行了高速铣削试验。基于概率统计和回归分析原理,建立了表面粗糙度预测模型,并对回归方程和回归系数分别进行了显著性检验。通过分析正交试验直观图,研究了铣削用量对表面粗糙度的影响。为合理选择铣削参数提供了可靠的依据。     

Influence of Vibration on Surface Roughness in Turning

Russian Engineering Research - Errors in machining and the relation between the final surface roughness and the vibration of the machining system (the lathe, the attachment, the tool, and the...     

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。