盖板件高效铣削表面粗糙度预测与工艺参数优化

为了保证7075铝合金盖板件铣削表面质量和提高铣削加工效率,进行工艺参数优化,通过响应曲面法(RSM)构建铣削加工表面粗糙度预测模型,分析铣削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于表面粗糙度预测模型建立高效铣削工艺参数优化目标方程,采用改进的粒子群算法(PSO)对目标方程进行优化,运用优化后的工艺参数对某盖板件进行铣削加工。试验结果表明：采用优化后的工艺参数进行盖板件铣削加工可以满足表面粗糙度要求,验证了预测模型的准确性和改进PSO方法的可行性。     

钛合金铣削表面粗糙度检测及多元预测模型研究

搭建铣削力与工件表面粗糙度铣削试验系统,设计正交试验方案,对难加工金属TC4钛合金进行铣削试验。利用三向力测力仪采集铣削力信号,用表面粗糙度测定仪测量工件表面粗糙度,并提取特征值。对特征值进行3种正态性检验。研究结果表明,特征值均不满足严格的正态分布。基于Spearman相关性分析,得到三向铣削力与表面粗糙度相关系数均介于0.7～0.8之间,属于极强相关,可以用于构建表面粗糙度预测模型。基于响应面法,分别以铣削工艺参数、铣削力及铣削工艺参数-铣削力组合为连续因子,以表面粗糙度为响应因子做响应面分析,建立了3种表面粗糙度预测模型。通过对模型参数、表面粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图的分析可知,铣削工艺参数-铣削力组合预测模型的预测精度最高,多元相关系数值为0.917 3,修正的多元相关系数值为0.855 2,远高于其他2种模型,可以较好地预测TC4钛合金的表面粗糙度,证明了采用多因子组合的方法提高模型精度的可行性,提供了一种可靠的提高钛合金铣削表面粗糙度预测精度的方法。     

基于响应曲面法的高速铣削Ti6Al4V表面粗糙度的预测模型与优化

提出了一种铣削难加工材料钛合金Ti6Al4V表面粗糙度的建模方法。采用BBD响应曲面法,建立了用于表面粗糙度预测的多元回归模型,运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,利用响应曲面法对表面粗糙度建立等值响应曲面,从而可以通过切削参数的优化在保证加工质量的前提下获得更高的材料去除率,实现难加工材料钛合金高效切削。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙预测模型方法的不足,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其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,为切削参数的优先和表面质量的控制提供了依据。     

磨料水射流铣削钛合金深度与表面粗糙度研究

磨料水射流铣削技术柔性大、工艺参数复杂,其加工性能难以有效控制。针对这一问题,本文首先通过响应曲面法研究了磨料水射流铣削钛合金时典型工艺参数对铣削深度和表面粗糙度的影响,并采用传统回归方式建立了经验预测模型;其次在结合磨粒磨损理论、高斯轮廓模型和表面成形分析的基础上,进一步建立了铣削深度和表面粗糙度的半经验预测模型;然后利用实验数据进行了参数标定;最后通过实验验证和对比了两种模型。结果表明,两种预测模型的平均误差均小于15%,相比经验模型,半经验模型既可以解释参数影响和铣削机理,又可以保证预测的准确率和稳定性,对于控制铣削深度和表面质量具有重要价值。     

基于响应曲面法的C/SiC磨削表面质量预测

二维编织碳纤维增强碳化硅复合材料在航空航天领域应用广泛。作为反射镜的基体材料,人们对它的表面质量要求较高,需要提高磨削加工后材料表面的质量。因此,设计并开展磨削工艺参数3因素3水平正交实验,分析各参数对表面质量的影响。以面粗糙度Sa为表面质量评价指标,基于响应曲面法建立面粗糙度Sa预测模型,对磨削表面质量进行预测。根据建立的预测模型,以材料去除率为约束条件,以表面粗糙度为目标,优化磨削工艺参数,并开展磨削实验,以验证预测模型的有效性。     

航空铝合金三维端铣表面粗糙度的LS-SVM控制研究

为提高加工工件的表面质量,需要有效控制加工工件表面粗糙度,因此有必要建立精度高、泛化能力强的表面粗糙度预测模型。首先基于具有位错动力学物理基础的Z-A材料本构模型,建立航空铝合金7050材料的三维端面铣削有限元仿真模型,并设计正交试验验证有限元模型的可靠性;其次建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以仿真所提供的样本数据为输入,拟合铣削参数与表面粗糙度的复杂非线性关系,实现了表面粗糙度的预测,结果表明LS-SVM模型预测的相对误差不超过6%;最后基于LS-SVM表面粗糙度预测模型得出各铣削参数对表面粗糙度的影响,为生产实际提供指导。     

TC4钛合金高速铣削表面粗糙度研究

TC4钛合金被广泛地用于航空航天等众多领域,为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率,对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度进行研究具有十分重要的意义。切削参数是影响TC4钛合金加工表面粗糙度的重要因素,采用了正交试验分析主轴转速n、铣削深度ap、铣削宽度ae和每齿进给量fz等4个试验因素对表面粗糙度的影响规律,运用了极差分析法绘制出铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线。利用了多元线性回归分析计算出表面粗糙度的数学模型,采用F值检验法对数学模型和模型参数进行了显著性验证:FF0.01(4,11),证明了模型和参数都是高度显著的。利用了表面粗糙度预测模型对另外8组切削参数进行粗糙度预测,并将预测结果与实际实验结果时行对比,最大误差为8.9%,验证了表面粗糙度预测模型的有效性,为TC4钛合金加工提供了理论依据。     

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。     

TC4钛合金铣削力及表面粗糙度分析

铣削力和表面粗糙度是评价工件加工工艺质量的重要指标,特别是对于薄壁件的加工,过大切削力会使零件产生弹塑性变形,造成零件过切或欠切,从而严重影响工艺质量.本文通过多因素正交实验,研究了各铣削参数对铣削力及表面粗糙度的影响程度,并建立了铣削力及表面粗糙度的经验预测模型.结果 表明,在铣削力方面,铣削深度和每齿进给量的影响高...     

铣削加工粗糙度的智能预测方法

提出了一种基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度智能预测方法.首先进行了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的正交实验,再通过对主轴转速、进给速率和切削深度三因素,以及各因素之间交互三水平实验的数据分析,找出了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的一些规律.利用最小二乘支持向量机算法建立了铣削预测模型,通过该模型能在有限实验基础上利用工艺参数方便地得到粗糙度预测值.实际预测表明,在相同情况下,该模型构造速度比反向传播神经网络建模预测方法高2个～3个数量级,预测精度高10倍左右.     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

69111铣削加工参数优化研究

针对69111不锈钢材料的难加工性,设计四因素四水平正交切削实验,探索不同工艺参数对69111材料加工的影响规律。以铣削力和表面粗糙度为目标进行工艺参数优化。采用极差分析方法对铣削力数据进行处理,获得不同工艺参数对铣削力影响序列,同时采用非线性回归方法,获得切削力经验公式,为切削力的预测提供理论依据;对表面粗糙度值进行极差分析,获得不同工艺参数对Ra的影响程度,综合工艺参数对切削力和表面粗糙度的影响进行工艺参数优化,为实际生产69111材料高速高效加工提供支持。     

钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型研究

TC25钛合金具有良好的高温强度和热稳定性,是制造航空发动机的理想材料。表面粗糙度是衡量钛合金零件表面加工质量的重要指标。基于正交试验数据,采用极差分析探究各铣削参数对铣削表面粗糙度的影响程度与影响规律。影响表面粗糙度的铣削参数的主次顺序为:每齿进给量f_z主轴转速n轴向切深a_p径向切深a_e。空列极差R=0.026,小于各因素极差值,说明各因素对指标均有较大影响且水平选择合理。采用多元线性回归方法建立了钛合金TC25铣削表面粗糙度预测模型。对预测模型进行了显著性检验,F=21.547 3F(4,11),说明模型高度显著。通过加工验证试验,证明了切削参数A_3B_1C_1D_1为最优组合。验证试验的预测误差为1.2%～8.1%,证明预测模型具有较高的精度。     

应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

基于回归遗传算法的高速铣削工艺参数优化

针对高速铣削加工中心效率低、经济性不高的特点,利用正交试验建立了表面粗糙度和铣削力的预测模型,并利用遗传算法优化高速铣削工艺参数,通过验证试验表明,优化后的工艺参数在实际生产中,加工效率、加工质量都有了很大提高.     

基于LS-SVM的汽轮机叶片高速铣削表面质量预测建模

针对汽轮机叶片高速铣削加工中存在的表面质量不易控制问题,借助最小二乘支持向量机原理,建立了被加工不锈钢叶片表面的粗糙度预测模型。实验结果表明,该模型能方便地预测切削速度、主轴转速、进给量、铣削宽度等铣削参数对铣削加工工件表面粗糙度的影响,并能利用有限的实验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值,模型适合于表面粗糙度预测,回归预测精度高。     

基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测

不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度。考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型。首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测。将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面粗糙度预测系统,最后采用两样本T分配假设检验,以此验证该预测系统的有效性与可行性。     

纳米氧化锆陶瓷刀剪高效高精磨削工艺参数优化研究

基于刀剪专用磨削设备的特点,在选择较大精磨削厚度(0.4 mm/刀)、保证高效精磨削的前提下,分析其它磨削工艺参数(切削速度、进给量和被加工工件的曲率半径)对表面粗糙度的影响规律。基于二阶响应曲面法,建立了表面粗糙度预测模型;根据试验结果,采用最小二乘估计得出回归系数,对回归方程进行了显著性检验,运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,利用响应曲面法对表面粗糙度建立等值响应曲面,通过磨削参数的优化,在保证加工质量的前提下,获得更高的材料去除率。结果表明,被加工工件的曲率半径对磨削表面粗糙度的影响最大,进给量次之,切削速度影响最小;二次响应曲面法预测模型回归显著,置信度高,可用于加工前的磨削参数选择,达到对表面粗糙度进行预测和控制的目的,从而实现纳米氧化锆陶瓷刀剪高效高精磨削。     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.