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。     

微细铣削铝合金表面粗糙度的实验研究

利用直径为2 mm的立铣刀对铝合金进行铣槽实验,研究分析切削速度与每齿进给量交互作用对加工槽底表面粗糙度的影响.实验结果表明:每齿进给量小于4μm时,随着切削速度的提高表面粗糙度值呈先减小后增大的变化趋势;而每齿进给量大于6μm时,随切削速度的提高表面粗糙度值先增大后减小.切削速度较低时,表面粗糙度值随每齿进给量的增大先减小后增大;但切削速度大于30 m/min时,随着每齿进给量的增大,表面粗糙度值呈现逐渐增大的趋势.     

微细铣削硬铝时切削用量对表面粗糙度的影响

利用自研的三轴微小型立式数控铣床和微径立铣刀(直径小于1mm),通过双因素及中心复合实验设计的方法,分析微细铣削硬铝LY12过程中的铣削参数(包括每齿进给量、轴向切深、主轴转速、刀具直径以及刀具悬伸量)对工件表面粗糙度的影响,重点探讨了每齿进给量和轴向切深对表面粗糙度的交互影响,并建立了数学模型,为微细铣削工艺参数的选择和表面质量的控制提供了基本依据。     

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。     

微细铣削表面粗糙度预报模型的序列二次规划

微细铣削技术日益广泛地应用于精密微型零件加工,其加工表面质量是研究的重要内容之一。以序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)方法对所建立的微细铣削表面粗糙度预报模型进行数学规划,得到表面粗糙度的最优切削参量组合,以此组合在精密微型铣床上铣削硬铝2Al2,利用激光扫描共聚焦显微镜(OLS3000)测得表面粗糙度的实际加工值与理论最优解之间的误差为8.1%,说明预报模型可靠,可以为微细铣削加工控制表面质量提供理论指导。     

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。     

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。     

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。     

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。     

PCD刀具高速铣削钛合金表面粗糙度的研究

通过利用回归正交设计和单因素试验设计方案进行了PCD刀具高速铣削钛合金TA15的粗糙度试验。建立了表面粗糙度与铣削用量之间的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠度。单因素试验中对影响表面粗糙度较大的因素做了重点研究,分析了影响机理。试验为合理选择PCD刀具高速铣削参数,保证良好的加工表面品质提供了依据。     

微铣金属表面微沟槽结构的粗糙度及形貌分析

为了提高和改善微沟槽表面质量,设计了高速微铣削实验,研究了微沟槽底面表面粗糙度和侧壁残留毛刺的变化规律。从理论角度引入了已加工表面的形成机理,建立了微观表面粗糙度理论模型,提出了刀具跳动对侧壁形貌变化影响的规律。利用三轴联动精密微细铣削机床加工微细直沟槽,并选取主轴转速、轴向切深、进给速度、刀具跳动量和材料组织结构为研究因素。采用多因素正交实验和极差分析法,对表面粗糙度值进行数值分析。铝合金,钢和钛合金三类微沟槽底面对应的最佳表面粗糙度值变化范围分别为1.073~1.481 μm,0.485~0.883 μm,0.235~0.267 μm;无刀具跳动钛合金微沟槽壁毛刺的最大高度为7.637 μm,而当刀具存在0.3 μm的径向综合跳动量时对应的微槽壁毛刺的最大高度为21.79 μm。铣削参数对表面粗糙度值的影响按从大到小依次为进给速度、主轴转速、轴向切深,且随着进给速度和轴向切深的增大,表面粗糙度值增大;随着主轴转速的增大,表面粗糙度值先减小后增大;在相同加工条件下,若微圆弧刀刃无磨损,微刀具的跳动量对微直沟槽侧壁表面质量有较大影响。同时,不同金属材料特性也是影响微沟槽表面质量的潜在因素。     

A dynamic surface roughness model for face milling

This paper presents a newly developed mathematical model for surface roughness prediction in a face-milling operation. The model considers the static and the dynamic components of the cutting process. The former includes of cutting conditions as well as the edge profile and the amount of runout of each insert set into a cutter body. The latter introduces the dynamic characteristics of the milling process. It is verified that such a model predicts the maximum or the arithmetic mean surface roughness value through the cutting experiments. The model can evaluate the surface texture of the precision parts machined with face milling.     

基于粗糙度形成机理的曲面高速铣精加工参数选用

为在曲面精加工中获得理想的表面粗糙度,通过分析表面粗糙度的形成机理,建立了粗糙度与走刀行距、进给率关系的数学模型;通过实验,建立了高速曲面铣削时粗糙度与加工倾角、主运动线速度关系的图谱,实现了在生产过程中按照加工目标的表面粗糙度确定相应的走刀行距、进给率、加工倾角、主运动线速度等加工参数.研究结果表明,该研究对提高加工...     

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.     

精密铣削表面温度的实验研究

以金刚石铣刀精密铣削铝合金为研究对象,在VICTOR Vcenter-65加工中心上进行精密铣削时已加工表面温度测量的实验。通过对实验数据处理分析,得到已铣削加工表面的温度经验模型。分析结果表明,在精密铣削中,已加工表面的温度与铣削深度、铣削速度以及进给速度有关,影响最大的是铣削深度,其次是铣削速度,影响最小的是进给速度。     

Position-varying surface roughness prediction method considering compensated acceleration in milling of thin-walled workpiece

Machined surface roughness will affect parts’ service performance. Thus, predicting it in the machining is important to avoid rejects. Surface roughness will be affected by system position dependent vibration even under constant parameter with certain toolpath processing in the finishing. Aiming at surface roughness prediction in the machining process, this paper proposes a position-varying surface roughness prediction method based on compensated acceleration by using regression analysis. To reduce the stochastic error of measuring the machined surface profile height, the surface area is repeatedly measured three times, and Pauta criterion is adopted to eliminate abnormal points. The actual vibration state at any processing position is obtained through the single-point monitoring acceleration compensation model. Seven acceleration features are extracted, and valley, which has the highest R-square proving the effectiveness of the filtering features, is selected as the input of the prediction model by mutual information coefficients. Finally, by comparing the measured and predicted surface roughness curves, they have the same trends, with the average error of 16.28% and the minimum error of 0.16%. Moreover, the prediction curve matches and agrees well with the actual surface state, which verifies the accuracy and reliability of the model.     

高速铣削7050-T7451铝合金表面粗糙度研究

高速铣削广泛用于航空铝合金材料的加工,以7050-T7451铝合金材料为试验对象,运用正交试验方法分析研究了铣削该铝合金材料时,切削速度、切削深度、切削宽度和每齿进给量4个因素对表面粗糙度的影响规律,并通过多元非线性回归分析得出表面粗糙度的经验公式.研究结果表明:加工表面呈交叉织网状形貌,表面粗糙度随每齿进给量和铣削深度的增大而增大,随切削速度的增大而减小,切宽对铝合金表面粗糙度的影响不明显.铣削参数对表面粗糙度的影响显著性依次为:每齿进给量fz切削速度v轴向切削深度ap径向切削宽度ae.     

Influence of eccentricity on roughness distributions in side milling

In this paper, a numerical model was used based on the tool-piece geometric intersection, which enables the determination of a roughness profile as a function of feed, tool radii and tool eccentricity in side milling processes. Average roughness R_a and peak-to-valley roughness R_t were obtained for a group or family of tools, defined by an average radius value and a standard deviation value of all tool radii. The Monte Carlo method was used to generate N random combinations of radius values for each family, according to a normal distribution. The model was validated by means of experimental tests. For each family of tools, roughness distributions were obtained at different feed values and for different eccentricity values. It was found that the higher eccentricity, the more asymmetrical roughness distributions become.     

Influence of minimum quantity lubrication parameters on tool wear and surface roughness in milling of forged steel

The minimum quantity of lubrication (MQL) technique is becoming increasingly more popular due to the safety of environment.Moreover,MQL technique not only leads to economical benefits by way of saving ...     

0Cr18Ni9不锈钢焊缝高速铣削表面粗糙度试验研究

采用正交试验方法进行0Cr18Ni9不锈钢焊缝高速铣削试验,分析铣削参数对表面粗糙度的影响规律,并建立表面粗糙度的经验预测模型。结果表明:随着主轴转速的增大,表面粗糙度值减小,而随着进给速度、切削深度的增大,表面粗糙度值增大,进给速度对表面粗糙度的影响较为明显;较高的主轴转速和较低的进给速度的交互作用有利于减小表面粗糙度值,提高表面质量。