基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测

轧辊磨削精度和表面质量主要指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素。在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,在加工过程中辨识表面粗糙度,保证了轧辊磨削质量的同时也提高轧辊磨削的生产率。     

凸轮轴数控磨削表面粗糙度的实验研究

针对凸轮轴数控磨削表面加工的质量问题,使用陶瓷结合剂CBN砂轮对凸轮轴进行全数控高速、超高速磨削实验,分析了加工工艺参数对冷激铸铁材料凸轮轮廓不同部位的磨削加工表面粗糙度的影响规律。结果表明:在相同磨削条件下,表面粗糙度值在凸轮升程处最小;凸轮轮廓不同关键部位处的表面粗糙度值随砂轮线速度的增大而减小,随磨削深度的增加而变大。     

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。     

工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度研究

研究工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度的影响因素。利用氮化硅陶瓷内圆磨削正交试验,分析了砂轮线速度、工件线速度与磨削深度对表面粗糙度的影响,并在此基础上进行了砂轮粒度单一因素影响试验,采用泰勒粗糙度测量仪测得了加工表面粗糙度从0.2646μm~0.5424μm的一系列磨削表面,分析试验结果建立了氮化硅陶瓷内圆磨削表面粗糙度经验公式预测模型。由试验结果得到表面粗糙度随砂轮粒度号的增大、砂轮线速度的提高及工件线速度的降低而减小,随磨削深度的增加整体上呈变大趋势,且砂轮线速度的影响较大,工件线速度次之,磨削深度的改变对表面粗糙度的影响作用不是很明显。经F检验表明预测模型具有较好的预测效果,最大相对误差为10.23%,为实际加工合理选择磨削参数提供了试验依据和参考。     

超声振动辅助ELID磨削淬硬12Cr2Ni4A合金钢表面特性的研究

目的 提高淬硬12Cr2Ni4A钢的加工质量,消除工件表面残余应力.方法 采用普通磨削(OG)、超声振动辅助磨削(UVAG)以及超声振动辅助ELID磨削(UVAEG)3种磨削方式,分别对淬硬12Cr2Ni4A合金钢进行加工,分析3种加工方式下被加工工件的表面粗糙度以及残余应力.结果 在超声振动辅助磨削、超声振动辅助ELID磨削下,工件表面粗糙度都低于普通加工,而超声振动辅助ELID磨削后的工件表面质量最高,相对普通磨削加工,超声振动辅助ELID磨削后的表面粗糙度降低了66％,相对于超声振动辅助磨削,超声振动辅助ELID磨削后,表面粗糙度降低了约41％.对工件表面进行残余应力测定发现,普通磨削加工后工件表面为残余拉应力,而超声振动辅助磨削、超声振动辅助ELID磨削后的工件表面都产生了残余压应力,超声振动辅助ELID磨削后,工件表面的残余压应力高于超声振动辅助磨削约30％.普通磨削加工中,随磨削深度的增加,残余拉应力一直变大,而超声振动辅助磨削和超声振动辅助ELID磨削的残余压应力总体呈现减小的趋势.在磨削深度达到22.5μm后,超声振动辅助磨削加工表面的残余压应力转变为残余拉应力.在超声振动辅助磨削和超声振动辅助ELID磨削后,随超声振幅的增大,表面残余压应力增大,超声振动辅助ELID磨削表面的残余压应力随占空比的增大而增大.结论 超声振动辅助ELID磨削加工后,能得到更小的表面粗糙度及更大的表面残余压应力.     

40Cr零件预应力淬硬磨削表面粗糙度值分析

表面粗糙度值是重要的表面完整性指标之一,其数值及分布特征对机械零件使用性能影响显著。为研究预应力淬硬磨削复合加工零件表面粗糙度值特征及影响机理,以40Cr材料为载体,开展预应力淬硬磨削复合加工试验,分别测量加工后试件表面切入段、中间段、切出段的表面粗糙度值,分析表面粗糙度值及分布特征与机理。结果表明:试件表面粗糙度值沿表面分布不均匀,从切入段到切出段表面粗糙度值呈逐渐增大的趋势。预应力一定时,随着磨削深度的增加,试件表面粗糙度值逐渐增加;磨削深度不变,预应力增大时试件表面粗糙度值降低,表面完整性有所提高。      

刚玉砂轮缓进深切磨削K444镍基高温合金研究

为评价K444高温合金的磨削加工性能,采用棕刚玉砂轮和白刚玉砂轮进行磨削试验,对比分析其磨削力、磨削比能、磨削工件的表面形貌和表面粗糙度以及砂轮磨损.结果表明:相比于白刚玉砂轮,棕刚玉砂轮的磨削力更小,磨削后工件表面粗糙度低,其表面粗糙度Ra在0.206～0.455μm,更易获得光滑的磨削表面.对表面粗糙度的敏感度分析...     

一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度预测与控制方法

研究了一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度智能预测及控制的方法,轧辊磨削精度和表面质量指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素.提出的基于模糊神经网络的轧辊磨表面粗糙度智能预测方法对于在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,对于如何在加工过程中辨识表面粗糙度及时作出砂轮动作的调整,保证轧辊磨削质量有重要意义.同时由于可以实现砂轮表面粗糙度的在线控制与调整,提高了轧辊磨削的生产率.     

二维超声振动磨削纳米复相陶瓷的表面粗糙度研究

本文对纳米复相陶瓷材料进行了不同参数下的普通磨削和二维超声振动磨削的对比试验,研究了超声振动磨削对工件表面质量的影响,分析了不同的加工工艺参数及振动参数对加工工件表面粗糙度的影响,实验结果表明,在同样的切深条件下,超声振动磨削表面的沟槽浅而宽,可以得到比普通磨削加工粗糙度较小的加工表面,且在超声振动中砂轮作高频振动,砂轮不易堵塞,利于使用细粒度砂轮磨削;工件速度对二维超声振动磨削表面粗糙度影响很大,其值随着工件速度的增加而增大。二维超声振动磨削可以提高陶瓷材料的表面质量,并能有效地避免普通磨削下微裂纹的产生,因此它是磨削陶瓷的一种精密加工方法。     

铝合金研磨加工表面自相关性分析

研磨加工是重要零件在磨削后进行去除表面缺陷层、降低粗糙度和波纹度为目的的光整加工工艺。试验在UNIPOL-802型精密研磨抛光机上完成,加工试样为磨削加工后粗糙度为0.6μm的2A12铝合金,加工表面形貌和微观几何参数用M ICROMESURE2和TR200表面轮廓仪测量。应用随机过程中的自相关性对磨削表面和研磨加工表面进行研究。分析结果表明,该加工方法明显提高了工件的表面质量,降低了工件的表面粗糙度并均化了波纹度。     

陶瓷结合金刚石砂轮磨削硬质合金表面粗糙度的研究

本文采用正交试验法研究了砂轮线速度、横向进给速度、磨削深度和磨削行程四种磨削参数对陶瓷结合金刚石砂轮磨削硬质合金表面粗糙度的影响,通过显微镜观察了硬质合金的表面加工质量,分析了影响表面加工质量的因素,得出了优化的工艺参数.结果表明:四种磨削参数对硬质合金表面粗糙度的影响顺序为:横向进给速度＞砂轮线速度＞砂轮行程＞磨削深...     

–50 ℃冷风条件下抛光硬质合金刀片加工TC4钛合金的表面粗糙度分析

目的提高硬质合金刀片加工TC4钛合金的表面质量。方法利用化学机械抛光技术对传统磨削的硬质合金刀片分别进行粗抛、半精抛和精抛处理,运用正交试验法,在常温干切和–50℃冷风条件下,分别采用传统磨削的硬质合金刀片(磨削刀片)与化学机械抛光的硬质合金刀片(抛光刀片)进行切削TC4钛合金正交试验,利用方差分析法分析切削参数对已加工表面粗糙度Ra的影响。运用多元线性回归方法建立磨削刀片、抛光刀片在常温干切和–50℃冷风条件下切削TC4钛合金已加工表面粗糙度Ra的经验预测模型。结果硬质合金刀片前刀面通过粗抛、半精抛和精抛后,刀片前刀面的表面粗糙度Ra为19 nm。当切削参数相同时,磨削刀片在–50℃冷风条件下切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度,比常温干切条件下平均降低了35.9%;抛光刀片在–50℃冷风条件下切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度,比常温干切条件下平均降低了43.5%。在常温干切条件下,抛光刀片比磨削刀片切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度平均降低了19.2%;在–50℃冷风条件下,抛光刀片比磨削刀片切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度平均降低了28.7%。抛光刀片在–50℃冷风条件下切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度Ra,比磨削刀片在常温干切条件下切削TC4钛合金的已加工表面粗糙度Ra平均降低了54.4%。结论采用对硬质合金刀片表面进行化学机械抛光技术和以–50℃冷风为切削介质的组合工艺,可有效降低TC4钛合金已加工表面粗糙度。     

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。     

超声振动磨削放电复合加工SiCp／Al试验研究

针对SiCp／Al的加工,提出一种超声振动磨削放电复合加工的方法．从加工效率、加工稳定性及表面质量等方面与电火花加工进行了对比试验研究。分析了两种加工方法的脉冲宽度和峰值电流对加工速度和表面粗糙度的影响,结果表明：电火花加工的表面粗糙度平均值为尺04．5μm,超声振动磨削放电复合加工的表面粗糙度平均值为Ra2μm：超声振动磨削放电复合加工的稳定性比电火花加工好,但加工速度较低。通过扫描电镜对两种加工方法下零件表面形貌和重熔层进行了观测,对试件表面进行了X射线衍射分析,表明采用超声振动磨削放电复合加工SiCp／Al复合材料可获得较好的表面质量。     

超声振动辅助磨削3Cr13不锈钢孔表面粗糙度研究

使用立方氮化硼铣磨头对3Cr13马氏体不锈钢孔进行超声振动辅助磨削试验,探索超声振动作用对不锈钢孔磨削表面粗糙度的影响规律,并运用三维视频显微镜观测不锈钢孔的表面形貌,分析加工过程中单颗磨粒的运动轨迹及加工表面粗糙度的影响因素。结果表明:超声振动辅助磨削时,在不锈钢孔表面形成的沟槽为相互交错的正弦曲线;当其他加工参数保持不变时,超声振动辅助磨削的单颗磨粒未变形最大切屑厚度比普通磨削的小,超声振动辅助磨削3Cr13不锈钢孔的表面粗糙度值小于普通磨削时的孔表面粗糙度值。     

CBN砂轮磨肖IjSKH模具钢纳米缀表面的研究

本研究以不同系列SKH模具钢材作前置加工,再用精密砂轮磨削达Ra=10～15μm预留为微细加工部分,然后又以CBN砂轮精密研磨模具钢表面。探讨不同主轴转速、进给率及工件硬度之一些加工机制,包括CBN砂轮特性,磨削力、工件表面粗糙度及磨痕显微相片等变化。结果显示在较低硬度SKH51模具钢磨削时提高转速时明显改善表面粗糙度,但是对较高硬度SKH59模具钢磨削时转速的影响较不显著。此外,当较低磨削速度时,磨削力变化很大,造成工件表面粗糙质量变化相当显著。但当较高磨削速度时,磨削力变化几乎维持原水平,导致工件表面粗糙度质量改善趋于缓和,无法再进一步得到较精致表面粗糙度。     

GCr15轴承钢超高速磨削表面粗糙度与烧伤试验分析

为了探究超高速磨削条件下GCr15轴承钢表面粗糙度与烧伤的关系,进行了不同砂轮速度、工件速度下GCr15轴承钢超高速正交磨削试验,并测量了表面粗糙度,试验结果表明:GCr15轴承钢加工表面都出现了不同程度的烧伤,当砂轮速度为150~160m/s,工件速度为3~5m/min时烧伤最为严重。且在一定范围内,砂轮速度增大、工件速度增大都会造成粗糙度增加。通过烧伤表面三维形貌分析,揭示了烧伤会增加工件表面粗糙度的原理,并分析出了合适的磨削加工参数,为超高速磨削GCr15轴承钢时避免发生磨削表面烧伤提供了参考依据。     

微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷的磨削力和表面粗糙度特征

在不同磨削深度、砂轮转速和进给速度组合下,研究微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷过程的磨削力及工件的表面粗糙度的变化规律,并筛选出低磨削力和低工件表面粗糙度的加工工艺参数。试验结果表明:在微粉金刚石钎焊砂轮的磨削过程中,氧化铝陶瓷主要通过脆性断裂的方式去除;随着磨削深度、进给速度的增加,砂轮在进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都上升;随着砂轮转速的增加,进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都下降。试验获得的低磨削力和低工件表面粗糙度精密加工工艺参数分别为:磨削深度为1.0 μm,进给速度为12 mm/min,砂轮转速为24 000 r/min和磨削深度为1.0 μm,进给速度为1 mm/min,砂轮转速为20 000 r/min。低磨削力磨削时,微粉金刚石钎焊砂轮受到的X方向和Z方向的磨削力分别为0.15 N和0.72 N;精密加工后的氧化铝陶瓷的表面粗糙度值可达0.438 μm。      

砂轮磨粒尺寸及形状对磨削加工的影响

利用计算机数字模拟技术作为手段分析研究磨粒尺寸大小及形状对磨削加工过程和被磨削表面的影响,结果得出磨粒径大小影响到砂轮表层的磨粒中实际参加切削的磨粒数目,磨粒粒径越小,被加工表面粗糙度越小,由大大小小不同粒径磨粒的成的砂轮与单一粒径磨粒的砂轮相比,其被加工表面粗糙度要小得多,磨粒几何形状和磨粒表面微观粗糙度的被加工表面粗糙度影响不大。     

自制聚氨酯磨棒磨削合金灰口铸铁的表面粗糙度实验研究

为研究聚氨酯磨棒对合金灰口铸铁表面磨削质量的影响机制,自制了聚氨酯磨棒,并在磨棒中分别添加粒径为1、6和9μm的金刚石磨粒对合金灰口铸铁进行磨削加工,利用光学显微镜和白光干涉仪对磨削加工后的合金灰口铸铁表面形貌及平均表面粗糙度R_a进行分析比较。结果表明:使用粒径9μm的金刚石磨粒磨削工件表面,其磨削痕迹较深,表面粗糙度较差;相比之下,使用粒径6μm的金刚石磨粒磨削工件,可得到最佳的表面粗糙度,其R_a值可达0.01μm;而使用粒径1μm的金刚石磨粒,其磨削能力最差,材料被推挤到磨料的两侧,造成实际的表面粗糙度不够理想。