Al_2O_3-TiC复合陶瓷刀具干切削RuT450表面质量研究

为探究和改善蠕墨铸铁RuT450切削加工性能,基于正交试验,采用涂层/无涂层Al_2O_3-TiC复合陶瓷刀具对RuT450进行车削加工,探究涂层和切削参数对工件表面质量的影响及机理,为复合陶瓷刀具切削RuT450提供理论依据。结果表明:涂层复合陶瓷刀具切削一致性更好,更适合加工RuT450;对RuT450表面粗糙度影响最显著的因素是进给速度,其次是切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响程度相对较小;切削速度(Vc=400 m/min)、进给速度(f=0.05 mm/r)、背吃刀量(a_p=1 mm)时能获得最好的表面粗糙度;表面硬度随着切削速度的增大而增大,而随着进给速度、背吃刀量的增大基本不会出现明显的变化。     

蠕墨铸铁铣削加工的试验研究

本文研究蠕墨铸铁铣削加工的工艺技术,分析了切削参数对切屑形貌特征的影响规律,建立了基于切削参数的铣削力、粗糙度的线性回归经验公式,对比分析了铣削加工蠕墨铸铁(RU380)、灰口铸铁(HT300)、球墨铸铁(QT500)刀具的失效形式和失效机理,并给出了铣削加工蠕墨铸铁的推荐切削条件。结果表明:蠕墨铸铁铣削加工的切屑为较规则的螺旋管状,切屑颜色接近被加工材料初始色,且几乎不随切削参数变化而改变;高的切削速度和小的进给量能有效改善切屑背面褶皱和层积现象;切削深度对铣削力的影响最为显著,进给量的变化对粗糙度的影响相对明显,采用常规切削参数均能获得良好的粗糙度;蠕墨铸铁铣削刀具的失效机理为粘结磨损、氧化磨损和扩散磨损,并在其相互影响下导致刀具磨损失效,基本未出现崩缺等异常现象;水冷条件下铣削蠕墨铸铁,刀具寿命较低,且失效形式为崩缺失效,不利于安全生产及发挥刀具性能。     

基于PSO-LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

CVD涂层刀具高速铣削天然大理石表面粗糙度研究

为了提高大理石加工表面质量,改进表面粗糙度,通过设计正交试验方案,进行CVD涂层刀具高速铣削天然大理石试验,检测加工表面粗糙度,分析天然大理石表面粗糙度随着单一切削参数的变化规律,并基于经验公式,以切削速度、切削深度及进给速度为影响因素建立加工大理石表面粗糙的预测模型。通过试验得到大理石表面粗糙度随着切削速度的增加而降低,随着进给速度和切削深度的增加而增加。结果表明:预测模型具有较高的显著性,为优化切削参数以改善加工大理石表面质量提供一定的参考;切削深度是影响加工大理石表面粗糙度的主要因素。     

钛合金表面缓进给砂带磨削变参数优化方法及其试验研究

目的 改善钛合金砂带全生命周期中磨削的表面质量。方法 提出了钛合金缓进给砂带磨削变参数优化方法。首先,采集磨削过程中的加工参数、砂带磨损、表面粗糙度等数据。其次,采用SVM算法构建以磨削参数和磨损数据为输入、以表面粗糙度为输出的粗糙度预测模型,并且以预测的粗糙度和砂带磨损为约束应用NSGA-Ⅱ算法,针对缓进给砂带磨削过程中的全生命周期的加工参数进行优化。最后,通过对比分析变参数和固定参数磨削方法下的砂带磨损特点和钛合金表面粗糙度、形貌特征、微观特征、表面氧化的特点,对砂带全生命周期变参数磨削方法进行验证。结果 SVM预测的精度可达0.95以上,MAE低至0.064。采用NSGA-Ⅱ算法优化后的加工参数能够有效地改善表面质量,优化前的全生命周期中的粗糙度从0.787μm逐渐降低至0.509μm,优化后的粗糙度从0.934μm降低至0.457μm;并且优化后的钛合金形貌要优于传统的加工方式,变参数磨削的钛合金表面氧化程度明显小于固定参数磨削方法。此外,提出的变参数优化方法能够有效地改善砂带的磨损,降低缓进给磨削所带来的砂带快速磨损现象。结论 本文所提出的SVM-NSGA-Ⅱ磨削参数优化算法...     

基于QGA-SVR的工件表面粗糙度预测和分析

在自动化生产中建立难加工材料的表面质量预测模型,是实现可持续制造的基础。提出一种结合量子遗传算法和支持向量回归(Quantum genetic algorithm-Support vector regression,QGA-SVR)的已加工表面粗糙度预测模型,改进了现有寻优方法在搜索支持向量回归的模型参数易陷入局部最优解的问题。在量子门更新的过程中加入交叉和变异的操作,保证了模型全局搜索能力,为了提高支持向量回归的泛化能力,在参数优化过程结合了K-折叠交叉验证。结合干车削304不锈钢的切削试验以及现有的铣削实验数据,对比分析了基于量子遗传算法和遗传算法的支持向量回归模型。结果表明:QGA-SVR具有收敛速度快、预测精度高的优点,基于建立的QGA-SVR模型分析了切削参数对车削表面粗糙度的影响规律。     

SVR-PSO算法在慢走丝线切割参数优化中的应用

针对慢走丝线切割加工中难以同时获得较快加工速度和较优表面质量的问题,从其加工参数与加工指标之间的高非线性关系入手,选取水压、脉冲时间、脉冲宽度、峰值电流和进给速率作为优化参数,以表面粗糙度(Ra)、材料去除率(MRR)作为优化指标,设计正交实验;创新运用支持向量机(SVR)结合粒子群算法(PSO)建立其多目标预测优化模型,得到最优加工参数。结果表明:所建立的多目标预测优化模型优化效果十分显著,相同Ra下MRR平均提高32%;相同MRR下Ra同比下降25%。     

面向现代绿色制造的精车车削优化

考虑车削加工约束条件,建立切削能量最小与表面粗糙度最小的精车车削优化模型。通过实例运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)与多目标粒子群算法(MOPSO)对精车优化切削模型进行仿真优化,结果表明NSGA-II算法与MOPSO算法切削能量和表面粗糙度的Pareto最优解集均可由同一的六次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 5、0.998 2。在表面粗糙度和切削能量的Pareto最优解集下,获得了精车优化切削模型相应的进给量、切削速度,为优化选择精车切削参数提供了参考。     

五轴球头铣削加工表面三维形貌分析

基于五轴球头铣削加工过程中刀具偏离对工件表面形貌产生的影响,提出一种五轴球头铣削加工表面形貌预测和粗糙度分析模型。该模型结合铣削工艺参数如切削槽数量、进给速度、切削深度以及偏心率和刀具径向跳动产生的影响对表面形貌和粗糙度参数质量(平均粗糙度和均方根粗糙度)进行预测,同时模拟加工中刀具引导角和倾斜角对加工表面质量的影响。最后通过在不同切削条件下进行五轴球头铣削试验,验证了所提出的表面形貌预测模型的有效性。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

Using PCD for machining CGI with a CO2 coolant system

Polycrystalline diamond is widely used as a economic cutting material for machining non-ferrous materials such as aluminum. It is perceived that diamond cannot be used for cutting ferrous materials due to the high affinity of carbon to iron. Nevertheless, under certain conditions it is possible to use diamond materials for cutting ferrous metals. In order to avoid graphitization of the diamond matrix, it is necessary to keep the cutting temperature below the critical level of diamond graphitization. This paper presents the influence of a cryogenic CO₂ coolant strategy on the cutting process using PCD tools for cutting high strength compacted graphite iron (CGI). Investigations show, that tool wear behavior strongly correlates with the cutting speed, the cutting forces, cutting temperatures, and surface roughness of the workpiece. The test results show, that the tool life of PCD for cutting cast iron is dependent on the diamond grain size, the binder material, and the cutting parameters.     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

Modeling the effect of the microstructure of compacted graphite iron on chip formation

The unique mechanical and physical properties of compacted graphite iron (CGI) have awarded the material such desirable and increasing demands in both automotive and locomotive industries. The graphite round edges combined with irregular graphite boundaries highly enhance crack arrest resistance within the matrix and participate into the good adhesion of graphite–matrix interface, compared to gray cast iron. However, the praised mechanical performance of compacted graphite iron (CGI) compared to gray iron, and its superior thermal properties compared to nodular iron (ductile iron) have come with CGI's relative poor machinability. Finite element simulation of the microstructure of CGI will provide better understanding of the behavior of the metal during machining and will establish a good foundation of CGI machining optimization.Modeling of the microstructure of CGI chip considering the three main constituents of the metal; graphite, pearlite, and ferrite, was possible using the accumulated plastic strain fracture criterion. Although there is no distinctive boundary line between adiabatic shearing and surface crack initiation chip formation principles in real metal cutting, chip formation simulation showed that it was predominantly due to crack initiation and propagation. Cracks initiated at either the graphite particles or the graphite–matrix interface promoted by the fracture of surface graphite particles then progressed through the matrix. The characteristic segmental chip produced in CGI machining was mainly driven by the presence of graphite embedded in the matrix. Chip segments formation initiated at the graphite particles (or graphite–matrix interface) then progressed towards the chip-tool tip. Modeling of the graphite/matrix interface was based on the utilization of cohesive zone elements. Comparison between the modeled CGI microstructure and graphite-free modified microstructure highlights the significant role of graphite on chip characteristics. Comparison between the simulated segmental chip and real CGI chip validated the proposed simulation and proposes it as a valid foundation for further CGI machining optimization.