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。     

TA15钛合金切削振动与表面质量关系研究

通过单因素试验对TA15进行外圆车削加工,采集振动信号并提取信号特征值,分析了切削用量对切削振动和表面粗糙度的影响规律,揭示切削用量对振动的影响,并根据正交试验结果分析切削用量对振动和表面粗糙度影响的主次关系,得到优化的切削用量。试验研究表明:切削用量中,切深对切削振动影响最大,其次为进给量,切削速度影响最小。改变进给量时,振动加速度与表面粗糙度近似成线性正比关系;改变切深时,振动加速度随表面粗糙度的增加而增加。     

铝基复合材料的绿色切削加工表面试验

通过正交试验研究干切削SiCp/Al复合材料时,切削用量对已加工表面粗糙度的影响.选定切削用量,试验研究干式切削、压缩空气喷吹、油液浇注和最小量润滑油雾喷射切削区等冷却方式对加工表面粗糙度的影响.试验结果表明,以一定流量的油雾喷射冷却润滑切削所得的加工表面粗糙度,与传统的油液浇注切削所得的已加工表面粗糙度比较接近.     

硬态切削冷挤压凸模表面粗糙度的试验研究

应用正交试验法研究了硬态切削冷挤压凸模时,切削用量与刀尖圆弧半径对加工表面粗糙度的影响规律,找出了影响加工表面粗糙度的主要因素,得出了最优切削加工参数组合,最后通过了验证试验。     

断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测

为探讨断续切削加工中影响表面粗糙度因素的显著关系,采用正交试验法,使用聚晶立方氮化硼(PCBN)刀具,给定不同的切削用量,对淬火模具钢Cr12MoV进行强断续车削试验。分析切削加工参数对表面粗糙度的影响及切削参数的优选,运用响应曲面法(RSM)建立表面粗糙度的预测模型,并对预测模型进行试验验证。结果表明,影响表面粗糙度的显著因素依次是切削速度、进给量、切削深度;预测模型能够很好的对表面粗糙度进行预测,误差不超过7.2%。     

基于神经网络的车削加工表面粗糙度智能预测

表面粗糙度是机械加工工艺中主要的技术参数,对零件质量和产品性能有着极为重要的影响。以加工表面粗糙度与切削用量三要素的关系为对象,采用正交试验方法,利用立方氮化硼刀具对冷作模具钢Cr12Mo V进行硬态干式车削试验,测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值,并应用人工智能神经网络方法建立了加工表面粗糙度预测模型。结果表明,该预测模型具有很好的预测精度,其最大误差不超过5%。模型可以对不同切削速度、进给量和切削深度参数组合下加工后的表面粗糙度进行预测,对干式硬车条件下的切削用量选择和零件表面质量的控制具有重要指导意义。     

硬车削滚动轴承套圈的试验研究

针对滚动轴承套圈硬车削加工过程中表面质量存在的问题,对硬车削过程中切削用量和刀具参数对表面粗糙度的影响进行了研究,采用CBN刀具进行了6205滚动轴承套圈的硬车削加工试验,将进给量、切削速度、切削深度和刀尖圆弧半径作为试验因子,通过正交试验分析了它们对零件加工后表面粗糙度的影响规律,并归纳出了该试验范围内的最佳切削用量和刀具参数组合。研究结果表明,进给量对表面粗糙度的影响最大,刀尖圆弧半径对表面粗糙度的影响次之,切削速度对表面粗糙度的有一定影响,切削深度对表面粗糙度的影响非常小。     

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

微小铁氧体零件振动磨削实验研究与分析

对铁氧体磁性材料的加工工艺进行了研究,根据大量的试验结果,分析了振动夹具磨削铁氧体零件时影响表面粗糙度的主要因素,采用合理的砂轮材料和粒度、切削用量、振动频率和振幅等,可获得最佳的表面粗糙度值。     

纯铁材料精密切削过程切削力及表面粗糙度研究

采用正交试验法,开展纯铁材料精密切削过程切削用量对切削力和表面粗糙度影响规律的试验研究,建立了切削力和表面粗糙度经验公式。结果表明,试验结果与经验公式预测值间的误差小于20%,经验公式能够用于预测纯铁材料精加工过程中的切削力和表面粗糙度。切削深度对切削力的影响最大,其次是进给量,切削速度对切削力的影响最小;进给量是影响表面粗糙度的最主要因素,其次是切削深度,切削速度对粗糙度的影响最小。上述研究成果将为精密加工弱刚性纯铁工件工艺参数的优化奠定技术基础。     

用线性规划法 优化切削用量

阐述了线性规划的基本原理和方法,并将其用于切削用量的优化。以往切削用量的选择,往往是凭操作者的经验和一些统计数据来确定,影响着生产率的进一步提高、产品质量的改善和生产成本的降低。本文以影响切削用量的主要因素,如刀具耐用度、工艺系统刚度、刀具热变形、现有机床运动参数、加工表面粗糙度等为约束条件,以基本时间表示的加工生产率为优化的目标函数,建立起切削用量优化的线性规划模型,借以探索切削用量的优化问题,并举出了切削用量优化的实例。     

车削加工工业纯钛(TA2)表面粗糙度研究

对工业纯钛(TA2)进行车削加工正交切削试验,分析切削用量和表面粗糙度的关系。极差分析表明:切削用量中进给量对表面粗糙度影响最大,其次是切削速度,切削深度影响最小;表面粗糙度随着进给量的增加呈线性增大,随切削深度的增加而逐渐增大;加工TA2过程中,随着切削速度的增加,表面粗糙度值整体呈减小的趋势。由于切屑形态的变化造成切削过程不平稳,引起刀具振动,导致表面粗糙度值产生波动。     

高速切削淬硬模具钢表面粗糙度的研究

通过正交设计方案,对淬硬到60HRC的冷作模具钢Cr12MoV进行高速车削表面粗糙度试验,分析了切削用量和刀具变量对表面粗糙度的影响规律,并建立了表面粗糙度的经验公式。表面粗糙度随着切削速度的增大而减小,随着进给量和背吃刀量的增大而增大,随着刀尖圆弧半径的增大,表面粗糙度先减小后增大。在相同条件下,陶瓷刀具加工后的工件表面粗糙度好于PCBN刀具;由表面粗糙度的经验公式可知,对表面粗糙度影响最大的因素是切削速度,其次是进给量和背吃刀量,而刀尖圆弧半径对其影响较小。     

PCBN刀具硬态切削淬硬轴承钢GCr15表面粗糙度试验与预测

对典型淬硬轴承钢GCr15进行了不同切削用量和不同PCBN刀具几何参数条件下的表面粗糙度切削试验。试验分析表明,进给量和刀尖圆弧半径是影响表面粗糙度的主要因素,背吃刀量对表面粗糙度影响较小,但背吃刀量和切削速度的交互作用对粗糙度有显著影响。运用反应曲面法（RSM）建立了硬态切削表面粗糙度预测模型,通过试验验证了预测模型的准确性。     

颗粒增强复合材料加工表面粗糙度及刀具设计

分析了颗粒增强金属基复合材料的加工表面形貌特点。通过切削试验 ,研究了切削用量和材料组织结构对SiCp/Al已加工表面粗糙度的影响 ,并根据切削表面成形机理及刀具磨损的特征 ,设计了具有引导光整作用的硬质合金刀具。试验结果表明 ,该刀具可显著降低加工表面粗糙度和提高刀具寿命     

PCD刀具车削超硬铝合金的切削性能研究

以Al7075-T6为加工对象,通过车削试验对PCD刀具车削超硬铝合金的三向动态切削力和表面粗糙度展开研究,建立基于BP神经网络的切削力和表面粗糙度预测模型。结果表明:随着切削用量三要素的变化,切削力变化显著;对于表面粗糙度而言,背吃刀量、进给量和切削速度之间无交互作用;基于L-M优化算法的BP神经网络对样本的拟合度高,且对切削力和表面粗糙度的预测精度高。     

奥-贝球墨铸铁加工表面质量的试验研究

用试验的方法研究了奥－贝球墨铸铁的加工表面形态、已加工表面粗糙度，分析了切削用量和刀具几何角度对加工表面粗糙度的影响．结果表明，已加工表面质量与刀具切削刃不平整及材料组织有关。为提高加工表面质置，必须优选切削参数，重视刀具磨损、后刀面粗糙度及工件材料组织的缺陷。     

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。     

等离子堆焊镍基合金切削性能的试验研究

通过PCBN刀具切削等离子堆焊镍基合金的试验,研究了切削用量和刀尖圆弧半径对切削力和表面粗糙度的影响规律,并采用综合平衡法优化了加工工艺参数。试验结果及分析表明:切削堆焊镍基合金时,切削力和表面粗糙度的部分变化规律与传统切削理论不符;试验获得的表面粗糙度均小于1.3μm,表面质量总体较好,可采用以车代磨的加工工艺。     

0Cr18Ni9在干切削和微量润滑下表面粗糙度的研究

对0Cr18Ni9奥氏体不锈钢在传统乳化剂、干车削和微量润滑车削条件下进行切削试验。通过设计多因素正交试验方法和分组实验,比较在不同的冷却润滑方式下,背吃刀量、切削速度、进给量等切削用量对工件表面粗糙度的影响,从而为实际的生产加工积累和提供基础数据。