数控机床误差检测及补偿技术研究进展

随着精密制造业的发展,加工件成型难度和表面精度的要求不断提高,一般数控加工设备生产的零部件标准已经不能满足航空航天、船舶、轨道交通等高尖端行业需求。针对数控机床误差检测与误差补偿技术领域,具体阐述激光干涉仪、球杆仪、平面光栅、R-test和机器视觉等检测仪器的应用方法,分析数控机床几何误差、热变形误差和切削力误差的补偿技术,并对机器视觉技术在数控机床误差检测和补偿领域的应用进行了总结。最后结合数控机床误差检测及补偿技术中尚需解决的问题,对提高数控机床精密性进行了展望。     

一种圆锥螺母扳手的设计与分析

圆锥螺母与普通六角螺母相比不但原材料消耗减少约17%,还具有较高的防盗能力。使用圆锥螺母有利于提高设备的安全性。但由于缺少相应的拆装工具,圆锥螺母尚未进入工程领域。为此,设计了一种用于拆装圆锥螺母的专用扳手,介绍了该扳手的工作原理和结构设计的过程。     

划片刀配方对砷化镓晶圆切割崩裂的影响

利用试验设计方法(design of experiment, DOE),以不同配方的划片刀划切砷化镓晶圆,并检测其正、背、侧面的崩裂尺寸,找出划片刀配方对砷化镓晶圆切割崩裂尺寸的影响规律。研究表明:划片刀的磨料粒度与砷化镓晶圆切割质量密切相关,即磨料粒度越细,正、背、侧面崩裂尺寸越小;而磨料浓度和结合剂强度与砷化镓晶圆正、背、侧面的切割质量相关性并不显著。可通过缩小磨粒尺寸的方式提高划切质量,并视情况调整磨料浓度和结合剂强度。      

灰铸铁合金化及加工性能研究

对比了在相同的孕育剂75SiFe孕育下多元合金添加剂(RE、Cr、Mn、Si、Fe)和Cu分别合金化处理得到的灰铸铁力学性能和加工性能,以及多元合金添加剂合金化处理不同孕育剂孕育得到的灰铸铁力学性能和加工性能.结果表明:在75SiFe孕育的情况下,多元合金添加剂合金化处理的灰铸铁与Cu合金化处理的灰铸铁相比,抗拉强度降低了6.5％,主切削力降低了3.5％～7.7％(切削深度2～3 mm),加工性能略好.均用多元合金添加剂合金化处理时,使用不同孕育剂75SiFe、SrSi和BaSi孕育得到的灰铸铁件强度基本相同,而SrSi孕育处理的灰铸铁切削加工性能最好.     

数控激光切割机传动系统的研究

目前国内绝大多数数控激光切割机的传动系统均采用齿轮齿条传动方式。文章对传动系统的惯量匹配、减速箱传动偏差、齿轮齿条运动副刚度以及横梁等环节进行了分析和研究,得到的方法和结论对数控激光切割机的设计和开发具有一定的理论参考价值。     

6061-T6铝合金双轴肩搅拌摩擦焊接头组织与力学性能

针对6 mm厚6061-T6铝合金板材,在主轴转速800 r/min,焊接速度150 mm/min参数下实现双轴肩搅拌摩擦焊接,并对一部分试件进行焊后热处理。对焊态试件和焊后热处理试件同时进行金相试验、拉伸试验和显微硬度试验对比分析。在焊态下,接头平均抗拉强度为203 MPa,达到母材的64%,接头在焊缝区32 mm的宽度区域内显微硬度出现不同程度的下降,显微硬度分布呈"W"型;接头经焊后热处理后,焊态下溶解消失的强化相重新析出,使接头组织重新得到强化,热处理态接头平均抗拉强度为292 MPa,达到母材的92%,整个焊缝区显微硬度均得到提高,焊态下"W"型显微硬度分布规律消除。     

不同PCBN刀具车削硼铸铁的对比研究

使用不同的立方氮化硼刀具材料(PCBN)和刀具结构,在相同加工参数下,对硼铸铁进行切削加工试验,并对比其加工效果。结果表明:同粗粒度的PCBN刀具相比,细粒度的PCBN刀具加工所得的工件表面粗糙度较低,且刀具本身的耐磨性较高;在切削过程中,随着进给量的增大,工件表面粗糙度也增大;PCBN刀具的负倒棱宽度对加工硼铸铁的切削温度和后刀面磨损有较大影响,负倒棱宽度增加,切削温度和刀具磨损增加,而倒棱角度对刀具和切削过程影响有限。     

工具头大小对板材多点复合渐进成形过程影响的有限元分析

多点渐进成形具有变形均匀、可成形性强、成形效率高且能有效抑制失稳等优势。通过建立金属板材多点复合渐进成形三维有限元模型,对不同尺寸大小的工具头成形典型方锥台制件的多点复合渐进成形过程进行了数值模拟和分析,探讨了工具头大小对成形件的等效塑性应变、成形精度、厚度减薄率等的影响。通过对仿真结果的对比分析表明:工具头直径越小,制件成形区的厚度减薄越严重,越易产生破裂;工具头直径越大,制件变形越均匀、成形精度更高,但法兰区的等效塑性应变更大、越易产生起皱。     

基于改进PSO优化模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究

数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床故障诊断方法。为了改善粒子群算法局部搜索能力,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络结构参数,从而建立起改进PSO优化模糊神经网络的数控机床主轴伺服系统故障诊断模型。实验和仿真结果表明:与RBF神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。     

TiAlN,TiAlSiN涂层的制备及其切削性能

目的研究TiAlN及TiAlSiN涂层的微观结构及力学性能,以及硬质合金涂层刀具切削SUS304不锈钢的切削性能及磨损行为。方法采用阴极电弧离子镀技术在硬质合金试片及铣刀上分别制备纳微米TiAlN及TiAlSiN涂层。通过X射线荧光测量系统测量涂层的厚度,用扫描电镜(SEM)观察涂层表面形貌,用能谱仪(EDAX)分析涂层元素成分,用X射线衍射(XRD)分析涂层晶相结构,用纳米压痕仪表征涂层硬度,用洛氏硬度计定性测量涂层结合力,通过高速铣削试验探究涂层刀具的切削性能及磨损行为。结果 TiAlN及TiAlSiN涂层的厚度分别为3.32μm和3.35μm,表面致密、光滑,高分辨率(20 000×)下观察到涂层表面有液滴、针孔及凹坑存在。Si元素促进了Ti N(200)晶相的生长,晶粒尺寸减小,硬度增加。TiAlN及TiAlSiN涂层的显微硬度分别为29.6 GPa及37.7 GPa,结合力分别满足VDI-3198工业标准的HF3和HF1等级。在130 m/min的高速切削条件下,TiAlSiN涂层刀具寿命约为未涂层刀具的5倍,TiAlN涂层刀具的1.5倍。结论 Si掺杂制备的TiAlSiN涂层具有高的硬度及良好的抗粘附性,更适用于不锈钢材料的高速切削加工。