细长轴车削加工误差可靠性灵敏度分析

车削加工参数的随机性会影响直径误差,因此,本文提出一种细长轴直径误差可靠性灵敏度分析方法.通过剪切区模型和几何分析法建立直径误差模型,采用Kriging方法重构细长轴车削加工误差与切削参数的函数关系,然后采用蒙特卡罗方法进行可靠性灵敏度分析,据此评价各参数对直径误差的影响程度.研究结果表明:切削速度、刀具前角和直径增加,系统可靠性增高;切削深度、切削宽度、刀架与刀具间距离和轴的长径比增加,系统可靠性降低.研究结果能为降低车削加工细长轴直径误差提供理论依据.     

基于有限元仿真的刀具几何参数优化

为了研究干式切削加工中刀具几何参数对难加工航空材料加工过程和表面质量的影响,建立了二维正交切削有限元模型.利用Advant Edge FEM仿真软件模拟了立方氮化硼刀具干式车削高温合金GH169的过程,分析了刀具前角、后角、刃口钝圆半径对工件表面残余应力的影响.采用矩阵分析法对刀具几何参数对切削力、切削温度和最大残余拉应力的综合影响进行分析计算,得到了最优刀具几何参数组合,延长刀具寿命的同时改善了工件表面质量.     

基于刀具可靠性的切削过程优化研究

在对刀具进行可靠性筛选试验的基础上，对切削过程优化进行理论研究，建立了切削过程优化分析新模型，并利用该模型进行实例计算与试验，验证了理论分析结论，表明：刀具经可靠性筛选试验后，产品成本降低，切削过程的稳定性增强。     

微织构刀具三维超声振动车削304不锈钢研究

为了提高304不锈钢加工效果,减小切削力,延长刀具寿命,提出一种微织构刀具与三维超声振动复合的车削工艺.分别利用减摩特性与断续切削特性,根据正交切削模型,从变切深与微织构刀具接触面积减小的角度建立普通刀具与微织构刀具三维超声振动车削的切削力模型.通过车削304不锈钢的单因素实验研究各切削参数对主切削力的影响规律并对比刀具磨损,通过正交实验研究最佳切削参数组合.结果表明:相对于普通刀具,微织构刀具的主切削力降低30%~40%;磨损程度平均降低11.50%;对于减小切削合力,最佳的切削参数组合为:切削深度为0.1mm,进给量为0.08mm/r,主轴转速为250r/min.     

具有自学习功能的车削专家系统的研究

针对传统金属切削数据库中数据冗余、知识贫乏、切削参数与实际切削加工条件结合不紧密等问题,研究开发了一个具有自学习功能的硬质合金车削专家系统.该系统采用切削实验得出的浓缩型数学模型方式存储切削用量数据,利用自学习功能对切削数学模型进行修正,可以推荐合理优化的刀具、切削速度和刀具寿命等加工参数,预测加工质量、金属去除率等.     

高强钢高效加工层切面铣刀优化设计及仿真分析

利用层切面铣刀对508III钢进行铣削试验,分析切削参数对切削力的影响;以最优加工效率和刀具寿命为目标建立切削参数优化模型,采用遗传算法进行优化,并根据切削参数对刀具结构进行设计;对不同前角组合的刀片进行切削仿真,优化刀齿的角度参数;结合优化的切削参数,对层切面铣刀进行切削力仿真验证.研究工作将为重型高效铣削刀具开发和切削参数优化等提供基础和技术支撑.     

可转位刀具的动态可靠性灵敏度研究

可转位刀具在断续切削加工时,其主要失效形式是疲劳破损.刀具各设计参数的选取直接影响刀具的可靠度.以应力-强度干涉模型为基础,建立了可转位刀具的动态可靠性数学模型,给出了刀具在切削加工时的可靠度变化规律.在此基础上与灵敏度分析方法相结合,推导了刀具各设计参数的动态可靠性灵敏度计算公式,并给出了各设计参数的动态可靠性灵敏度的变化曲线.研究表明,刀具各设计参数的改变对其可靠性的敏感程度大小不一,对敏感参数的选取要加以控制,以提高刀具的可靠度和被加工零件的精度.同时为提高刀具系统及整个机床的可靠性提供理论依据.     

车削颤振时变可靠性预测

针对车削加工过程中刀具磨损使得切削力系数等加工参数不断变化,进而导致传统的颤振预测方法随着加工时间的增加预测精度大大降低的问题,将时变可靠性理论引入颤振预测中,用线性方程表示了合力切削力系数的均值随切削时间的变化关系,建立了时变稳定性和时变可靠性模型.获得给定加工条件下系统的时变极限切宽和时变颤振可靠度曲线.最后对提出的计算方法做了相应的实验证明.实验表明.提出的颤振时变可靠性预测方法能够更为准确地预测不同加工时间下的颤振.     

应用统计方法综合优化切削加工参数

本文首先分析了传统的切削用量优化方法的不足。接着从切削过程是一动态过程出发,分析了刀具磨损的变化对切削用量选取的影响,决定采用切削速度、进给量、切削深度、刀具磨损限度作为设计变量,从而使切削用量的选择与刀具寿命、刀具磨损限度的制定统一起来。从切削过程是一随机过程出发,推导了适合于切削加工参数优化的统计优化方法。用随机目标函数的数学期望和标准差的组合构成统计优化的目标函数,用随机约束规划处理约束条件,并编制了网格法优化计算程序。最后,对GCr15轴承环车削加工的切削加工参数进行了优化计算。     

硬质合金刀具的动态可靠性及失效率研究

分析了硬质合金刀具在断续切削加工时的主要失效形式,考虑了冲击载荷作用次数对刀具可靠性的影响,运用应力-强度干涉模型及随机过程理论,建立了硬质合金刀具的动态可靠性数学模型,给出了刀具在断续切削加工时的可靠度的变化规律.同时建立了以载荷冲击次数及加工时间为度量指标的刀具失效率计算模型.研究表明,随着载荷冲击次数和加工时间的增加,刀具的可靠度曲线出现逐渐降低的变化过程.刀具失效率具有"浴盆"曲线的特征,且与实验结果相吻合.通过该曲线可以准确地划分刀具的早期失效期、偶然失效期和耗损失效期,为刀具选取试验和修复时间以及可靠寿命等指标提供了理论依据.     

氧化锆陶瓷车削刀具几何参数的多目标优化

通过氧化锆车削试验测得切削力和刀具磨损量,以工件材料去除量与刀具磨损量的比值作为刀具利用率的量化指标.采用粒子群算法改进BP神经网络,并以此对单因素试验值进行训练预测.采用最小二乘拟合,建立刀具利用率和切削力关于各刀具几何参数的一元模型,以相关系数检验模型的可靠性.基于一元模型,分别提出了刀具利用率和切削力关于刀具几何参数的多元模型.利用粒子群算法结合正交试验值对多元模型进行优化求解,并通过验证试验证明了多元模型具有较高的精度.将多元模型作为目标函数,以刀具利用率最大和切削力最小为优化目标,基于粒子群算法进行了刀具几何参数的多目标优化,验证试验结果表明优化得到的刀具几何参数是合理的.     

超高强度钢高速切削工艺参数优化

针对超高强度钢高速铣削过程中刀具磨损严重的问题,采用金属陶瓷刀具对超高强度钢进行高速铣削试验,从而建立刀具磨损速率的预测模型.以切削速度、进给量和轴向切深3个切削工艺参数作为设计变量,以刀具磨损速率最小和切削效率最高作为优化目标,基于遗传算法对切削工艺参数进行优化,获得了最优切削工艺参数组合.     

基于模糊神经网络的刀具磨损识别

为了实现刀具磨损状态的自动识别，采用机床功率法进行了刀具自然磨损和不同切削参数（切削速度、进给量和切削深度）对功率信号影响的实验。在此基础上，建立了功率信号的时序AR模型。在提取作为刀具磨损特征量的AR模型参数时，考虑了切削用量对模型参数的影响，提出了特征量选取的准则，使所提取的特征量更加实用化，通过具体自学习和良好函数逼近能力的神经网络获得了特征量对刀具状态的隶属函数，并利用模糊神经网Fuzzy ART实现了刀具磨损状态的自动识别，识别正确率为95%，说明所提出的方法是有效可行的。     

工程陶瓷车削刀具磨损机理及理论模型的研究

通过二硅酸锂玻璃陶瓷的切削实验,依据摩擦学原理,结合犁沟效应从微观层面讨论了陶瓷材料对切削刀具磨损机理的影响.通过引入陶瓷晶体相关参数,揭示了陶瓷晶体的形貌和排布方式在车削过程中对刀具磨损量的影响,使磨损机理应用更具广泛性和直观性.结合几何学和运动学分析,建立了工程陶瓷材料车削刀具体积磨损量模型,并进行了实验验证.理论和实验结果均表明随切削路程的增大,刀具体积磨损量先表现为稳定增加,随后由于磨损面的不断增加以及热量堆积导致黏结磨损现象的出现,刀具磨损速度急剧加快,最终导致刀具刃缘崩碎而失效.     

基于切削参数和刀具状态的车削力模型

建立刀具状态监控特征量与切削参数及刀具状态之间的定量或定性关系是实现刀具状态监控系统的基础,文中以切和为监控特征量,建立了基于切削参数（切削深度、进给量、工件材料及刀具材料）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的车削力模型,设计了车削刀具磨损的试验系统及具体的试验方案,并进行了相应的切削试验,结果证明,该模型基本能正确反映车削力信号与刀具状态及各种切削参数之间的关系。     

铣削加工的最优化自适应控制

本文研究用 TP-801单板机作为自适应控制器的最优化自适应控制系统,建立了最小加工成本的数学模型,用随机决策方法给出了刀具寿命方程的经验表达式,提出了一种快速的在线优化方法.并在 XK-715数控铣床上进行了实验研究.结果证明,当切削余量或刀具磨损等因素变化时,自适应控制器可根据给定的输入和过程的输出信号在线优化切削条件,保证数控机床始终工作在最优状态.     

在线监测刀具磨损过程的频段相干函数法

基于切削过程中刀杆振动的动态特性,建立了借以反映刀具磨损的物理模型和数学模型,由此提出了通过检测刀杆上两主振模态方向上振动加速度信号的频段相干函数来在线监测车刀的磨损过程,并制定了相应的判别准则。试验结果表明,该法灵敏度较高,抗切削条件干扰性强,具有良好的应用前景。     

Tool life modeling for evaluating the effects of cutting speed and reinforcements on the machining of particle reinforced metal matrix composites

The wear of cutting tools in the machining of 2024Al alloy composites reinforced with Al₂O₃ particles using varying sizes and volume fractions of particles up to 23.3vol% was investigated by a turning process using coated carbide tools K10 and TP30 at different cutting speeds. Machining tests were performed with a plan of experiments based on the Taguchi method. The tool life model was developed in terms of cutting speed, size, and volume fraction of particles by multiple linear regressions. The analysis of variance (ANOVA) was also employed to carry out the effects of these parameters on the cutting tool life. The test results show that the tool life decreases with the increase of cutting speed for both cutting tools K10 and TP30, and the tool life of the K10 tool is significantly longer than that of the TP30 tool. For the tool life, cutting speed is found to be the most effective factor followed by particle content and particle size, respectively. The predicted tool life of cutting tools is found to be in very good agreement with the experimentally observed ones.     

氧化锆陶瓷车削刀具磨损机理及理论模型

通过不同刀具几何参数的YG6刀具车削氧化锆实验,研究了工程陶瓷切削刀具体积磨损理论模型.从强度理论和刀具磨损材料迁移的本质出发,将刀具的二维磨损推广至三维磨损.基于黏着效应机制,研究了氧化锆陶瓷车削的刀具磨损机理.通过力学分析,采用逐层积分法,综合了刀具几何参数与后刀面磨损面积之间关系,建立了刀具体积磨损理论模型.验证实验结果表明,刀具体积磨损量随前角或后角的变大先减小后增大,随刀尖圆弧半径的变大而减小,刀具体积磨损的模型理论值与实验值趋势一致,平均相对误差为4%~15%,说明模型具有较高的可靠性.