注塑成型模具硬态铣削表面粗糙度研究

采用AITiN涂层硬质合金球头立铣刀对4Cr5MoSiV1钢的注塑成型模具进行硬态高速铣削研究,通过多因素法正交试验,利用多元线性回归分析法建立模具硬态铣削的表面粗糙度预报模型,经过现场加工实践检验其准确性.分析切削参数对模具零件的表面粗糙度的影响.研究结果表明:在高转速、小切深及合适的进给速度下,模具加工表面质量好,为优化模具硬态铣削的切削参数和加工表面质量的控制提供了较好的依据.     

基于变质层的Al 2O 3陶瓷激光铣削试验研究

介绍一种基于变质层控制的氧化铝陶瓷激光铣削方法.在无辅助气体条件下,激光扫描照射陶瓷表面,产生一变质层,对变质层的性质和尺寸进行控制,达到激光铣削Al2O3陶瓷材料的目的;同时,对变质层进行晶相组织分析,指导对激光铣削参数的选择,形成陶瓷材料的激光铣削工艺.试验研究了变质层的形成和脱落机理,分析了激光铣削工艺参数对铣削深度和铣削表面质量的影响规律.利用优化的铣削工艺对Al2O3陶瓷进行了激光多层铣削试验,得到各单层铣削深度为0.35~0.50 mm、各层表面粗糙度为2.0~3.2μm的激光铣削效果.试验结果可为Al2O3陶瓷激光铣削提供理论依据与应用指导.     

单晶镍基高温合金DD98微铣削表面质量试验

为研究单晶高温合金的微铣削表面质量,使用M.A.FORD双刃端铣刀,刀刃直径为0.8 mm,试验材料为单晶高温合金DD98,完成正交试验研究.通过极差分析找出主轴转速、进给速度、铣削深度对微铣削表面质量影响的主次因素,即主轴转速的影响最大,铣削深度其次,进给速度最小;采用统计学知识,获得切削工艺参数的优化组合,使表面粗糙度最小,即主轴转速为n=3.6 kr/min,铣削深度为ap=5μm,进给速度为v=100μm/s,对此优化方案重复试验,表面粗糙度值为951 nm.并对其切削机理和影响表面质量及形貌的原因进行深入的分析,对单晶高温合金的微加工理论的机理揭示具有一定的指导意义.     

基于Copula EDA优化BP神经网络的表面粗糙度预测

为了提高预测机械加工表面粗糙度的精度,提出了基于Copula分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)优化BP神经网络的方法.以铣削45#钢为试验对象,采用控制变量法进行切削试验.在线测量主切削力、轴向力、径向力和振幅,并进行数据处理,得到相应切削力的平均值、标准差、均方根值及振幅,同时离线测量二维粗糙度R_a、三维粗糙度平均值S_a和均方根值S_q.对切削分力的平均值、标准差、均方根值及振幅与粗糙度做相关性分析,选择Kendall秩相关系数最大的主切削力平均值作为输入变量,输入BP神经网络和基于Copula EDA优化BP神经网络,进行训练和预测.试验结果表明:基于Copula EDA优化BP神经网络的预测精度总体高于BP神经网络的预测精度,对R_a,S_a和S_q的平均预测精度分别达到91.98%,91.03%和89.10%.     

基于正交试验的2A70合金试件表面粗糙度预测模型

为了研究硬质合金球头铣刀高速铣削2A70合金时主要铣削参数对试件表面粗糙度的影响,通过正交试验法对试验数据进行极差和方差分析,找出了影响试件表面粗糙度大小的主次因素,得出了每齿进给量、背吃刀量、切削速度和行距等铣削参数对粗糙度的影响规律,建立了2A70合金试件表面粗糙度的预测模型,可用于预测产品表面质量和分析生产效率。     

刀具直径和磨料粒度对微铣磨表面粗糙度的影响

微尺度铣磨复合加工是一种兼具微铣削与微磨削特点的新型加工工艺.为给微铣磨复合刀具参数优化提供理论依据和数据参考,用立方氮化硼(CBN)微铣磨复合刀对不同材料进行微铣磨复合加工试验,并与微铣削加工进行对比,研究刀具直径和磨粒粒度对工件表面质量的影响规律.结果表明:选择合适的刀具参数能使微铣磨复合加工表面粗糙度达到亚微米级,且优于微铣削表面质量;在一定范围内减小磨粒粒径或增大刀具直径能够提高微铣磨复合加工的表面质量,且磨料粒度对表面粗糙度的影响更为显著.     

基于石墨烯强化MQL的GH4169合金铣削表面质量研究

为了改善GH4169合金铣削加工的表面质量,基于微量润滑(MQL)技术,将石墨烯纳米粒子添加到植物油基切削液中以强化其冷却润滑性能.结合正交试验方案,采用极差分析和方差分析方法,研究了MQL参数(石墨烯质量分数、切削液流量、气体压强)对表面粗糙度的影响规律,并得到了最优的参数组合.研究结果表明,石墨烯质量分数对GH4169合金铣削加工表面粗糙度的影响是最显著的,其次是气体压强,最后是切削液流量;同时,最优的表面粗糙度为0.406μm,最优参数组合为石墨烯质量分数0.1%,切削液流量60mL/h,气体压强0.6MPa;适当的MQL参数可以显著地改善切削区的冷却润滑状态,从而改善表面质量,降低表面粗糙度.     

基于L-M算法的BP神经网络预测短电弧加工表面质量模型

短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的工艺效果,引入传统BP算法和Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法,构建短电弧铣削加工表面质量模型。通过分析表面质量的影响因素,选取放电电压、频率、气压、脉冲时间为模型的输入,表面粗糙度、变质层厚度、工件材料去除率为输出,比较两种模型的预测精度。结果表明,基于L-M算法的BP神经网络对表面粗糙度、变质层厚度、材料去除率的平均预测误差分别为2.9%、9.4%、4.6%,低于传统的BP神经网络。相比传统的BP神经网络,改进的LM-BP神经网络模型提高了预测精度,实际工程中可用于优化工艺参数。     

压铸铝合金用铣刀表面微织构及切削特性研究

针对压铸铝合金在切削力影响下加工精度低、表面质量不高等问题,提出在铣刀前刀面加工沟槽和V型阵列表面微织构的方法.通过三向力传感器监测并分析铣削过程中的铣削力变化情况,重点分析y向铣削力(F_y)频谱特性.将采集到的F_y进行快速傅里叶变换,得到3种不同铣刀F_y的频谱分析图,利用表面形貌和表面粗糙度评价表面微织构铣刀的铣削性能.结果表明:相较于普通铣刀在x、y和z方向的铣削力均值,沟槽阵列表面微织构铣刀的均值分别降低了3.8%、0.29%和11.7%,V型阵列表面微织构铣刀的均值分别降低了8.5%、14.3%和12.4%;在6倍主轴频率处的F_y高频幅值的大小关系为普通铣刀沟槽阵列铣刀V型阵列铣刀;采用微织构铣刀加工的表面,其表面粗糙度比普通铣刀的小,且V型阵列铣刀加工工件的表面质量最好.研究结果将为压铸铝合金精密铣削提供理论依据.     

基于近似模型的机床铣削质量稳健性优化设计

在铣削加工优化设计过程中，设计变量的不确定性通常被忽略，这容易导致优化解违反优化设计约束条件.为此，本文基于近似模型方法，开展铣削参数的多目标稳健性优化设计研究.在该优化设计方法中，采用多项式响应面模型和径向基函数模型近似模拟铣削过程最大铣削力、铣削后工件表面粗糙度两目标函数与铣削线速度、每齿进给量两设计变量之间的隐式关系，采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法结合蒙特卡洛模拟方法对比分析了针对铣削参数的常规确定性优化以及考虑设计变量波动的稳健性优化.结果表明：稳健性优化后的铣削参数有效地降低了铣削加工过程中的铣削力，提高了加工后工件表面质量，同时优化解具有较高的可靠性.     

高速铣削加工中进给量和进给间隔对表面粗糙度的影响

高速铣削时，进给量和进给间隔不仅是影响加工表面粗糙度的重要几何因素，同时也是影响切削效率的重要因素．通过理论解析的方法，讨论了使用球头铣刀的垂直加工中，进给量和进给间隔对表面粗糙度的影响，给出了表面粗糙度的计算公式，并提出了通过改变进给间隔和进给量，提高加工效率而不增大表面粗糙度的加工方法．     

镍基高温合金高速铣削加工表面完整性

采用高速铣削加工试验,研究切削速度对2种不同的镍基高温合金FGH95和Inconel718已加工表面完整性的影响规律,并观察高速铣削加工后的切屑形貌。试验结果表明:在较低切削速度范围内(800~2 000 m/min),切削速度对表面粗糙度的影响很小,两者表面粗糙度相差不大,但在较高的切削速度范围内(>2 000 m/min),FGH95的表面粗糙度要大于Inconel718的表面粗糙度。在相同切削条件下,Inconel718的加工硬化率和加工硬化层深度要明显比FGH95的大,并且Inconel718表面白层的厚度大于FGH95表面白层厚度。高速铣削加工FGH95和Inconel718切屑均出现明显的锯齿化现象,并且随着切削速度的提高,锯齿化程度不断加剧以至变为碎屑。     

TC4钛合金铣削性能分析及多目标参数优化

如何更好对钛合金材料进行切削加工,以及在保证高切削加工效率,高精度与低切削力的基础上,如何对加工参数进行合理选取一直是钛合金切削加工领域中的一大研究热点。为了探究TC4钛合金的铣削性能与铣削参数优化问题,设计了正交铣削试验方案,分析了铣削参数即背吃刀量,侧吃刀量,主轴转速,进给速度对其铣削力与铣削后表面粗糙度的影响规律。将铣削力,表面粗糙度与材料去除率作为优化目标,建立了多目标优化模型,在Pareto算法的基础上,采用了一种简捷的方法对模型进行求解,并通过试验验证了该方法的可行性。结果显示,对铣削力的影响程度中,背吃刀量影响最大,随后是侧吃刀量与主轴转速,进给速度影响程度最小;对表面粗糙度的影响程度中,进给速度影响最大,其次是侧吃刀量与背吃刀量,主轴转速影响程度最小;Pareto算法所得的参数组通过试验验证,与正交试验组相比,各项指标数值均在较优位置。     

微细铣削加工表面形貌的分形特征

微细铣削加工表面形貌特征的评价与表征对微细切削加工表面的形成机理、加工表面的形成与工艺参数之间的关系等的研究有重要意义。应用分形几何理论,采用盒计数法对微细铣削加工表面形貌进行研究。结果表明:微细铣削表面具有明显的分形特征,其盒计数维数在1.32～1.42之间,说明其加工表面形貌比较复杂,同时证明加工表面轮廓的分形维数D与表面粗糙度Ra没有相关性,进而可以从分形维数D与表面粗糙度Ra两方面对微细铣削加工表面形貌特征进行综合评价。     

基于油膜附水滴切削液的车削加工性能的优化

将低硬度材料(不锈钢)和高硬度材料(轴承钢)作为实验材料进行车削,通过在3种不同加工方式下(油膜附水滴切削液、乳化液、干切削)的切削对比,观察切削力、粗糙度变化规律。实验结果表明油膜附水滴切削液(Oil-on-Water)能有效地降低在切削过程中的切削力;而且在运用OoW切削液加工高硬度材料的时候工件表面质量有明显提高。但是在切削硬度低材料时OoW加工表面质量比干切削要差。为了提高硬度较低材料OoW切削加工表面质量,采用二阶曲面响应法,针对粗糙度受进给量、进给速度、吃刀量影响的问题进行建模和分析。     

基于响应曲面法电火花线切割回转零件实验研究

以低速走丝电火花线切割加工回转铜钨合金(CuW70)试件为研究对象,采用Design-Expert软件设计Box-Behnken实验,利用响应曲面法分析得出不同速度参数对工件表面粗糙度及材料去除率的影响规律,并得出兼顾加工效率与表面质量的最优工艺参数组合.结果表明,速度参数对表面粗糙度影响的主次关系为工件转速>进给速度>走丝速度;对材料去除率影响的主次关系为进给速度>工件转速>走丝速度.多目标参数优化得出:当工件转速为46r/min,进给速度为1.0mm/min,走丝速度为45mm/s时,表面粗糙度达到0.882μm,材料去除率达到0.625mm³/min.     

SiCp/Al复合材料的高速铣削试验与表面缺陷研究

金属基复合材料(MMCs),特别是颗粒增强铝基复合材料(PRAMCs)因其良好的综合性能具有广阔的应用前景,但其难切削性限制了进一步发展与应用。通过实验:采用PCD刀具、在不同切削条件下对高体分Si Cp/Al复合材料进行高速铣削。探讨了铣削速度、进给量、切削深度对表面完整性(表面粗糙度、表面残余应力和表面形态)的影响,并且建立了高速铣削时的表面粗糙度和表面残余应力预测模型。为铝基复合材料的相似高速切削提供了实例参考和理论依据。