短电弧加工参数对钛合金TC4加工特性的影响研究

为研究钛合金TC4的加工特性,采用短电弧加工系统对钛合金TC4进行加工试验,确定短电弧加工参数对钛合金材料去除速率与加工表面质量的影响,在相同的加工条件下与不锈钢PH17-4试件进行了对比。采用正交试验确定影响加工表面质量的主次因素和最佳电加工参数,同时对电弧加工后的钛合金材料表面层进行了检测及分析。结果表明:短电弧加工钛合金TC4时,当放电间隙减小和电源电压增大时,金属材料的去除速率增大,加工效率提高,但工件的表面质量降低;当工件转速提高时,工件表面粗糙度值变化不明显,但材料去除速率增大;相同的加工条件下,其去除速率与表面质量均略低于不锈钢。影响钛合金TC4加工表面粗糙度的因素主次顺序为电源电压>放电间隙>主轴转速,最优加工方案为放电间隙0.3 mm,主轴转速118 r/min,电源电压10 V。加工后的钛合金材料表面层的机械性能及金相组织基本稳定,过热层厚度及硬度变化不明显,对后续的精加工不会造成困难,这为短电弧加工技术在钛合金材料加工方面的应用提供了一定的理论依据。     

高速走丝电火花线切割加工工艺建模方法研究

为了实现对高速走丝电火花线切割加工工艺效果的预测,以脉冲宽度、脉冲间隔、峰值电流及工件厚度为输入参数,以切割速度和表面粗糙度为输出参数,分别用非线性回归分析法和BP神经网络技术建立了工艺模型,并对两种模型的预测结果进行了比较。结果表明,两种模型均能反映线切割机床的加工工艺特性,可用于对给定切割条件下切割速度和表面粗糙度的预测,但神经网络模型具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测

对BP神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析. 结果表明,使用BP神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.     

50%SiCp/Al复合材料的电弧铣削与铣磨组合加工

为了解决传统方法在高体积分数SiCp/Al复合材料加工中效率不高、易产生表面缺陷的问题,提出了一种电弧铣削与铣磨组合的高效精密加工方法.实验结果显示,采用电弧铣削进行50%SiCp/Al复合材料的粗加工,材料去除率可达6 300mm~3/min,再铸层厚度可控制在100μm以内,对后续精加工不会产生不良影响;采用铣磨进行50%SiCp/Al复合材料的精密加工,可避免产生崩边等表面缺陷,表面粗糙度(Ra)可达0.8μm.针对红外位标器支架的产品加工实验,验证了该组合加工方法的高效性与可靠性.     

基于BP神经网络的车削表面粗糙度检测

目的研究基于计算机视觉的非接触式车削表面粗糙度检测方法.方法通过由数字显微镜、高分辨率摄像机和计算机等构成的图像采集系统获取车削工件表面图像,提取基于灰度共生矩阵(GLCM)的14个表面纹理特征参数,探讨各纹理特征参数与粗糙度Ra之间的变化规律;以14个表面纹理特征参数为输入层节点输入量,以粗糙度Ra为输出量,构建车削表面粗糙度BP神经网络检测模型.结果检测结果与实测值的绝对误差平均值不超过0.08μm,且相对误差平均值小于2%,BP神经网络检测模型具有较好的检测效果,取得了较高的检测精度.结论基于BP神经网络的车削表面粗糙度检测模型,能够满足表面粗糙度测量的精度要求,对于快速非接触式检测车削表面粗糙度的研究具有借鉴意义.     

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%.     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。     

Elman神经网络射流喷丸表面粗糙度的预测模型

为提高零构件表面疲劳抗力,求得射流喷丸强化表面质量更精确的预测方法,以2A11铝合金为实验材料,获得工艺参数对喷丸表面粗糙度的影响数据。以实验数据为样本分别采用LM前馈神经网络和Elman反馈神经网络建立喷丸表面粗糙度预测模型,在MATLAB环境下进行仿真实验,对比两种模型预测结果。结果表明:Elman神经网络预测模型更稳定,计算精度更高,训练时间更短,具有更大的实用价值。     

不同晶粒度45#钢超声辅助微铣削实验研究

超声辅助微铣削是在微铣削的加工过程中,对刀具或者工件施加一定频率和振幅的超声振动,改变材料去除机理,改善微铣削的加工特性.文中以45#钢为例研究晶粒度的大小对超声振动辅助微铣削结果的影响,对不同大小晶粒下45#钢进行了超声微铣削实验,分析材料晶粒度的大小对超声辅助微铣削实验结果的影响.通过改变微铣削工艺参数和超声振幅并进行正交实验,重点分析晶粒度的大小对铣削力,加工表面粗糙度和加工工件精度的影响.验证了在相同的工艺参数下微铣削过程中晶粒度较大的材料对应较小铣削力的结论,同时晶粒度较大的材料可以获得更好加工表面质量.      

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.     

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.     

高速车削工件表面粗糙度特征分析

表面粗糙度是一项衡量工件表面质量的重要技术指标,高速车削过程中,随着被切削材料硬度和切削速度的提高,工件已加工表面质量在一定程度上得到了改善。工件表面形貌、切削用量、熔融金属涂抹现象决定着已加工表面粗糙度值的变化。     

工件超声振动辅助微通道铣削成形试验研究

为了改善不锈钢材料的微通道高速铣削成形特性,利用自行研制的具有双直槽结构的矩形六面体超声变幅器实现工件的水平超声振动,对304奥氏体不锈钢板载微通道结构进行工件超声振动辅助微铣削成形加工试验,研究了不同工艺参数对微通道成形表面质量的影响。试验结果表明:在超声辅助微铣削加工过程中,当工件的水平超声振幅为4μm时可有效改善切削加工表面的粗糙度,偏大或偏小的超声振幅都会导致微通道表面质量变差;当每齿进给量接近刀具最小切削厚度时,微铣刀钝圆半径引起的尺寸效应最为显著,表面切削加工质量较差,而略大于刀具最小切削厚度的微铣削每齿进给量以及较小的轴向切深,都有利于改善不锈钢微通道表面的铣削成形质量。     

高速铣削高强高硬钢加工表面硬化实验

研究高速铣削高强高硬钢加工表面层金相组织和硬度变化.进行了高速铣削高强高硬钢的切削温度实验,分析了不同铣削条件下高速铣削高强高硬钢加工表面层微观组织和加工变质层硬度变化.结果表明,高速铣削高强高硬钢时,加工表面层微观组织和加工变质层硬度发生明显变化,切削热对变质层金相组织结构和深度的影响显著.随着切削区平均温度的升高,变质层的深度增加,变质层主要为塑性变形硬化层、回火索氏体、回火屈氏体;切削温度达到一定程度后,在工件表面形成包含自激淬火与塑性变形特点的加工硬化层,可大幅提高工件表面硬度、塑性、韧性和抗腐蚀性.     

基于次摆线轨迹的铣削层厚度模型

铣削层厚度模型很大程度上影响着铣削加工瞬时铣削力计算精度,在每齿进给量较小情况下能较好地反映铣削层厚度的瞬时变化,但在每齿进给量较大情况下铣削层厚度计算精度不足。该文分析铣削刃随刀具旋转和工件进给的运动规律,建立铣削刀具次摆线轨迹模型,给出铣削起始角和终止角,提出一种基于次摆线轨迹的铣削层厚度模型。通过与现有圆弧模型和等效均匀厚度模型对比,结果表明:该模型在不同每齿进给量下均能保证较高准确性。     

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.     

车削氟金云母陶瓷脆性破碎机理及表面粗糙度模型

基于脆性断裂力学和刀具-工件干涉原理,研究氟金云母陶瓷脆性破碎机理及表面成形机制,预测了脆性材料车削中的裂纹扩展角度与深度;建立氟金云母陶瓷车削表面粗糙度理论模型,用以评价精密车削陶瓷表面质量并提高加工效率.脆性材料车削表面粗糙度由几何干涉粗糙度和脆性崩碎粗糙度构成.刀具几何形状和进给量主要影响几何干涉粗糙度,工件力学性能、切削速度、切削深度和切削力主要影响脆性崩碎粗糙度.验证实验结果表明,氟金云母陶瓷车削表面粗糙度随切削速度的增大而减小,随进给量或切削深度的增大而增大.本模型的理论预测值与实验结果趋势一致,与传统的几何模型相比更接近实验值.     

基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究

针对钛合金等难加工金属材料数控加工存在的问题,采用RBF神经网络开发了难加工金属材料数控加工神经网络控制方法,并结合数控加工设备建立了难加工金属材料实时监控系统.应用效果表明,对难加工材料数控加工进行RBF神经网络控制后,加工工件表面粗糙度误差和圆度误差比难加工材料传统数控加工方法要低很多,表面粗糙度平均误差降低50%...     

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.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．