基于导纳综合法的立铣加工刀尖点动态特性预测

针对立铣加工系统中刀尖点动态特性理论预测的问题,研究了导纳综合法预测刀尖点位移导纳的方法.立铣加工系统被分为两个子系统,分割线位于刀具上.包含主轴的子系统结构复杂,不易精确建立动力学模型,因此采用试验方法获得其位移导纳.刀具子系统结构简单,采用有限元软件获得其位移导纳.两个子系统是具有不同截面的梁元件,二者通过单点结合,梁上节点具有平移和回转两个自由度.由两个子系统的位移导纳求出刀尖点的位移导纳.对上述方法进行了试验研究,以不同长度的45号钢棒为试验对象,获得了钢棒插入刀柄后的末端位移导纳.     

基于SHELL单元模型的对薄壁件铣削仿真优化分析

为了实现对薄壁框架零件较高精度的铣削加工,通过基于SHELL单元所组成的有限元模型,在充分提高分析效率的基础上,分析了落刀位置、零件几何尺寸以及切削用量在加工过程中对零件变形的影响,最终对零件的不同切削参数下的变形量进行了分析.最终可以得出结论:采用基于SHELL单元的有限元模型在提高分析效率的基础上,可以对薄壁件的加工过程进行较为系统的优化最终以达到提高薄壁件加工精度和加工效率的目的.     

冷风油雾润滑对TC4铣削过程刀-屑摩擦的影响

通过钛合金TC4的铣削实验,研究冷风油雾润滑介质特性及其施加方式对刀具-切屑摩擦行为的影响.冷风油雾喷嘴布置在刀具将要切入工件前的空行程中,其润滑效果最好.当出油量增加到一定值(约12mL·h-1)时,刀具-切屑平均摩擦系数不再发生明显变化.随着钛合金TC4铣削速度的提高,冷风干切削的平均摩擦系数增大,而冷风油雾切削的平均摩擦系数变化不明显,且远低于冷风干切削的平均摩擦系数.结果表明:油雾载体速度和刀具转速存在一定的匹配关系,使润滑效果达到最优.     

铣削和磨削淬硬钢SKD11的表面完整性比较

对磨削、铣削加工得到的淬硬钢SKD11表面完整性进行了研究.通过对比干磨削和干铣削加工工件表面层的金相组织.发现干铣削时,铣刀后刀面磨损引起的铣削温度升高对工件表面完整性有很大的影响.随着加工温度升高,工件表面逐渐产生回火马氏体,这是造成工件表面硬度下降的主要原因.进一步的试验表明,如果选用合适的刀具和加工参数,可以得到较好的表面完整性;如果采用较小铣刀的磨钝标准可以避免出现回火马氏体.对淬硬钢进行精加工时,以铣代磨是完全可行的.     

数控雕铣加工铝合金材料进给速度的优化与实验验证

针对数控雕铣机床加工铝合金件的特点,运用多目标优化理论,建立了加工成本与加工效率的数学模型.经过计算,得到了一系列的进给速度的优化解.经过实验加工和验证,最终得到了在该条件下较为理想的进给速度取值范围(Vf∈2 400～2 560 mm/min).研究表明,以该进给速度范围进行加工铝合金材料时,能够以相对较低的加工成本和较高的效率得到良好的表面质量.     

Mo粉和Si粉球磨过程的研究

本文通过扫描电镜和透射电镜对Mo粉和Si粉在球磨过程中颗粒微观形貌的变化规律进行了分析 ,表明Mo粉的球磨过程是塑性颗粒的反复变形、焊合、断裂的细化过程 ,而Si粉的球磨过程是脆性颗粒的破粹细化过程 ;确定了MoSi2 的机械合金化过程属延性金属与脆性非金属体系。图 4,参 4。     

铣削加工过程的自适应最优控制

提出了两种结构不同的神经网络实现对铣削加工参数的自适应最优控制，ＢＰ神经网络实现对加工状态的在线建模，优化神经网络根据当前状况和一定的加工约束条件得出最优切削加工参数输入以实现对铣削过程的最优控制．最后给出了仿真和实验结果．     

硬质合金刀具铣削镍基单晶高温合金DD5磨损试验

为探究在干切削和水基微量润滑(WMQL)条件下刀具磨损对DD5铣削表面质量的影响规律，采用四刃PVD-TiAlN涂层硬质合金刀具以及超景深显微镜和扫描电镜等设备，以刀具副后刀面磨损宽度为主要评价指标，对硬质合金刀具副后刀面磨损形态、磨损机理进行分析和研究，并采用三维轮廓仪对零件表面粗糙度进行测量.研究结果表明，与干切削相比，采用水基微量润滑冷却技术，能够延长刀具寿命并改善材料的铣削加工性;硬质合金刀具的主要磨损机理为粘结磨损、磨粒磨损、氧化磨损和扩散磨损.     

汽车刹车盘片平衡机的定位、控制与优化测试

对汽车刹车盘片平衡机如何实现单工位一体化及测量不平衡定位、铣削深度的控制优化等几个关键技术进行了研究,提出通过把测量所用的脉冲数补偿到主轴旋转脉冲的整数倍等3个步骤以优化不平衡的定位,提出利用PLC外部中断输入来提高铣削深度的准确性,并利用新技术进行相关测试。     

Kalman滤波在刀具磨损预测模型中的应用

基于LS-SVM建立刀具磨损预测模型,描述铣削过程中输入向量(进给率、切削速度、主轴转速、切削深度、切削时间及磨损位置)和输出向量(刀具磨损)之间的映射关系,并引入Kalman滤波技术,建立LS-KF模型,考虑加工条件及环境变化引起的刀具磨损量的变化,结合刀具的实际磨损量更新LS-SVM的预测结果,并用该更新结果调整训练模型,以使更新后的刀具磨损量能够反映出由于加工条件及环境的变化引起的刀具磨损的变化,提高LS-SVM模型的预测精度,最后用实验验证所建立模型的预测精度。结果表明,LS-SVM模型和LS-KF模型的预测精度均较高,且LS-KF模型的预测精度更高。