基于NSGA-Ⅱ的航发叶片粗铣加工工艺参数优化研究

针对航空发动机叶片粗铣时因工艺参数选择不当,导致铣刀温度过高(可达400℃以上)和金属去除率低的问题,采用了正交组合设计工艺参数集,基于Deform平台完成了叶片铣削加工模拟仿真,分析了刀具、工件温度场分布及刀具最高温度随时间的变化规律。应用多元二次回归方法建立刀具最高温度与切削速度v_c、每齿进给量f_z和轴向切深a_p的相关性数学模型,采用了方差分析检验数学模型与试验值的拟合度(P0.0001)。以相对低的刀具最高温度和相对高的金属去除率为优化目标,利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法获取Pareto最优解集。结果表明:在未考虑切削液的情况下,通过NSGA-Ⅱ优化算法能够有效的获取优选的粗铣叶片加工工艺参数组合,达到了控制刀具成本和提高加工效率的目的。     

碳化硅材料机械磨削辅助电火花加工的工具电极设计及试验研究

针对碳化硅材料的平面加工需求,提出了一种机械磨削辅助电火花加工的方法。通过设计组合式工具电极和搭建试验系统,采用去离子水冲液方式,在不同工艺参数(如峰值电压、峰值电流、脉宽、工具转速等)下,探索表面粗糙度与工具电极损耗的变化规律。试验结果表明:在相同电参数条件下,通过采用机械磨削辅助电火花加工方法,表面粗糙度值从Ra3.90μm降低到了Ra3.01μm,电极质量相对损耗减少了26.07%。     

基于信噪比的微小孔加工工艺参数的分析方法

加工工艺参数准确合理的分析方法是优化组合电火花微细加工中多目标工艺参数的重要前提和保证。文章利用参数设计中的信噪比方法对电火花微小孔加工过程中的工艺参数进行分析研究，得到电火花微小孔加工过程中关键参数单因子工艺指标的优化分析结果，从而达到对电火花微小孔加工工艺参数进行单因子优化设计的目的，为多目标工艺参数综合优化组合提供重要的数据支持。试验结果表明信噪比分析方法能够较好地解决电火花微细加工中的关键工艺参数优化问题，对加工效率和加工精度有一定的改善和提高。     

基于正交试验法的往复走丝线切割多次切割工艺的研究

针对影响往复走丝电火花线切割多次切割的因素较多,采用正交试验的方法,进行放电脉宽、脉间、峰值电流、运丝速度、工作液及每次切割的偏移量对往复走丝电火花线切割3次切割的影响试验,确定影响加工效率和加工表面粗糙度的显著影响因素水平,优化加工参数,进行5次切割试验验证,获得工件加工表面粗糙度Ra0.69μm,加工的重复性较好。     

成对电极法电解光亮加工

<正> 电火花线切割和电火花成型加工所得的表面粗糙度往往很难满足模具的技术要求。尽管日本的若干厂商已能制造出加工表面最低粗糙度接近Ra0.1μm的电火花线切割机和Ra0.05μm的电火花成型加工机但是为了获得这样低的加工表面粗糙度,其加工效率由于要用十分微小的放电能量加工而大大降低,况且在大面积成型加工时还难以实现。再者,其加工表面还难免存在微细裂纹和变质层,影响模具的使用寿命。至于像塑料模具等所要求的表面光泽则更难以实现。因此人们     

紫铜电极负极性加工ZL302基础工艺试验研究

为实现铸造铝合金ZL302的高效电火花加工,在系统试验设计的基础上,进行了紫铜电极负极性加工ZL302的基础工艺试验,获得了材料去除率vm和电极损耗率vE与电参数之间的经验回归数学模型,并依此进行了工艺参数优化.研究结果表明,峰值电流ie、脉冲宽度ti是影响材料去除率vm和电极损耗率vE的主要工艺参数,电压Sv、脉冲间隔t0对材料去除率vm和电极损耗率vE等工艺指标也有影响.试验所得经验回归模型的置信度为95%,可用于指导实际生产.     

单位生产成本与加工精度的多工序车削优化

切削参数优化对于加工质量、生产效率、加工成本、产品利润具有非常重要的意义.数控加工过程中,单位生产成本和加工精度很大程度上决定了零件加工成本的高低和加工质量的好坏.建立以单位生产成本与加工精度为双目标的多工序车削优化模型进行切削参数优化选择十分必要.多工序车削模型同时充分考虑了粗精的刀具耐用度、切削功率、切削进给力、稳定切削区域、刀具表面切削温度及精车表面粗糙度等实际约束条件.运用高斯变异和多项式变异的NSGA-Ⅱ算法对多工序车削模型进行比较优化计算,优化实例表明多项式变异的NSGA-Ⅱ算法获得了更好的加工精度、单位生产成本的Pareto最优解集以及相应的粗精切削参数.用多项式变异的NSGA-Ⅱ算法得到的优化粗精切削参数进行切削试验,得到与NSGA-Ⅱ算法优化的加工精度、单位生产成本基本相符,为多工序车削切削参数优化提供了实践指导.     

65Mn深小孔加工时间回归模型建立与参数优化

以电火花加工时间为研究对象,利用DK703数控电火花小孔加工机,对65Mn深小孔电火花放电加工展开试验研究,采用部分正交多项式回归设计方法,确定了主要影响参数的调试范围:脉冲宽度在(40～60)μm之间,占空比分三个区段:1(0.1≦Ф≦1)、2(1≦Ф≦2)、3(2≦Ф≦3),峰值电流为2档、3档和4档,进行了回归试验,通过试验数据得出回归方程,并用极值分析的方法确定最优参数组合,目前阶段得出的结果表明,当占空比为3,峰值电流为4档时,加工速度最大,所需加工时间最短,从而验证了该回归方程和参数优化合理性.     

钛合金小孔电火花快速加工试验研究

采用电火花高速小孔机,在2 mm厚的TC4钛合金板上,进行直径为0.5 mm小孔的快速加工试验研究。运用正交试验法,研究电火花加工电参数(峰值电流、脉宽、脉间和电容)对加工效率和小孔锥度的影响,并对试验结果进行方差分析和灰关联分析,得出最优加工参数。结果表明,经参数优化后,在小孔深度方向的加工效率为3.46 mm/min,小孔锥度减小18.51%,满足钛合金件高速、精密加工的技术要求。     

SVR-PSO算法在慢走丝线切割参数优化中的应用

针对慢走丝线切割加工中难以同时获得较快加工速度和较优表面质量的问题,从其加工参数与加工指标之间的高非线性关系入手,选取水压、脉冲时间、脉冲宽度、峰值电流和进给速率作为优化参数,以表面粗糙度(Ra)、材料去除率(MRR)作为优化指标,设计正交实验;创新运用支持向量机(SVR)结合粒子群算法(PSO)建立其多目标预测优化模型,得到最优加工参数。结果表明:所建立的多目标预测优化模型优化效果十分显著,相同Ra下MRR平均提高32%;相同MRR下Ra同比下降25%。     

面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的 为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法 首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果 在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论 研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。     

基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

A study of EDM and ECM/ECM-lapping complex machining technology

EDM (electrodischarge machining) and ECM (electrochemical machining)/ECM-lapping complex machining is investigated in this paper. First, EDM shaping and ECM finishing technology are investigated. These processes are carried out in sequence on the same machine tool with the same electrode (copper) and the same machining liquid (water). Two types of EDM and ECM complex machining are investigated. One is with a formed electrode, and the other is with simple-shape electrode scanning. The complex machining with electrode scanning is applied to produce small and various-shaped components without making a formed electrode. The EDM surface of 1 μm Ra is improved to 0.2 μm Ra by applying ECM. Second, in order to get a smoother surface, a new EDM and ECM-lapping complex machining technology is developed. The surface roughness of a machined hole is improved to 0.07 μm Ra by applying 2 min of ECM lapping. The surface finishing of a hole shape is demonstrated with the complex machining technology.     

面向三维形貌特征的钛合金电火花成形加工工艺参数优化

由于钛合金的超高硬度,使得切削加工十分困难,且成本巨大,即使耗费很大代价加工出来的产品,其加工质量往往不尽人意。因而,在研究国内外电火花加工技术最新成果的基础上,设计钛合金电火花加工试验,将加工速度、三维表面粗糙度作为评价加工性能的指标,分析了占空比、峰值电流、电压对钛合金加工的影响规律之后,深入研究了钛合金电火花成形加工的工艺特性;以MATLAB R2007b软件为平台,利用BP神经网络建立钛合金电火花加工工艺参数优化模型,并通过加工实验,对其预测结果进行评价。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

Micro-electrical discharge machining of polycrystalline diamond using rotary cupronickel electrode

Cupronickel was used as the electrode material to fabricate microstructures on polycrystalline diamond by electrical discharge machining (EDM). The electrodes were shaped into tiny rotary wheels driven by the flow of EDM fluid. Results showed that material removal rate was improved by a factor of five compared to conventional electrode materials. Raman spectroscopy and energy dispersive X-ray spectroscopy indicated that graphitization of diamond and diffusion-based chemical reactions between nickel and diamond dominated the EDM process. Effects of electrode rotation rate and discharge energy on the EDM characteristics were clarified. High form accuracy (∼0.5 μm/1 mm) and low surface roughness (∼0.1 μm Ra) were obtained.     

A plate capacitor model of the EDM process based on the field emission theory

The electrical discharge machining (EDM) process is, by far, the most popular amongst the non-conventional machining processes. The technology is optimum for accurate machining of complicated shapes in hard materials, required in the modern industry. However, although a lot of EDM machines are widely applied for many years, fundamental knowledge of the process is still limited. The complex nature of the process involves simultaneous interaction of thermal, plasma temperature and electromagnetism factors, which makes the machining process modeling very difficult. In this paper, based on the analysis of the electric discharge machining (EDM) process, a plate capacitor model is constructed to describe the discharging process in a pulse time. The whole EDM process is divided into four stages, successively as interelectrode electric-field establishment, electric discharge channel formation, stable EDM and deionization, the interaction of each stage and the distribution function of EDM energy are deduced using the field electron emission theory. For the purpose of analyzing the effect of the single factor, a set of machining through-hole experiments were carried out and investigated. The study shows that critical electric-field intensity and the effective discharging time rate play major roles on the improvement of machining efficiency; the model can explain the differences of machining efficiency using different materials of tool pole and different EDM parameters; and the theoretical results are concordant with the experimental data well.     

放电能量实时控制的双极性电火花加工脉冲电源

通过观测电火花放电现象对加工的影响,发现可控的双极性电火花加工能用更低的加工刀具磨损率获得比传统单极性电火花加工更高的材料去除率和效率,因此基于先进的电力电子技术,提出了一种双极性通用型电火花加工用脉冲电源,并给出相应的能量控制策略,还采用可提供连续正负脉冲输出的全桥电路作为该脉冲电源的主电路,并引入间隙电压和间隙电流的和作为唯一的控制量,在引弧阶段采用电压控制,在放电阶段采用电流控制。用一个电路完成放电间隙的击穿和放电能量的控制,减小脉冲电源系统的体积,同时在单个放电过程的各个阶段,对脉冲电压、放电电流、放电持续时间和消电离时间等参数进行合理灵活的调整,在维持放电频率一定的情况下,保证加工过程中单次放电能量的一致,从而实现高效均匀的电火花加工。     

硬质合金的超声电火花复合加工速度研究

通过采用电火花加工和超声电火花复合加工的方法加工硬质合金的试验,分析超声电火花复合加工应用的限制因素,研究脉冲宽度、峰值电流等参数对加工速度的影响。结果表明,在一定的条件下超声电火花复合加工比普通电火花加工效率高、表面质量好,可用于硬质合金模具的加工。