珩磨在深孔加工中的应用分析

主要介绍了几种常规的深孔加工技术,并着重介绍了珩磨在深孔加工中的应用方式,珩磨时珩磨油、油石、珩磨工艺参数的选择对珩磨工件的表面质量、加工效率都有很大的影响,合理选择加工工艺对珩磨产品至关重要。     

盲孔珩磨头

图1所示工件,材质为HT250,肓孔φ31.75_0~(+0.052)mm,表面粗糙度R_a0.8,工艺要求珩磨内孔。常用内孔珩磨头珩磨工件不符合工艺要求。为此,我们自制肓孔珩磨头,现介绍如下:     

珩磨工艺参数对温度场的影响研究

珩磨加工为一种特殊的磨削工艺,珩磨不仅能提高工件内圆表面粗糙度,而且能提高零件的尺寸精度和几何形状精度,能去除较大的加工余量,讨论了珩磨加工过程中珩磨参数对珩磨工件温度场的影响,分析了珩磨的磨削力对和珩磨温度之间的相互关系。在此基础上结合实际珩磨机加工工艺,利用有限元分析软件对珩磨工件的温度场进行了稳态和瞬态分析,揭示了珩磨过程中温度的变化和分布情况,为珩磨机床改善其冷却系统提供了一定的理论依据。     

平台珩磨加工参数对缸孔表面粗糙度的影响

平台珩磨是目前被广泛应用的一种发动机缸孔精加工工艺,珩磨后缸孔的表面粗糙度直接影响缸孔的摩擦磨损性能。针对某型发动机缸孔的平台珩磨工艺,采用正交试验的方法研究平台珩磨转速、粗珩进给率、精珩时间对缸孔表面粗糙度的Abbott参数(波峰平均高度Rpk、波谷平均深度Rvk)和加工效率的影响规律。研究结果表明:珩磨转速对Rpk、Rvk的影响最大,其次为精珩时间,粗珩进给率对其影响很小;而通过提高粗珩进给率,能够在不显著改变缸孔表面粗糙度的条件下,大幅度提升平台珩磨加工效率。     

内齿珩轮强力珩齿齿面粗糙度预测与工艺参数优化

为了有效降低汽车高档变速箱齿轮传动噪声,针对强力珩齿工艺参数对齿轮表面粗糙度Ra的影响,在一定工艺参数范围内采用响应曲面法设计强力珩齿试验,并建立Ra预测模型,分析强力珩齿的珩轮转速nH、Z向进给量fZ和X向进给量fX等工艺参数对被珩齿面Ra的影响规律;在满足齿面Ra≤0.36μm的精度下,通过布谷鸟搜索算法优化出最大强力珩齿效率的一组工艺参数。结果表明,在一定内齿珩轮强力珩齿工艺参数范围内,nH对被珩齿轮工件表面粗糙度影响最大,fZ和fX的影响程度基本相当,通过响应曲面法建立的表面粗糙度模型置信度高;经优化的一组强力珩齿工艺参数所加工的齿轮表面粗糙度Ra值满足齿面精度要求,可在珩齿前对被珩齿轮工件表面质量进行预测和控制。     

内齿强力珩齿与蜗杆砂轮磨齿切削机理对比分析与试验研究

内齿强力珩齿与蜗杆砂轮磨齿是实现齿轮精加工的主要工艺方法,系统深入地研究两种齿轮精加工工艺的工艺原理,洞悉二者在齿面磨削纹路的形成机理,成为齿轮精加工工艺研究的热点问题。基于空间曲面啮合原理,提出一种离散点齿面模型构建方法,分别建立内齿珩磨轮与蜗杆砂轮的齿面接触方程,并依据接触区离散点处的相对滑擦速度建立珩削纹路与磨削纹路模型。经过滚齿、渗碳淬火的工件齿轮作为精加工的毛坯件,给定相应的珩齿和磨齿工艺参数,在内啮合强力珩齿机与蜗杆砂轮磨齿机上进行精加工试验,并对齿轮的轮齿进行三维形貌检测试验,通过对比分析试验结果与预测模型,两种工艺的齿面纹路的预测模型与试验结果高度吻合,结合对三维形貌数据指标的对比分析,得出两种工艺对齿面几何精度的影响规律,研究结果为齿轮精加工工艺的提升提供了理论依据。     

缸孔平台网珩磨工艺

通过对平台网珩磨加工中精珩、光珩采用的油石、压力、时间等进行试验分析 ,确定发动机缸孔平台珩磨工艺     

缸孔平台网纹珩磨工艺

通过对平台网纹珩磨加工中精珩、光珩采用的油石、压力、时间等进行试验分析 ,确定发动机缸孔平台珩磨工艺     

铰珩工艺在汽车转向器阀套中的应用研究

针对传统珩磨工艺在汽车转向器阀套加工中存在的精度不足和效率不高问题,引入一种单冲程超硬磨料珩磨孔加工技术,即铰珩工艺.根据阀套的加工特点,设计相应的夹具和刀具方案,并通过正交试验法研究铰珩工艺参数对加工性能的影响.参数经过优化的铰珩工艺,有效解决了阀套内孔加工的精度问题,取消了配磨工序,提高了加工效率.     

手调式小孔珩磨杆

一般淬硬后小孔的加工比较困难,特别是某些企业,条件有限,更难解决。针对这个问题,木文介绍一种结构简单,使用方便的手调式小孔珩磨杆,根据不同的加工材料,合理选择珩磨油石和工艺参数,可在珩磨机、车床、镗床或钻床上珩磨工件孔。     

珩磨加工中运动仿真分析与工艺实践

珩磨的运动参数一直依靠着加工经验进行选择,这种经验是通过长时间反复实践而得出的,其效率较低、自由度大,为了能够快速的分析和确定运动参数,提出一种将理论仿真与实验加工相结合的方法。首先,以珩磨头作为研究对象,分析轨迹的运动原理,利用MATLAB构建珩磨加工中的三维轨迹,分析珩磨加工中运动参数对于轨迹的影响。其次,以珩磨头上的油石作为研究对象,利用ABAQUS建立珩磨的有限元模型,根据运动参数制定不同的参数方案,将参数方案导入模型之中,仿真分析后计算出珩磨孔圆柱度并进行对比,选出最理想的运动参数方案,并通过实验验证方案的可行性。     

PSO优化灰色神经网络的珩磨油石磨损预测

为了预测油石的切削寿命,保证珩磨加工质量,引入灰色神经网络,通过将珩磨工艺加工参数作为模型输入来预测油石的磨损量,最终建立了珩磨油石磨损量预报模型。在油石磨损量预测过程中,针对神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,利用粒子群算法对灰色神经网络的参数进行优化。试验结果表明,基于粒子群算法改进的灰色神经网络具有更好的逼近能力和预测精度,便于合理更换油石。     

内啮合强力珩齿工件齿面珩削纹理预测与控制方法研究

以内啮合强力珩齿工艺为对象,研究工件齿面珩削纹理的形成机制,并对珩削纹理进行预测,提出一种珩削纹理的主动控制方法。建立工件齿面接触线模型,模拟珩齿加工过程;研究珩磨轮修整工艺原理,得到珩削速度与加工纹理的映射关系。由于珩削速度受制于工件齿轮与珩磨轮的中心距和轴交角等参数,提出以轴交角和中心距为控制对象,对珩削工件齿面纹理的分布情况及纹理变化趋势进行控制的方法;采用不同工艺参数进行齿轮加工,并对齿面进行三维形貌检测。被加工齿轮齿面检测结果与预测模型高度吻合,表明采用该方法可以实现对珩齿加工纹理的控制。     

基于人工神经网络珩磨加工参数智能选择方法的研究

利用人工神经网络鲁棒性、容错性好的特点,通过对珩磨加工工艺参数的分析研究,首先构建了基于人工神经网络的珩磨加工参数智能选择模型;在理论模型研究的基础上,进行了实验研究,并通过实验数据对模型参数进行了优化。研究证明该方法用于珩磨加工工艺参数的选择具有较好的智能、可靠性高、选择操作简单、实用性强等优点。     

一种珩磨加工尺寸预报的组合模型

基于对常见机械加工尺寸预报模型中的指数平滑模型和灰色预报模型特点的分析,提出了一种用于珩磨加工尺寸预报的动态指数平滑灰色组合模型SGM（αt,s0,t,1,1）,并通过理论分析和实例计算,验证了该模型综合了传统预报模型的优点,能够对柱塞套内圆的珩磨过程做出较好的描述,所得的预报值与实测值吻合程度较好,具有较高的预报精度。同时,对所提出模型的参数进行了深入的分析和计算,得出了模型参数选择的一般原则,保证了模型在实际应用当中的可靠性及较高的预报精度。     

坦克发动机缸套超声珩磨系统

研制了用于加工坦克发动机缸套（ 孔径１５０ｍｍ）的超声珩磨系统样机,通过工艺试验优选了油石条参数及加工工艺参数。试验结果表明,该样机可满足坦克发动机缸套的珩磨加工要求。     

Electrical discharge dressing of honing stones

Honing processes require a systematic preparation and a regeneration of the honing tool to guarantee a sufficient cutting behaviour and prevent unintended wear of the tool. These dressing processes are particularly important for the regeneration of the macro- and microscopic topography of the honing stones. The established method of manual shaping subsequent to a cylindrical grinding process demands a high skill level, a great amount of non-productive time and is not reproducible.In this paper the preparation of honing stones by use of electrical discharge machining (EDM) is presented. The aim is to ensure an automatic, systematic and reproducible process of resetting the bond of honing stones. Different tool electrode materials were analysed systematically for two different bond specifications of the honing stones. EDM process parameters were studied within a design of experiments (DoE) strategy and a subsequent effect analysis to assure the identification of most appropriate EDM process parameters. After this procedure various cycles of long-stroke honing processes were carried out. As a result, the new approach makes it possible to prepare honing stones with reproducible sharpness and macroscopic topography within an automated process. The dressing time t_d was reduced by 88 % compared to the established method.     

Taguchi-Controlled Knowledge-Based Assistant for Improving Quality of Hollow Cylindrical Sections

Abrasive reaming has been successfully applied for internal finishing of cylindrical sections to produce highly accurate bore characteristics, i.e. diameter, cylindricity, surface finish, straightness and roundness. The process is an alternative to honing and cylindrical grinding whose mechanics are more complex and expensive. This success has, however, been manually orientated with little use of computer aids. To achieve a given bore geometry and maintain low scrap rates, a knowledge- based system may be used to optimise the reaming process. This paper proposes a generic knowledge-based system, called SAR using parameters which significantly influence the reaming process, identified from Taguchi-based experimental analysis. The main objective of the system is to determine process limits, detect uncontrollable situations, identify causes and suggest corrective actions, in order to achieve a better overall bore profile.     

用正交试验分析电参数对小孔圆柱度的影响

为实现电火花加工小孔圆柱度误差的合理控制,通过工艺试验研究了放电参数与小孔圆柱度间的规律。提出了多截面直角坐标测量方法,用线切割对已加工小孔的工件进行轴向和径向切割,以产生反映小孔特征的母线基准和圆基准;然后,用万能工具显微镜对这两个基准上的特征点进行测量,最终实现小孔圆柱度的定量评定。在此基础上,采用正交试验研究了放电参数(开路电压、电流,脉宽,脉间,抬刀周期)对小孔圆柱度的影响。结果表明,脉宽对圆柱度的影响最为显著,开路电压次之,其余3个参数的影响较弱;实验获得了以圆柱度误差最小为评价目标的一组放电参数:开路电压110V,电流0.6A,脉宽150μs,脉间120μs,抬刀周期1+2s。验证实验得到了平均半径为0.30184mm的小孔,其圆柱度误差为0.021mm,说明用该方法控制电火花加工小孔的圆柱度是有效的。     

基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测

利用BP神经网络良好的非线性映射能力,建立了普通珩磨和超声珩磨条件下的磨削表面粗糙度预测模型,经过多次网络训练,得到了具有良好性能的BP神经网络。对超声珩磨加工钕铁硼材料表面粗糙度进行了预测,并取得了理想的预测结果。