叶片抛磨表面粗糙度优化预测模型及实验研究

抛磨作为提高叶片表面质量的最后一道工序,能够显著提高叶片表面完整性,表面粗糙度是衡量叶片抛磨后表面完整性最重要的技术指标。采用六自由度机器人+百叶轮弹性磨具对叶片进行抛磨加工,首先采用单因素实验法分析了影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数,接着采用正交试验得出了叶片抛磨加工的优化工艺参数区间,最后采用非线性回归模型对表面粗糙度进行了预测。实验验证结果表明,影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数依次为百叶轮目数、接触压缩量、抛磨循环次数和机器人进给速度,采用川崎RS20N机器人抛磨某型号精铸汽轮机叶片,优选区间为百叶轮目数（200～600）#之间,接触压缩量为（0.2～1.2）mm,抛磨循环次数为（2～4）次,进给速度为（0.1～0.4）mm/s,在优选工艺区间进行加工,表面粗糙度均低于0.4μm,预测模型和实际抛磨结果误差率低于10%,表明该预测模型能够为实现叶片抛磨工艺参数在线控制和调整提供理论依据。     

基于遗传算法的铣削参数优化

依据高速铣削表面粗糙度预测模型,建立了以提高加工效率为目标的优化模型,运用遗传算法对铣削参数进行了优化计算,得到了不同表面粗糙度要求下较优的铣削参数组合方案。应用优化的参数进行加工,表面加工质量得到了保证,同时效率也有所提高。     

弹性磨具曲面磨抛多目标工艺参数优化研究

硬质合金曲面工件磨抛加工时,影响因素较多且存在耦合,磨抛效率低且质量不稳定。为在工件表面实现高效磨抛,同时降低磨具磨损,以M300钢为研究对象,通过分析其与弹性磨具的接触区域特征来建立曲面磨抛的材料去除函数模型,并通过实验验证模型的可靠性。通过单因素实验方法研究磨具的转速、切入深度、进给速度、粒度工艺参数对材料去除率、磨具磨损和工件表面粗糙度的影响规律。利用正交实验和灵敏度分析法确定各个评价目标的优化参数组合和多目标的优化参数区间。实验结果表明,利用该优化参数区间,工件表面质量有所改善,磨具磨损有所减轻。     

盖板件高效铣削表面粗糙度预测与工艺参数优化

为了保证7075铝合金盖板件铣削表面质量和提高铣削加工效率,进行工艺参数优化,通过响应曲面法(RSM)构建铣削加工表面粗糙度预测模型,分析铣削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于表面粗糙度预测模型建立高效铣削工艺参数优化目标方程,采用改进的粒子群算法(PSO)对目标方程进行优化,运用优化后的工艺参数对某盖板件进行铣削加工。试验结果表明：采用优化后的工艺参数进行盖板件铣削加工可以满足表面粗糙度要求,验证了预测模型的准确性和改进PSO方法的可行性。     

基于回归遗传算法的高速铣削工艺参数优化

针对高速铣削加工中心效率低、经济性不高的特点,利用正交试验建立了表面粗糙度和铣削力的预测模型,并利用遗传算法优化高速铣削工艺参数,通过验证试验表明,优化后的工艺参数在实际生产中,加工效率、加工质量都有了很大提高.     

抛磨工艺参数对表面粗糙度的影响研究

抛磨工艺参数对抛磨后工件表面粗糙度具有重要影响.为了探究机器人在抛磨作业中采用的工艺参数对表面粗糙度的具体影响效果,将机器人抛磨系统的接触力、旋转速度和进给速度3个工艺参数组合成不同的参数组合进行抛磨实验,利用极差分析法进行分析,得出了旋转速度、进给速度、接触力对表面粗糙度的影响依次减弱的结论.     

考虑刀具磨损的细长轴车削参数动态调整策略

为解决细长轴车削加工弯曲变形量和表面粗糙度难以控制的质量问题,以及传统优化方法受刀具磨损影响导致加工质量可靠性差的弊端,以对称车削工艺为研究基础,基于细长轴车削过程弯曲变形和表面粗糙度形成机理分析,确定影响细长轴加工质量的关键因素;经试验分析、建立预测模型和多目标优化得出刀具未磨损条件下的最优车削参数;通过探究同一组车削参数条件下不同刀具磨损深度对加工结果的影响规律,提出基于刀具磨损深度的最优车削参数动态调整策略。经实际生产验证,最优车削参数动态调整策略不仅可以实现不同刀具磨损深度下弯曲变形量和表面粗糙度的精准控制,还可以提升生产效率、稳定生产节拍和降低生产成本。     

基于智能技术的电火花加工过程建模和参数优化

根据电火花加工工艺特点 ,建立基于遗传算法的加工过程人工神经网络模型 ,实现加工结果的预测。根据预测结果 ,在保证表面粗糙度要求的前提下 ,以最大加工速度为目标 ,用遗传算法实现加工参数的优化。实验结果表明以上算法可有效解决电火花加工条件优化的问题 ,自动生成加工参数 ,而且收敛速度较快 ,满足机床控制的要求。     

机械磨具磨抛SKD-11钢结构的自动化磨削参数优化

针对以往使用的基于响应曲面法、基于修正Preston方程优化方法受到高温影响,参数优化结果不理想,为了解决该问题,提出了基于非支配排序遗传算法的机械磨具磨抛SKD-11钢结构的自动化磨削参数优化方法。选择SKD-11高铬合金钢为试材,采用干式顺磨工艺加工。采用YHMKS1320系列数控高速外圆磨床对工件进行试验,用JC05-PHR-10洛式硬度测试仪检测表面变质层的硬度值。用非支配排序遗传算法对磨削过程进行粗、精阶段的划分,剔除不符合实际的参数,建立粗、精阶段目标函数。选择模具直径、工件进给速度、径向进给量等参数作为优化指标,确定了模具的有效取值范围。从实验结果来看,这种方法的表面粗糙度较小,甚至有一些地方非常光滑。在低温、高温和常温条件下,优化参数与理想数据基本吻合,表明该方法的优化结果可靠。     

基于遗传神经网络的表面粗糙度预测模型

建立超精密切削表面粗糙度预测模型是分析各切削参数对表面粗糙度影响和提高切削效率的关键,针对最小二乘法和传统反向传播神经网络等参数辨识方法的不足,提出将遗传算法优化的反向传播神经网络应用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识中,得出采用金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测模型,并与传统的参数辨识方法比较。实验结果表明该方法能更有效的辨识表面粗糙度预测模型,可为超精密车削加工表面质量的控制提供帮助。