TC11钛合金铣削的表面粗糙度建模及有限元分析

对铣削钛合金TC11的表面粗糙度进行研究。建立表面粗糙度的3种预测模型,分析模型与表面粗糙度测量值的拟合情况,并进行信噪比S/N分析和ANVOA分析,得到了各切削参数对表面粗糙度的影响程度的大小以及最佳切削参数组合。提出了采用有限元仿真铣削工件表面的位移大小,把表面的轮廓算数平均偏差作为表面粗糙度评定参数的方法。仿真结果与试验结果基本一致,表明了该方法的可行性及有效性。     

端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的 针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法 首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果 CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度Rsm和支承长度率Rmr(c)的预测结果与实验值吻合。结论 考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。     

超声辅助铣削碳纤维复合材料的工艺研究

使用自行研制的超声振动发生系统,对碳纤维复合材料进行了铣削加工实验研究,通过建立瞬时铣削模型,分析超声辅助铣削与传统铣削下纤维束的断裂机理,及在不同加工参数下对切削力、工件表面粗糙度的影响。实验结果表明:随着主轴转速的升高,铣削力和工件表面粗糙度减小;随着进给速度的增加,铣削力和工件表面粗糙度增加;随着切深增加,铣削力和工件表面粗糙度增加。与传统铣削相比,在相同的加工参数下,超声辅助铣削加工铣削力和工件表面粗糙度较小。     

钛合金铣削刀具的磨损对工件表面沿主轴方向粗糙度的影响

采用硬质合金立铣刀对Ti6Al4V进行高速铣削正交试验,将新刀具所加工的工件表面粗糙度和后刀面磨损至0.05 mm左右时的刀具所加工出来的工件表面粗糙度值进行对比分析,研究磨损后的刀具对工件表面粗糙度的影响。利用粗糙度仪对工件表面粗糙度进行测量,使用超景深显微镜对加工后的工件表面形貌以及刀具磨损情况进行观察,并利用测力仪测量铣削加工过程中刀具产生的铣削力。结果表明:当刀具后刀面磨损至0.05 mm时,其切削参数对工件表面的粗糙度影响大小与刀具崭新时的不一样,这是由于刀具的磨损导致在加工时刀具发生了振颤,从而影响到了工件沿机床主轴方向的粗糙度使其粗糙度增大。     

基于GRA-RSM的微铣削表面质量多目标参数优化

目的 建立表面粗糙度和残余应力的灰色关联度预测模型,确定微铣削工艺参数优化方案,在降低表面粗糙度的基础上,最大化减小残余应力。方法 首先,采用BBD试验方法设计三因素三水平微铣削试验,测量工件表面的表面粗糙度和残余应力;其次,基于灰色关联分析（Grey Correlation Analysis,GRA）方法,以表面粗糙度和残余应力的信噪比为性能指标,将多目标转化为单一目标进行优化;再次,在主成分分析的基础上,建立灰色关联分析与工艺参数之间的二阶回归预测模型;最后,利用响应面法（Response Surface Method,RSM）获得了最优参数组合。结果 构建的灰色关联度预测模型的平均误差为6.9%,优化结果提高了3.91%。实验结果表明,最优工艺参数组合为：主轴转速20 000 r/min,轴向切深60 μm,进给速度285.8 mm/min。结论 灰色关联度预测模型的拟合度良好,可靠性和准确性较高。基于GRA-RSM优化方法获得的工艺参数组合可以实现同时使表面粗糙度和残余压应力达到理想效果的最优解。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

7075-T651铝合金铣削参数与刀具几何参数的多目标同步优化方法

目的 降低铣削力和铣削热,以减小7075-T651铝合金工件的加工变形,并提高金属去除率。方法 提出一种面向2类参数（铣削参数和刀具几何参数：转速、进给量、径向切深、轴向切深、前角、后角）旨在实现多个目标（铣削力、铣削温度和金属去除率）同步优化的方法。基于偏最小二乘法回归模型和7075-T651铝合金工件铣削有限元仿真模型,建立关于2类参数的铣削力、铣削温度及金属去除率的函数关系,并采用8种典型多目标优化算法进行求解。结果 通过Pareto前沿曲面的可视化和HV性能指标,筛选出适合解决本文问题的优化求解算法,获得的部分铣削参数,转速为5 966.30 r/min,进给量为0.08 mm/z,径向切深为4.53 mm,轴向切深为4.99 mm。刀具几何参数分别为前角17.95°、后角2.00°,此时对应的铣削力为232.12 N、铣削温度为22.56℃、金属去除率为33.08 mm3/min。结论 上述优化结果可实现较低铣削力和铣削温度以及较高金属去除率等综合控制目标,对7075-T651铝合金工件铣削加工时降低工件变形量和提高加工效率等方面具有实际应用价值。     

TC4铣削切屑形态与表面形貌特征

目的 对TC4铣削过程中锯齿状切屑的形成与对应产生的加工表面形貌特征进行研究,掌握钛合金TC4高速铣削加工切屑形态随铣削速度的变化规律,从而提高加工表面质量和效率。方法 基于有限元软件,建立钛合金TC4二维变厚度切削模型,通过仿真和铣削试验分析铣削速度对切屑形态的影响规律。利用超景深显微镜和PS50表面轮廓仪对TC4铣削过程中形成的切屑形态及工件加工表面形貌进行观测和分析,确定铣削加工TC4过程中铣削速度与切屑形态、工件表面形貌和表面粗糙度之间的关系。结果 铣削试验验证得出铣削力仿真值与试验值最大误差为9.86%,验证了二维变厚度切削模型的准确性。随着铣削速度从40 m/min增大到120 m/min,切屑形态由带状转变为锯齿状,且铣削力逐渐减小。同时,铣削速度由80 m/min增大到240 m/min时,切屑的锯齿化系数和剪切带内的剪切角均增大,而剪切带间距减小,TC4加工表面波纹加深、波纹间距变宽,并且伴随有大量韧窝出现,导致表面粗糙度值增大。结论 掌握锯齿状切屑几何特征与工件表面形貌随铣削速度的变化规律,以便在铣削加工TC4过程中对锯齿状切屑进行控制,对于提高工件加工表面质量和加...     

高速铣削钛合金Ti6A4V铣削力试验研究

采用涂层硬质合金刀具对钛合金Ti6A14V进行了高速铣削试验.通过分析正交试验直观图,研究了铣削参数的变化对铣削力的影响,为合理选择铣削参数提供了可靠的依据.高速铣削试验表明:采用小的轴向切削深度和每齿进给量及较大的径向切削深度和切削速度有利于减小铣削力.基于概率统计和回归分析原理,建立了铣削力回归方程,并对回归方程进行了显著性检验,检验结果表明:所建立的回归方程呈高度显著检验状态,与实际情况拟合的较好.     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

PAC5000模具钢的高速铣削加工试验研究

对PAC5000模具钢进行高速铣削单因素及正交试验研究,建立铣削力、表面粗糙度和表面残余应力的回归数学模型,分析各铣削参数对铣削力、表面粗糙度和表面残余应力的影响规律及影响程度。结果表明:铣削力、表面粗糙度随铣削速度的增加而减小,随背吃刀量、每齿进给量和侧吃刀量的增加而增大,各铣削参数对轴向铣削力的影响均很大,侧吃刀量是影响轴向铣削力的最主要因素;对平行和垂直于进给方向上的表面粗糙度最敏感的铣削参数分别是每齿进给量和背吃刀量,并且,对垂直于进给方向上的表面粗糙度影响最大;平行于铣削方向上的残余应力表现为压应力,垂直于铣削方向的残余应力表现为拉应力,提高铣削速度,可减小残余应力。     

超声振动辅助铣削加工实验研究

通过实验研究了超声振动辅助铣削加工参数和振动参数对切削力与表面粗糙度的影响。在工件上施加沿进给方向的高频率、小振幅的超声振动。通过切削轨迹研究了超声振动切削的瞬时切削厚度,进而分析了切削力。以主轴转速、每齿进给量和振幅为参数,设计了一系列超声振动辅助铣削加工实验,并利用方差分析方法研究了各参数对切削力影响的显著性。研究结果表明:与未施加超声振动相比,施加超声振动后的切削力明显降低;超声振动铣削加工时对切削力的影响程度由大到小依次为振幅、主轴转速、每齿进给量;在特定的参数下,表面粗糙度也有所改善;表面形貌在同一振幅、不同进给量下存在明显差异。     

Ti6Al4V的超声振动铣削加工三维有限元仿真

应用有限元技术对超声振动铣削机理及工艺参数进行研究具有诸多优势。该文对振动切削仿真的关键理论进行分析,建立了进给方向超声振动铣削加工的三维模型,模拟振动铣削的脉冲式切削过程,并对比了有无超声振动铣削的切屑形态。根据切削区温度云图,分析振动铣削时温度明显降低的原因,仿真得到了有无超声振动时铣削Ti6Al4V的切削力曲线。结果表明,振动铣削时,切削力为脉冲式,且峰值小于传统铣削力峰值。进行了超声振动铣削试验,对比切削力模拟值与试验值,验证了有限元模型的正确性。该模型可用于优化超声振动铣削工艺参数。     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

高速铣削模具钢3Cr2NiMo表面粗糙度试验研究

采用单因素试验法和正交试验法,在高速加工中心上对模具钢3Cr2NiMo进行切削试验,通过改变影响加工过程的切削参数:主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度,研究了影响工件加工表面粗糙度值程度的因素。结果表明:增大机床的主轴转速,粗糙度值显著降低,而增大进给速度、轴向铣削深度,粗糙度值增大,但增大的幅度不同,径向铣削深度的影响不明显。     

基于斜角切削的铣削力三维数值模拟

采用有限元软件建立反映金属切削过程中高温、大应变、大应变率的模型,模拟了A16061 - T6铣削加工中刀具微元的斜角切削过程,得到了微元切削力的变化曲线.利用不同切削厚度的仿真结果,分析了切削力、切削力系数与厚度的关系,建立了切削力系数与切削厚度的函数关系模型.利用此模型,模拟了瞬时铣削力.通过铣削试验获得了相同铣削条件下的铣削力,与模拟铣削力比较,发现两者具有良好的一致性,证明了模型的正确性.为复杂工况下铣削力的研究、工件变形预测以及铣削工艺参数优化奠定了基础.     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

微织构刀具超声铣削航空铝合金的研究

目的 为了提高7075航空铝合金的使用性能,将微织构刀具和纵扭复合超声铣削复合,形成一种微织构刀具超声复合铣削工艺.方法 通过微织构刀具铣削和微织构纵扭复合超声铣削两种加工方法,对7075-T6航空铝合金进行切削试验,分析主轴转速、每齿进给量以及铣削深度对工件表面粗糙度、残余应力、显微硬度和表面织构形貌的影响.结果 在切削参数相同的情况下,微织构纵扭复合超声铣削工艺所获工件表面粗糙度数值相较于微织构刀具铣削工艺加工工件降低了4.7％～13.2％,显微硬度增加了1.13％～2.35％,工件表面残余应力变为压应力,最大数值稳定在–10.84 MPa,加工工件表面形成了较为统一、规整的"鱼鳞网纹"织构形貌.其中,加工工件表面粗糙度数值与主轴转速成负相关关系,而与铣削深度、每齿进给量成正相关.加工工件表面显微硬度和残余应力则是随着主轴转速和每齿进给量的增大而增大,而铣削深度对加工工件的显微硬度和残余应力的影响不显著.结论 相比微织构刀具铣削,微织构纵扭复合超声铣削能有效地改善加工工件表面的完整性.     

基于支持向量机钛合金铣削力预测分析

钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。     

高速干铣削高强钢铣削力及表面粗糙度研究

选用PVD—TiAlN-TiN硬质合金涂层刀具,进行高速干铣削AISI4340高强钢正交试验,研究铣削力及加工表面粗糙度随切削参数的变化,并建立铣削力及加工表面粗糙度与切削参数之间的经验模型。分析结果表明:每齿进给量和铣削速度对主切削力Fz影响较大,径向切削深度对加工表面粗糙度Ra影响较小。建立的铣削力及加工表面粗糙度经验模型,经过检验,相对误差较小。涂层刀具高速铣削AISI4340钢时,采用较小的轴向切削深度和每齿进给量以及较大的铣削速度和径向切削深度有利于得到较小的铣削力和加工表面粗糙度。