Vit1块体金属玻璃微铣削表面粗糙度试验研究

为研究金属玻璃的微铣削表面粗糙度,采用直径为0.5 mm的双刃硬质合金微铣刀,在Vit1块体金属玻璃表面加工微尺度沟槽结构;以试件表面粗糙度Ra值为衡量指标,利用三因素五水平正交试验方法分析主轴转速、进给速度和铣削深度对微铣削表面质量的影响。试验结果表明:主轴转速对表面质量影响最为显著,而进给速度影响较小。对影响表面质量及形貌的原因进行了深入分析,其结果对研究Vit1块体金属玻璃的微铣削加工机理具有一定的借鉴意义。     

高速微铣削铝合金表面粗糙度的多指标正交试验研究

利用小型高速精密微铣削机床在6061铝合金表面加工微沟槽结构,对加工后的试件表面质量进行研究,以试件表面粗糙度Ra、Rz值为衡量指标,利用正交试验方法分析主轴转速、刀具悬伸量、进给量和轴向切深等因素对表面质量的影响。试验结果表明：试件表面粗糙度值整体变化趋势从大到小依次为中线区、顺铣区、逆铣区。主轴转速对表面粗糙度影响最显著,而其他因素随着表面质量要求的不同有所变化。综合考虑表面质量要求,最优组合为:刀具悬伸量为18mm,轴向切深为10μm,进给量为30mm/min,主轴转速为48 000r/min时,试件表面粗糙度最小,此时表面粗糙度Ra值为0.075μm,表面粗糙度Rz值为0.579μm。     

微细精密铣削表面粗糙度DRSM研究

DRSM方法具有序贯性、可旋转性、模型的稳健性以及试验次数少等优点,近年来逐渐运用在微细精密车铣加工运用中,笔者着重对微细精密铣削表面粗糙度进行DRSM分析,得出了微细精密铣削条件下工艺参数对表面粗糙度的影响规律,并进行了表面粗糙度的预测,有较强的理论实践和现实意义。     

钛合金精密铣削的表面粗糙度研究

进行了精密铣削钛合金粗糙度试验研究,采用正交分析方法,分析切削三要素铣削速度、进给量、铣削深度对表面粗糙度的影响规律,试验采用直径为2mm的3刃铣刀进行铣削。试验结果表明：表面粗糙度影响顺序依次是进给量、切削速度、切削深度。进给量选为0．01—0．05mm／min时,表面粗糙度随进给量的增大而增大。铣削深度在60—150μm、铣削速度在18．84-47．10m／min试验范围内,最优铣削速度为37．68m／min。而铣削深度对钛合金表面粗糙度影响不大。     

铣削加工对表面粗糙度的影响研究

采用单因素试验和正交试验对铣削加工参数的设定进行表面粗糙度研究,分析了单一铣削参数对表面粗糙度的影响规律,结果表明:在一定铣削参数范围内,铣削深度越小表面粗糙度值越大,表面粗糙度随着铣削深度的增加而降低。通过正交实验的极差分析得出影响表面粗糙度的主次影响顺序:铣削深度影响最为显著、主轴转速次之、每齿进给量较次之和径向切宽影响最小。通过minitab统计学软件,分析了两参数因素之间的交互作用对表面粗糙度的影响,其中主轴转速和铣削深度的相互作用对表面粗糙度的影响较大。在低速铣削范围内,得出高转速、大的切深和小的每齿进给量对提高表面粗糙度非常有利。     

铣削参数对铝合金表面粗糙度影响的实验研究

211Z铝合金是一种新型的耐热高强韧铝合金材料,其抗拉强度可达500MPa,伸长率最高至10%,硬度可达165HBW。基于正交试验设计方法,进行硬质合金刀具铣削211Z铝合金的切削实验,获得了铣削参数对表面粗糙度的影响程度,结果表明:每齿进给量对表面粗糙度的影响最大,切削宽度其次,然后是主轴转速,对其影响最小的是切削深度。并在此基础上建立了表面粗糙度的预测模型,实现了铣削参数的优选。研究结果为工业生产中合理地选择铣削参数提供了实验依据。     

单晶Ni3Al基高温合金微铣削表面粗糙度试验研究

为研究单晶高温合金的微铣削表面粗糙度,采用直径为0.8mm的双刃硬质合金微铣刀,对典型的单晶Ni3Al基高温合金IC10进行微尺度铣削的三因素五水平正交试验研究。通过极差分析找出主轴转速、进给速度、进给深度对微铣削表面质量影响的主次因素。通过优化获得理想的切削工艺参数组合,所获表面粗糙度为801nm。对其切削机理和影响表面质量的原因进行深入的分析,其结果对单晶高温合金的微加工理论的机理揭示具有一定的指导意义。     

球头立铣刀铣削加工表面粗糙度仿真技术研究

铣削加工表面粗糙度的形成与铣刀和工件振动、主轴偏心、刀具磨损、刀具变形等物理和几何因素有关。多年来中外学者针对各种影响因素建立了“相对单一”的数学模型。这些数学模型只考虑了一种或两种影响因素,还没有建立起描述物理和几何变化过程的综合数学模型,为此对这些相关因素进行了深入研究,建立了基于球头立铣刀的铣削加工表面粗糙度仿真的整体数学模型。从而为虚拟数控加工仿真提供技术支撑。     

高速铣削RoyAlloy模具钢的表面粗糙度研究

为分析高速铣削RoyAlloy模具钢时表面粗糙度的变化规律,在基于刀具位姿的基础上,由正交试验综合研究前倾角、侧偏角、主轴转速、每齿进给量、铣削深度和铣削宽度等铣削参数的影响,并建立了预测模型。     

航空铝7050高速铣削表面粗糙度试验研究

为了研究铣削速度3 000 m/min以上时主要铣削参数如何影响航空铝试件的表面粗糙度,设计铣削试验,分析试验数据,揭示了周期进给速度和铣削速度的变化与试件表面粗糙度大小的关系,最后总结得出影响航空铝7050试件加工表面粗糙度的主要因素和实现"以铣代磨"的铣削参数。     

微细铣削硬铝时切削用量对表面粗糙度的影响

利用自研的三轴微小型立式数控铣床和微径立铣刀(直径小于1mm),通过双因素及中心复合实验设计的方法,分析微细铣削硬铝LY12过程中的铣削参数(包括每齿进给量、轴向切深、主轴转速、刀具直径以及刀具悬伸量)对工件表面粗糙度的影响,重点探讨了每齿进给量和轴向切深对表面粗糙度的交互影响,并建立了数学模型,为微细铣削工艺参数的选择和表面质量的控制提供了基本依据。     

平面磨削表面粗糙度预测模型的研究

对平面磨削表面表面粗糙度进行了试验研究。在回归正交试验的基础上，建立了表面粗糙度与磨削用量（轴向进给量、磨削深度、工作台速度）之间的回归预报模型。由方差分析及显著性检验表明所建数学模型显著（F=6.06〉F0.06=4.77），试验结果预报值与试验值间的相关系数达到显著水平（R=0．9492），说明建立的数学模型具有较强的应用性，为平面磨削表面粗糙度的预报与控制打下基础。     

基于三维形貌重建的镗加工表面粗糙度检测

以计算机显微视觉为检测手段,采用明暗恢复形状方法重建加工表面微观形貌,进而检测加工表面粗糙度.根据微观金属表面反射特性,采用基于Torrance-Sparrow光照模型的明暗恢复形状算法,完成了镗加工表面图像三维形貌重构与表面粗糙度参数检测.     

表面粗糙度三维评定的研究

对表面粗糙度的三维评定进行了研究。给出了基准面的构造方法 ,三维评定参数的定义及算法 ;最后对实测零件数据分别进行二维和三维评定 ,对评定结果加以比对 ,反映出三维评定的整体特性。     

AutoCAD环境下表面粗糙度的自动标注

表面粗糙度是机械图纸的重要组成部分 ,但是AutoCAD绘图软件中没有提供符合国家标准的表面粗糙度标注功能。本文介绍了一种通过对话框选择表面粗糙度参数 ,利用AutoCAD自动捕捉功能实现标注表面粗糙度的方法。     

基于神经网络的成形磨削表面粗糙度的研究

表面粗糙度是评价磨削表面完整性的一个重要参数,为此建立了基于BP神经网络的成形磨削表面粗糙度模型,并与传统回归分析建立的模型进行了比较。通过与实测值进行比较,基于神经网络建立的模型能够达到很高的预测精度,并且可以通过增加学习样本来进一步提高精度,表明该方法具有很高的实用性。     

基于细分曲面的三维人脸建模研究

针对传统基于参数曲面的三维人脸建模方法获得的人脸表面过于光滑,丢失了人脸表面的细节特征这一问题,提出了一种基于细分曲面的三维人脸建模方法。首先,基于Delaunay三角剖分技术对采集到的人脸三维点云进行网格剖分,得到初始人脸表面;然后,采用Loop细分算法对初始人脸三角网格进行细分,得到一张光滑细腻的细分曲面;最后,基于该细分曲面重建出逼真的三维人脸模型。实验结果表明,与传统方法相比,该方法获得的三维人脸模型不仅光滑细腻,而且还保留了人脸表面的大量细节特征。     

裁剪曲面有效离散点的参数识别方法及其应用

针对目前常用商业CAD系统在复杂参数曲面有效离散方面所存在的不足,结合实际工程设计与应用方面的需要,提出了一种基于二维参数域的裁剪曲面有效离散点的识别方法.该方法将曲面离散点的有效性判定从复杂的三维空间巧妙地转换到曲面相应的二维参数定义域,通过对离散点相应的参数是否位于裁剪曲面参数定义域的判定,解决了复杂曲面大量离散点的快速区分和有效识别的问题.计算结果和应用实例都显示,该方法是正确有效的.