固结磨料研磨K9玻璃的工艺优化

固结磨料研磨工艺具有高加工效率及清洁加工等突出优点。采用正交实验法,研究了转速比、研磨压力、研磨液流量等参数对固结磨料研磨K9玻璃的材料去除率和三维轮廓表面粗糙度Sa的影响。结果表明:研磨的最佳工艺参数组合为:转速比为145/150,研磨压力为0.055 MPa,研磨液流量为60mL/min。在该工艺参数组合下,材料去除速率达到3186 nm/min,Sa值达到19.6 nm。     

磨料水射流切割微晶复合材料的工艺参数对光滑区粗糙度的影响

本文通过单因素试验,研究了磨料水射流切割微晶复合材料时射流压力、靶距、切割速度和磨料流量对光滑区粗糙度的影响规律,进行了正交试验,得出了磨料水射流各工艺参数对光滑区粗糙度影响的重要程度主次顺序,并且得出了最优工艺参数组合。试验结果表明:在磨料水射流切割微晶复合材料时,射流压力增加,光滑区粗糙度先减小后增加;靶距增加,粗糙度增大;切割速度增加,粗糙度增大;磨料流量增加,粗糙度减小。优化后的加工工艺参数为:射流压力260 MPa、靶距4 mm、切割速度144mm/min、磨料流量590 g/min。     

磨料水射流抛光技术及其发展

磨料水射流抛光技术是应用于表面抛光加工的新技术.利用含有细小磨料粒子的抛光液在高压作用下,与工件表面发生冲击、冲蚀而微去除材料,以达到抛光目的.论述了磨料水射流抛光技术的基本原理和特点,以及影响抛光效果的主要工艺参数,并对其发展趋势进行了展望.     

磨料射流切割工艺参数的仿真与分析

基于Fluent软件,研究在不同的射流靶距、不同的入射角、不同的磨料浓度和粒径情况下,磨料射流的流场特性并分析各参数对加工质量的影响,为在作业时合理选择各参数提供参考。     

磨料浆体射流抛光模具钢的试验研究

通过磨料浆体射流抛光加工SKD12模具钢的试验研究,分析了浆体射流的加工参数与抛光加工工件表面质量之间的关系,得出了各个工艺参数对磨料浆体射流加工质量的影响规律。结果表明:模具钢抛光表面R_a值与磨料尺寸成正比,与工件的初始R_a值无关;走刀速度4 mm/s、喷射压力0.7 MPa、靶距5 mm、磨料浓度75 g/L时工件表面质量最佳;氧化铝磨料比碳化硅磨料抛光质量高;当走刀间距为1.25D时表面粗糙度值最低,且喷嘴直径越大表面R_a值越小。      

磨料水射流切割面粗糙度研究

对在磨料水射流切割过程中进给速度和磨料流量两点进行了讨论。磨料颗粒采用直径为80目的石榴石。测量了切割不同深度的粗糙度。实验结果表明:对切割表面影响最大的是切割速度。同时也研究了切割面粗糙度和磨料水射流其他参数之间的关系。     

高速铣削参数对工件表面质量的影响

切削参数对工件的表面质量有着重要的影响,本文通过单因素实验,研究高速铣削参数对已加工工件表面粗糙度、残余应力及残余应力分布的影响规律.实验表明,高速铣削能够获得较好的工件表面质量.     

CBN磁性磨料磁力研磨TC4钛合金工艺参数优化

为提高磁力研磨TC4钛合金的研磨效果,采用了一种新型CBN磁性磨料,通过正交试验法对磁力研磨TC4钛合金试验中各工艺参数进行优化,并通过试验评价新型CBN磁性磨料的结合强度和研磨能力。结果表明:优化工艺参数为:进给速度1mm/min、主轴转速1500r/min、加工间隙1mm和磨料填充量2.5g。在采用CBN磁性磨料和最优工艺参数组合下,钛合金工件经过30min研磨表面粗糙度从0.330μm下降到0.098μm,表面质量明显提高。研磨60min后磁性磨料未出现磨料脱落和破碎现象,磨料结合十分牢固。     

提升磨料水射流抛光去除效率的参数研究

具有独特优势的磨粒水射流抛光技术,由于去除效率低,在加工超精密光学元件中的应用受到了一定的限制。本研究通过实验和仿真,分析了喷嘴直径和射流压力对去除函数、去除效率和确定性修形加工的影响。实验结果表明:喷嘴直径在一定尺寸范围内增加,可以有效地提升去除效率,超过一定尺寸后,去除效率增加减慢,去除函数的宽度变化要远大于喷嘴直径的变化;随射流压力增大,去除函数深度呈指数增加,去除函数轮廓由W形转变为双W形。通过建立回转函数来模拟偏心回转射流的方法,验证了变形后的去除函数在确定性抛光加工中具有很好的适用性,并且该方法可以用在采用垂直射流直接进行超精密表面的确定性抛光加工上。      

基于正交实验的机器人砂带磨削工艺分析及优化

针对工业机器人砂带磨削最优工艺参数组合的选择,通过机器人夹持工件进行砂带磨削,采用正交实验和极差、方差分析方法研究砂带线速度、工件进给量、横向进给速度、砂带目数对工件表面粗糙度Ra及材料去除深度MRD的影响,探究其最优工艺参数组合,并通过正交实验数据建立变量与实验结果的线性回归预测模型.结果表明:综合考虑表面粗糙度Ra...     

前混合磨料水射流切割参数对表面粗糙度的影响

采用前混合磨料水射流对Q235碳素结构钢进行切割实验,测量样品切口表面粗糙度;研究前混合磨料水射流的切割压力、喷嘴出口直径、切割靶距、切割速度和切割深度对样品切口表面粗糙度的影响规律;结合实验数据,建立表面粗糙度二次非线性回归预测方程。研究结果表明：前混合磨料水射流的切割压力、喷嘴出口直径与表面粗糙度呈负相关关系;切割靶距、切割速度、切割深度与表面粗糙度呈正相关关系;各因素的影响权重大小依次为：喷嘴出口直径、切割深度、切割压力、切割速度、切割靶距;影响表面粗糙度的实质因素为磨料流量和磨料能量;建立的表面粗糙度二次非线性回归预测方程的平均偏差为7.99%。     

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。     

基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(5⁴)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度 Ra 作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52 μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512 μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062 μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。     

基于固结磨料盘的钽酸锂高效研磨加工试验研究

目的 实现钽酸锂材料的高效、高质量、低成本加工。方法 选择合适的添加剂作为辅料,利用树脂结合剂将3000#的金刚石磨料通过配混料、固化、压实、修整等步骤,制成金刚石固结磨料盘。以加工过程中钽酸锂工件的材料去除率、表面形貌以及粗糙度等作为评价指标,在相同粒径条件下,用游离磨料、固结磨料磨盘对钽酸锂晶片进行加工,对比加工结果。结果 在压力为4 kPa、研磨盘转速为140 rad/min的条件下,3000#金刚石游离磨料铸铁盘研磨Y-36°钽酸锂晶片10 min后,材料去除率为37.89 μm/h,表面粗糙度Sa由420 nm改善至233.308 nm,但是晶片表面出现深划痕,从而导致易破碎,且有少量磨粒残留在钽酸锂晶片上。而在相同加工条件下,采用3000#金刚石固结磨料盘研磨Y-36°钽酸锂晶片10 min后,材料去除率为66.19 μm/h,表面粗糙度Sa降低至97.004 nm,且晶片表面划痕较浅,无磨粒残留在钽酸锂晶片上。结论 采用固结磨料盘加工后的表面粗糙度比游离磨料加工后的表面粗糙度更低,表面形貌更好,材料去除率更高,达到了钽酸锂晶片精研的加工效率和表面质量。同时固结磨料盘研磨LT晶片时,其表面粗糙度随压力、转速增大而减小,材料去除率随压力、转速增大而增大。     

基于高压纯水射流的45钢表面强化研究

目的对高压纯水射流强化后的45钢表面进行研究,分析工艺参数对强化表面残余压应力与表面粗糙度的影响。方法采用正交试验法研究射流压强、靶距、横移速度、进给量和循环次数对强化质量的影响。利用Minitab软件对试验结果进行分析,研究其影响规律,并探究最佳工艺组合。结果工艺参数对纯水射流强化表面残余压应力影响程度的主次顺序依次为:循环次数进给量压强横移速度靶距;工艺参数对纯水射流强化表面粗糙度影响程度的主次顺序依次为:压强循环次数进给量横移速度靶距;工艺参数对纯水射流强化表面质量影响程度的主次顺序依次为:压强靶距进给量循环次数横移速度。综合强化表面残余压应力与表面粗糙度,得到最优工艺参数:射流压强200 MPa、靶距10 mm、进给量0.5 mm、循环次数2次、横移速度100 mm/min。结论高压纯水射流对45钢的表面强化效果显著,所得强化表面残余压应力提升明显,但表面粗糙度提升不明显,表面粗糙度值低于1.1μm。     

精密成形铣齿切削参数优化研究

大模数齿轮精密成形铣齿具有多切削刃、非自由、断续重切削的特点,其加工过程中切削参数的变化对加工效益影响较大。为了提高综合加工效益,需综合考虑加工成本、残余高度以及刀具耐用度。分析成形铣齿加工过程及原理,建立了各待优化目标数学模型,提出以多目标遗传算法建立刀具耐用度、加工成本及加工残余高度的多目标优化模型,得到了以切削速度、每齿进给量为决策变量的多种工艺参数组合。优化结果与实际加工参数范围吻合,提出了切合实际加工条件的切削工艺参数范围,为下一步刀具磨损状态监测研究提供了理论依据。     

数控铣削参数模糊正交优化及实验研究

为了充分考虑数控铣削加工参数优化中的不确定性问题,运用模糊正交优化法研究铣削加工中满足高材料去除率和大刀具耐用度要求的切削参数优化。通过正交试验,获得不同切削用量下的刀具耐用度,并以模糊数学方法建立刀具耐用度和材料去除率隶属函数,计算模糊综合评价隶属度。结果表明:优化结果与模糊综合评价直观分析结果是一致的。     

铁电效应对钽酸锂固结磨盘加工的影响研究

目的 研究铁电效应对钽酸锂加工的潜在影响。方法 选用3000#的金刚石粉料制作的金刚石丸片,将其固结在设计的夹具中制成一种新型固结磨盘,并与游离磨料研磨加工结果进行比较,然后采用恒温水浴装置将冷却液温度控制在低温状态,并添加电解质溶液,以材料去除率、表面形貌及粗糙度作为指标,进一步分析铁电效应对固结磨盘加工钽酸锂的结果影响。结果 游离磨料加工10 min后,钽酸锂晶片表面粗糙度Sa从初始的419.112 nm降至232.319 nm,材料去除率MRR为36.78 μm/h,晶片表层存在磨粒嵌入、大量凹坑及深划痕等缺陷,且研磨过程中易破损。同样的加工条件下,固结磨盘研磨钽酸锂晶片的表面粗糙度Sa从419.112 nm降到97.004 nm,材料去除率MRR为57.19 μm/h,相对于游离磨料加工结果,晶片表面磨粒嵌入情况极少,划痕深度变浅、凹坑数量减小,表面更光滑。在冷却液温度为5 ℃并添加0.5%（体积分数）的电解质溶液时,使用固结磨盘研磨10 min后,表面粗糙度Sa进一步下降到37.943 nm,材料去除率为58.75 μm/h。材料表面无磨粒嵌入,无较深沟槽和凹坑,仅存在少许浅划痕。结论 相同加工条件下,固结磨料比传统游离磨料研磨后的表面粗糙度值更低,表面质量更好,去除率更高,加工效率和成品率更优。低温状态和加入电解质溶液能够有效抑制钽酸锂的内应力,防止裂纹产生及扩展,改善晶片的表面损伤,进一步提高了晶片表面质量。     

合金盘条高压磨料水射流除鳞系统实验研究

目的 对合金盘条高压磨料水射流除鳞系统进行优化.方法 建立一条合金盘条高压磨料水射流除鳞系统实验装置,研究材质、工作压力、喷嘴数量、移动速度、磨料浓度、靶距等参数对除鳞效果的影响;应用图像处理技术对除鳞效果量化为除净率并加以分析,采用MATLAB软件对系统压力、喷嘴数、移动速度、磨料浓度及靶距对除鳞效果进行拟合分析.结果 设计了年产5000吨合金盘条高压磨料水射流除鳞系统,参数为:额定压力45 MPa、额定流量10 m3/h、最大除鳞速度40 m/min、磨料质量分数35%、靶距20 mm、喷嘴12个.结论 高压磨料水射流除鳞系统能满足合金盘条除鳞的设计要求,应用前景广阔.