冷冻砂型数字化铣削成形工艺参数优化研究

冷冻砂型使用水做粘结剂,解决了树脂砂型的污染问题,实现了绿色铸造,基于减材原理的数字化铣削技术可实现冷冻砂型的高精高效加工。本文基于响应面试验研究冷冻砂型数字化成形工艺参数对冷冻砂型成形质量的影响规律,以主轴转速、进给速度、铣削宽度和铣削深度为研究因素,以尺寸精度和表面粗糙度为响应变量,拟合响应方程;通过响应方程求得表面粗糙度优化的参数最优解,并采用不同的算法（NSGA-II、NSGA-III和MOEAD）对冷冻砂型数字化铣削成形尺寸精度进行多目标优化;以HV和IGD为评价标准。结果表明,采用MOEAD算法更适用于本研究,HV值为0.324,IGD值为0.2。铣削成形的冷冻砂型表面质量满足浇注要求。     

高速铣削LF21铝合金铣削参数对铣削力影响规律的研究

采用正交实验法研究了LF21铝合金在进行平面铣削时铣削力与铣削参数之间的影响关系,试验结果的方差分析表明,在试验所采用的切削参数范围内,背吃刀量对铣削力的影响最为显著,另外切削速度、每齿进给量以及背吃刀量分别与切削速度和每齿进给量之间的交互作用等对铣削力也有显著性影响.通过直观分析得到使铣削力小且加工效率高的参数组合为高转速(高切削速度)40 000r/min、小的每齿进给量0.03min/齿和小的背吃刀量0.5mm.在分析铣削参数对铣削力的影响规律基础上,建立了LF21铝合金在试验参数范围内铣削力与切削速度、每齿进给量和背吃刀量之间的数学模型.     

钛合金TC4高速铣削参数对铣削力的影响研究

钛合金高速铣削因其高效率、高质量、小变形等优点,广泛应用于航空、航天、船舶、军工制造等行业。针对难加工材料TC4(Ti-6Al-4V)的高速铣削加工技术,开展了铣削深度、铣削宽度、每齿进给量、主轴转速的四因素三水平正交试验,分析各铣削参数对铣削力的影响。实验过程中将铣削力分解为切向铣削力、径向铣削力和轴向铣削力,采用多元线性回归分析法,建立了各向铣削力模型,并进行了显著性检验。为验证模型的准确性,设计了新的加工实验进行验证。实验结果表明:该模型准确度高,能够预测铣削过程中的各向铣削力。     

模具钢硬铣削过程振动和声发射信号监测与分析

硬切削作为绿色切削的重要组成部分,已成为金属切削的一个研究热点。为了对硬切削过程进行监测,建立了一套信号采集系统,通过该系统采集模具钢铣削过程中的振动信号和声发射信号,并从时域、频域对其进行了分析研究。研究结果表明：模具钢硬铣削过程的振动信号和声发射信号的时域波形呈现不同的特点;振动信号和声发射信号的均方根值随切削速度的增大均呈明显的增大趋势,而受每齿进给量和铣削深度影响很小;随着切削速度的提高,振动信号各频段的幅值均增大,但频谱分布基本不变;随切削速度的提高,声发射信号的频谱成分增多,并导致了均方根值的增大。     

基于MATLAB的微细铣削力分析

针对微细铣削不同于常规铣削的特点,通过实验分析瞬时刀具受力情况.分别改变切削深度、切削宽度、主轴转速、每齿进给量,通过实验分析铣削力在x、y、z 3个方向的分量,并根据实验数据利用MATLAB对瞬时铣削力进行预测.对微细铣削加工的协调问题进行深入分析与综合研究具有重要的理论意义和现实意义.     

复合涂层刀具加工RuT500的铣削力研究及参数优化

为探究和改善蠕墨铸铁RuT500的铣削力,基于单因素试验,选用TiAlN/AlCrN、TiCN/Al₂O₃复合涂层硬质合金刀具对RuT500进行铣削加工,结合响应面探究涂层和铣削参数对RuT500铣削力的影响规律,并进行了铣削参数优化。结果表明：相比于TiAlN/AlCrN复合涂层硬质合金刀具,TiCN/Al₂O₃复合涂层硬质合金刀具铣削RuT500时会产生更大的铣削力;对蠕墨铸铁铣削力影响最显著的因素是背吃刀量,其次是进给量,铣削速度对蠕墨铸铁铣削力的影响程度相对较少;铣削参数交互作用对铣削力的影响具有一定的显著性;取较大的背吃刀量a_p、适当的进给量f和较大的铣削速度v_c时,可以获得较低的铣削力F和良好的加工效率。     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

基于自适应小波基的铣削力信号分析

本文比较了固定小波基和自适应小波基对一个铣削力信号的处理效果,结果表明自适应小波基能分离出反映刀具磨损的信息,并根据分解结果提出了一个反映刀具磨损状态的特征向量。     

基于遗传神经网络的铣削力预测方法

铣削过程的复杂性和铣削力产生的多因素性使得铣削力预测模型很难建立.论文在遗传算法与BP网络模型相结合的基础上,利用遗传算法训练神经网络权重的方法,建立了铣削力预测的遗传神经网络模型.最后将神经网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了该神经网络能够准确地预测铣削力的大小.     

基于差动机构的铣削力加载方法研究

对铣削主轴单元进行切削力加载试验,是获得其加工精度、承载能力、可靠性、寿命等技术参数的一个重要手段。采用差动微进给结构可以在主轴承载范围内进行多试验点加载,加载力大小通过压力传感器读取,可以使测试精度得到保证;加载力通过陶瓷轴承的传递作用到刀杆上,满足高转速的测试要求;而传动系中加载斜面与球的引入可以有效模拟主轴的实际工况。     

轴承预紧力对主轴模态及铣削稳定性影响的研究

采用两阶连续梁模型研究不同主轴结构的轴承预紧力对主轴模态及铣削稳定性的影响。研究结果表明:轴承通过改变主轴低阶模态对铣削稳定性产生影响,前轴承对系统模态及铣削稳定性的影响比后轴承大。同一模态影响下的轴端振幅和铣削稳定性之间有很大的联系,激起主轴最大振幅峰值的模态对铣削稳定性的影响最不利。     

基于支持向量机的铣削力预测

针对小样本、低泛化、过拟合和局部极小等问题,建立基于支持向量机(SVM)的铣削力预测模型,对铣削力进行预测,将其预测结果与试验值、BP神经网络预测值进行对比分析。结果表明:在训练样本较小情况下,得到的预测值与试验值吻合较好,且相对于BP神经网络预测模型的预测精度高。     

铝合金薄壁零件铣削力模型的研究

针对Kline铣削力模型变化幅度大的问题,考虑为变形切削厚度的尺寸影响、有效前角、刀具偏心对切削厚度的影响和刀具和工件倾斜的影响,建立了新的铣削力模型,对新的铣削力模型的变化规律进行仿真分析,并通过实验验证。结果表明,新的铣削力模型更接近于实际测定值,验证了该铣削力模型的正确性。     

1Cr18Ni9Ti不锈钢斜面铣削力的实验研究

阐述了1Cr18Ni9Ti不锈钢的切削特性,应用正交试验法进行了球头刀铣削1Cr18Ni9Ti不锈钢斜面铣削力实验,以铣削速度、铣削深度、进给量、行间距和斜面与水平面的夹角为试验因素,以球头刀斜面铣削力为试验指标。根据实验结果,回归得出了预测1Cr18Ni9Ti不锈钢斜面铣削力的模型,并分析了各试验因素对铣削力的影响规律,最后给出了球头刀铣削1Cr18Ni9Ti不锈钢斜面时的推荐铣削参数值,并将其应用于不锈钢搅拌桨叶片加工。     

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。     

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.     

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.     

选择性激光烧结工艺参数对影响铸造砂型精度的优化设计

阐述了选择性激光烧结(SLS)的成型原理,并将此成型方式运用于直接砂型制作。通过用自主研制的快速成型机进行烧结试验,采用正交试验和方差分析,对影响铸造砂型精度的工艺参数进行了优化设计,得到激光功率、扫描速度、扫描间距及铺粉厚度工艺参数的最佳组合,可为基于选择性激光烧结铸造砂型的制造提供指导和参考。     

基于RBF神经网络的花岗岩加工铣削力预测研究

以花岗岩铣削加工中金刚石铣刀为研究对象,对直接导致刀具断裂影响加工效能的关键因素——铣削力进行了研究。针对花岗岩加工铣削力理论公式在实际应用中的局限性,提出了一种采用实验法和神经网络预测相结合的方法。利用实验获得神经网络铣削力预测的建模样本和验证样本以及刀具的断裂极限,利用RBF神经网络对花岗岩加工的铣削力进行了建模预测,通过实验数据验证了该模型的准确性,通过该模型预测获得优选的加工参数,并进行了应用。结果表明该方法有效地提高了刀具的加工效能。     

硅砂原料特性对熔铸AZS砖砂型强度的影响

为分析硅砂原料特性对砂型强度的影响,对5种不同硅砂酸耗值、含泥量、圆形度以及粒度分布等特性进行表征,分析各特性参数与型砂试样24 h抗弯强度的关联度。结果表明：硅砂酸耗值在6 m L以下时的差异与砂型强度关联性较低;40^#-70^#硅砂集中度在95%以上时,含泥量对砂型强度影响较大,当集中度近似在80%以下时,含泥量对强度影响程度变小;5种硅砂圆形度和型砂试样体积密度与其强度有更密切的关联性;采用对数变换值表征法细分40^#-70^#硅砂得出粒度Φ值的标准差与砂型强度关联性最大。