石英玻璃固结磨料研磨工艺参数响应面模型的研究

目的 通过优化工艺参数,充分挖掘固结磨料研磨加工的优势.方法 采用固结磨料研抛垫对石英玻璃进行研磨,以材料去除率(MRR)和表面粗糙度(Ra)为评价指标,采用3因素3水平的响应曲面法,探索工件转速、研磨压力、研磨液流速三个工艺参数对固结磨料垫加工特性的影响规律.建立三个工艺参数作用下的MRR模型和Ra模型,结合响应曲面及其等高线,获得工艺参数变量两两复合的影响规律和各目标下的最优工艺参数.最后,对最优工艺参数进行实验验证.结果 实验结果及其分析表明,以最大材料去除率为目标的最佳工艺参数为:转速90 r/min,压力20.685 kPa,研磨液流速60 mL/min.以最小表面粗糙度为目标的最佳工艺参数为:转速100 r/min,压力20.685 kPa,研磨液流速80 mL/min.最优工艺的加工性能预测值为34.5 nm/min和38.5 nm,验证实验结果为37.6 nm/min和39.4 nm,二者的误差值在合理范围内.结论 研抛工艺参数的响应面模型具有良好的预测能力,预测误差很小,最优工艺参数下,工件表面平整光滑,没有明显的凹坑和粗大划痕.     

湿式主轴式滚磨光整加工中铝合金 试件的材料去除行为研究

目的 针对湿式主轴式滚磨光整加工工艺,提出适用于铝合金试件光整加工的材料去除模型。方法 通过FLUENT两相流模块模拟不同参数下p?v值,用响应曲面法拟合4个主要参数和p?v的多元回归模型,在此基础上,基于Preston方程建立修正的材料去除模型,进行加工实验,探究工件的MRR、加工后Ra和表面形貌之间的关系。结果 方差分析中,工件轴心距筒壁距离和滚筒转速项的P<0.05,两者对MRR影响显著,且前者与MRR负相关,后者与MRR正相关。对模型进行加工实验验证,工件MRRth和MRRex的平均相对误差仅为6.32%,证明模型的有效性。随工件MRR的递增,加工后Ra值先减后增,MRR值为21 mg/h时,Ra为0.816 µm,工件刀纹仍很明显;MRR值为59 mg/h时,Ra达到最低值0.472 µm,工件刀纹完全去除,表面纹理细致平整,加工效果最佳;当MRR达极值时,Ra为0.693 µm,表面纹理变得粗糙不平,由于滚抛磨块的加工能力过强,导致加工效果较差。结论 建立了以工艺参数为自变量的材料去除模型,为选择参数提供一定的理论依据,且实验研究得出,加工能力与加工效果之间不存在正向相关性。     

绿色电火花成型加工多目标工艺参数优化

为实现电火花成型加工的绿色制造,在保证加工效率和加工质量的基础上尽可能减少能耗和污染物排放,采用正交试验与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对加工参数进行多目标优化。选择脉冲电流(I)、周率(T)及效率(η)3个工艺参数作为因变量,表面粗糙度(Ra)、能耗(EEV)和环境污染物(EEC)作为响应值,对SKD11进行电火花成型加工试验。通过回归分析验证工艺参数与响应之间所建模型的正确性,并利用信噪比分析获得影响能耗和污染物排放的主要因素。得出了加工工艺参数与加工效果之间的回归关系,并通过NSGA-Ⅱ算法对其进行优化得到Pareto前沿。Ra、EEV和EEC预测结果的平均相对误差分别为6.46%、10.45%、9.58%,表明优化结果准确有效,对今后的研究以及企业的绿色加工具有一定参考意义。     

基于灰色预测模型电火花线切割工艺参数优化

针对电火花线切割加工机制的不确定性,工艺参数与工艺指标具有高度非线性关系;设计正交实验,分析脉宽、占空比、加工电流、丝速和跟踪系数对SKD?11材料去除率（ MRR）的影响;分别建立逐次广义回归模型（ GRM）和灰色预测模型（ GFM）,并对两个模型进行实验验证和比较,寻求出最佳的工艺参数。验证实验表明,所建立的灰色预测模型（ GFM）能够对实际加工的材料去除率（ MRR）进行精确的预测。     

晶体取向对蓝宝石晶片抛光加工的影响研究

目的 对比分析不同晶向蓝宝石晶圆抛光结果,优化加工参数,探究晶体取向对抛光结果的影响规律.方法 选取A、C面蓝宝石晶片(50.8 mm)为研究对象,采用控制变量法,分别以加工载荷(9.87、14.81、19.75 kPa)和抛光盘转速(20、40、60、80 r/min)为变量,以表面粗糙度Ra和材料去除率MRR为评价指标,对两种晶体取向的蓝宝石晶片进行抛光加工试验,借助3D表面轮廓仪与扫描电子显微镜SEM,对加工前后蓝宝石晶片的表面形貌进行对比,并根据试验结果优化加工参数.结果 A、C面蓝宝石晶片的表面粗糙度与材料去除率,随时间均表现出先快速下降,然后逐渐变缓,最后趋于稳定的趋势.当选取转速60 r/min、载荷14.81 kPa的参数组合时,两种晶片获得目标最小粗糙度和最大材料去除率,最终得到A面Ra=24.874 nm,MRR=3.715 nm/min,C面Ra=2.763 nm,MRR=7.647 nm/min,C面材料去除率为A面的2.1～2.5倍.结论 蓝宝石晶体取向作用对材料加工结果存在显著影响,在相同的加工条件下,相较于A面蓝宝石,C面蓝宝石更容易获得纳米级的表面质量和更高的材料去除率,即C面更易加工.     

氮化硅陶瓷轴承外圈磨削的双目标工艺优化

陶瓷轴承套圈的加工质量对轴承的回转精度和服役性能具有重要影响。首先,基于大量外圆磨削试验,通过最小二乘法分别建立陶瓷表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的一元模型;其次,在一元模型基础上,通过粒子群优化算法(PSO算法)分别建立其表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的多元模型;最后,通过PSO算法对表面粗糙度和沟道圆度进行双目标优化,得出轴承外圈加工时的最优工艺参数。结果表明:表面粗糙度在不同工艺参数下的多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为5.83%～8.99%,沟道圆度多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为4.62%～8.01%;双目标函数优化得到的工艺参数为砂轮线速度56.0 m/s、径向进给量0.012 mm/min、工件转速215 r/min。多元模型可较为准确地预测实际加工情况,最优工艺参数下的粗糙度值和圆度值分别为0.130 μm和2.20 μm,相比其他参数下的值较小。      

聚晶金刚石电火花磨削试验的人工神经网络建模

聚晶金刚石(PCD)由于具有高硬度、高耐磨性和抗腐蚀性等优良的特性,其应用范围日益广泛,但是其成型加工非常困难。目前,聚晶金刚石常用的加工方法有机械研磨和电火花磨削,由于机械研磨效率低、金刚石层厚度不均匀等缺点,其应用受到很大限制。而电火花磨削工艺加工效率高,PCD平面度易于控制,近年来得到了迅速的发展。电火花磨削工艺主要参数如工件极性、脉冲宽度、脉冲间隔、峰值电压和峰值电流对工艺指标金刚石材料去除率(MRR)均有影响,而一般的方法难以确定工艺参数与工艺指标的关系,本文建立了电火花磨削参数和金刚石材料去除率的人工神经网络模型,该模型对未知工艺条件下的预测结果最大误差为14．29％,基本满足工程实际的需要。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

不同电极材料的短电弧铣削加工效率研究

短电弧铣削加工是一种新型的放电加工,它进一步提高了放电加工效率。论述了短电弧加工材料去除机制、去离子原则和热现象,分析了余热对材料去除率(MRR)的影响。研究了短电弧铣削加工效率的主要指标——MRR,在不同工具、工件电极的材料组合下,分析峰值电流、脉冲时间、脉冲间隔、进给速度、气压等工艺因素对MRR的影响规律。实验表明:不同电极材料组合的MRR存在差异;在大多数放电条件下,石墨电极和45碳钢工件获得较高的MRR,而紫铜电极和镍基高温合金GH4169工件获得较低的MRR。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

Modeling of Electrical Discharge Machining Process Using Conventional Regression Analysis and Genetic Algorithms

An attempt was made to model input-output relationships of an electrical discharge machining process based on the experimental data (collected according to a central composite design) using multiple regression analysis. Three input parameters, such as peak current, pulse-on-time and pulse-duty-factor, and two outputs, namely, material removal rate (MRR) and surface roughness (SR) had been considered for the said modeling. The value of regression coefficient was determined for each model. The performances of the developed models were tested with the help of some test cases collected through the real experiments and were found to be satisfactory. It had been posed as an optimization problem and solved using a genetic algorithm to determine the set(s) of optimal parameters for ensuring the maximum MRR and minimum SR. It was also formulated as a multi-objective optimization problem and a Pareto-optimal front of solutions had been obtained.     

抛光液pH值、温度和浓度对蓝宝石抛光效率的影响

目的研究抛光液pH值、温度和浓度对化学机械抛光蓝宝石去除率的影响,以提高抛光效率。方法采用CP4单面抛光试验机对直径为50.8 mm C向蓝宝石晶元进行化学机械抛光,通过电子分析天平对蓝宝石抛光过程中的材料去除率进行了分析,采用原子力显微镜(AFM)对蓝宝石晶元抛光前后的表面形貌和粗糙度(Ra)进行了评价。结果蓝宝石在化学机械抛光过程中的材料去除率均随抛光液pH值和温度的升高呈先增大后减小趋势。当抛光原液与去离子水按1:1的体积比混合配制抛光液,KOH调节pH值为12.2,水浴加热抛光液35℃时,蓝宝石抛光的材料去除率(MRR)达到1.119μm/h,Ra为0.101 nm。结论随着pH的增大,化学作用逐渐增强,而机械作用逐渐减弱,在pH为12.2的时候能达到平衡点,此时的MRR最佳;随着温度的升高,化学作用逐渐增强,而机械作用保持不变,抛光液温度为35~40℃时,化学作用与机械作用达到平衡,MRR最佳,当温度高于40℃后,抛光液浓度明显增大,而过高的浓度会导致MRR的减小。抛光液的相关性能优化后,化学机械抛光蓝宝石的MRR较优化前提高了71.4%。     

Improvement of dry EDM process characteristics using artificial soft computing methodologies

Dry electrical discharge machining (EDM) is an environmentally-friendly alternative of die-sinking EDM process, which it uses gaseous medium instead of liquid as a dielectric. Due to contribution of too many parameters in this process, selection of optimal parameters to increase the process performances is a really crucial concern. In this work, a predictive model based on back-propagation neural network has been applied to correlate the inputs and outputs of dry EDM process. Herein, the inputs were gap voltage, pulse current, pulse on time, duty factor, air intake pressure and rotational speed of tool, and also the main outputs were material removal rate (MRR) and surface roughness (SR). Firstly a back-propagation (BP) and radial basis function neural network have been developed based on data generated from literature [Saha and Choudhary Int J Mach Tools Manuf 49:297?C308 (2009)]. Then, the accuracy of proposed models has been checked by their values of error percent via testing data. Hereafter, the most accurate model was served as an objective function to optimize the process using artificial bee colony (ABC) algorithm. In optimization stage, firstly a single objective optimization was fulfilled to determine the optimal factors related to each output separately. Then a multi-objective optimization was implemented to calculate the best solutions in the case of higher MRR and lower SR simultaneously. Results indicated that the predictive model can estimate the dry EDM process precisely, and also the ABC algorithm could find the optimal solution sets logically.     

游离和固结金刚石磨料抛光手机面板玻璃的试验研究

选取不同粒径的金刚石微粉,采用游离磨料和固结磨料两种抛光方法加工手机面板玻璃,比较其材料去除率和抛光后工件表面粗糙度。结果表明：在相同的抛光工艺参数下,磨粒粒径在游离磨料抛光中对材料去除率和抛光后表面质量作用显著,而在固结磨料抛光中作用不显著;采用金刚石固结磨料抛光垫抛光能获得表面粗糙度约为Ra1.5 nm的良好表面质量,并在抛光过程中较好地实现了自修整功能。     

超声波加工工艺的材料去除率建模及试验研究

对硬脆材料的超声波加工工艺进行了研究,分析了材料去除机理,建立了材料去除率数学模型,给出了材料去除率与各工艺参数之间的关系。通过对玻璃进行超声波加工试验,进一步验证了该模型的正确性。     

Modeling of material removal rate in electric discharge grinding process

The mechanism of material removal in electric discharge grinding (EDG) is very complex due to interdependence of mechanical and thermal energies responsible for material removal. Therefore, on the basis of conceived process physics for material removal, an attempt has been made to predict the material removal rate (MRR). The proposed mathematical model is based on the fundamental principles of material removal in electric discharge machining (EDM) and conventional grinding processes. The inter-dependence of the thermal and mechanical phenomena has been realized by scanning electron microscopy (SEM) characterization of the samples machined at different processing conditions. The key input process parameters like pulse on time, pulse current, gap voltage, duty cycle, pulse off time, frequency, depth of cut, wheel speed and table speed are co-related with MRR for three distinct idealized processing conditions. The constant showing the extent of interdependence of two phenomena were evaluated by experimental data. The obtained expressions of MRR have been validated for processing conditions other than those used for obtaining constants. It was found that the discharge energy plays prominent role in material removal. The percentage difference in experimental findings and theoretical predictions was found to be less than 3%.     

圆柱表面声波辅助剪切增稠抛光优化实验研究

目的获得声波辅助剪切增稠抛光方法抛光轴承钢圆柱表面的最佳工艺参数。方法应用田口法,对声波辅助剪切增稠抛光过程中影响工件材料去除率,以及表面粗糙度的声波频率、声波功率、声波波形等参数进行实验与优化分析,以材料去除率、表面粗糙度为评价条件,得到最优抛光参数,并在最优参数条件下做多组重复性实验以验证结果的可靠性。利用金相显微镜、光学轮廓仪等测试手段对加工后的工件进行表面形貌检测。结果以材料去除率为评价指标,声波频率影响最为显著,声波功率影响次之,声波波形影响最小;以表面粗糙度为评价指标时,声波波形影响最为显著,声波频率影响次之,声波功率影响最小。结论在声波频率为20 Hz、声波功率为25 W、正弦波形条件下,工件材料去除率最高,材料去除率达到了11.32μm/h;在声波频率为60 Hz、声波功率25 W、正弦波形条件下,工件表面质量最佳,抛光1 h后工件平均表面粗糙度Ra由100 nm下降至7 nm以内,最低达到了4.48 nm。     

变曲率沟槽精密球研磨加工优化实验研究

目的获得变曲率沟槽加工方法研磨精密轴承钢球的最优工艺参数。方法应用田口法对变曲率沟槽加工方法研磨球体的参数进行实验和优化,以研磨压力、磨料粒径、磨料浓度为主要影响参数设计正交实验,以材料去除率、表面粗糙度和球度误差为评价指标,通过平均响应分析和方差分析得到最优研磨参数组合。结果对于材料去除率,研磨压力的影响最显著,磨料粒径的影响次之,磨料浓度影响最小;对于表面粗糙度,磨料粒径的影响最大,磨料浓度的影响次之,研磨压力影响最小;对于球度误差,压力的影响最大,其他因素的影响较小。结论在每球的研磨压力为5 N、磨料粒径为3000~#(5μm)、磨料质量分数为25%的条件下,球体的材料去除率最大,可达到0.28 mg/h。在磨料粒径为5000~#(3μm)、磨料质量分数为25%、每球研磨压力为2.5 N的条件下,球体的表面质量最佳,表面粗糙度最小达到12 nm。在每球研磨压力为0.5 N、磨料粒径为3000~#(5μm)、磨料质量分数为50%的条件下,球度误差小。     

工作介质粘度对钛合金电火花加工的影响研究

通过分析工作介质的粘度对电火花加工时电蚀产物的抛出量、抛出力及工作介质传热性能的影响,研究了钛合金电火花加工的加工效率、电板相对损耗率和表面粗糙度Ra值随介质粘度的变化规律。结果表明：粘度增大能在一定程度上提高加工效率。但粘度过大反而使加工效率下降;电极相对损耗率和表面粗糙度Ra值均随粘度增大而上升;粘度越大的介质传热性能越差,使工件表面不会因快速冷却而产生大量微裂纹。