侧铣削参数对TC4钛合金表面粗糙度影响的试验研究

采用细晶粒硬质合金铣刀对TC4进行侧铣削试验,研究了铣削表面粗糙度受铣削参数的影响规律,并结合平均切削厚度、材料去除率及铣削振动进行分析.结果表明工件表面粗糙度随着平均切削厚度的增大而增大,受径向切削深度的影响最为明显.     

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。     

TC4-DT钛合金铣削表面粗糙度试验研究

针对实际生产中TC4-DT钛合金铣削加工表面质量差问题,以钛合金铣削加工表面粗糙度Ra为研究对象,基于低速干切、高速湿切等条件,设计铣削用量影响表面粗糙度试验方案,分析试验结果,探索工艺参数对钛合金加工表面质量的影响规律,提出了改善TC4-DT钛合金铣削加工表面质量的建议,为进一步研究钛合金加工性能提供了参考和借鉴。     

侧铣削参数对TC4钛合金表面粗糙度及材料去除率的影响

侧铣采用铣刀侧刃对工件进行铣削,是一种重要的数控加工方式,常用于直纹面零件.针对TC4钛合金的侧铣削加工,开展了主轴转速、进给速度、切削深度、切削宽度的四因素三水平正交试验,分析侧铣削参数对切削力、表面粗糙度及材料去除率的影响.试验结果表明,切削深度和主轴转速对切削力和表面粗糙度的影响较大,进给速度次之,切削宽度最小....     

BT20钛合金低温铣削试验研究

为改善钛合金工件的加工表面质量,进行了低温铣削钛合金试验,并得出了合理的切削用量。     

钛合金TC4高速铣削表面微观几何形貌仿真

通过几何微观形貌仿真,可以预测表面粗糙度,为优化铣削参数提供依据。建立了球头铣刀的数学模型,考虑了铣刀的倾斜方向、倾斜角度、进给方式、主轴的回转偏心、轴向窜动等因素对加工表面的影响,并开发了微观形貌的仿真算法。并通过对比试验数据,说明仿真的可行性。     

TC4钛合金高速铣削表面粗糙度研究

TC4钛合金被广泛地用于航空航天等众多领域,为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率,对TC4钛合金高速铣削表面粗糙度进行研究具有十分重要的意义。切削参数是影响TC4钛合金加工表面粗糙度的重要因素,采用了正交试验分析主轴转速n、铣削深度ap、铣削宽度ae和每齿进给量fz等4个试验因素对表面粗糙度的影响规律,运用了极差分析法绘制出铣削参数对表面粗糙度的影响趋势曲线。利用了多元线性回归分析计算出表面粗糙度的数学模型,采用F值检验法对数学模型和模型参数进行了显著性验证:FF0.01(4,11),证明了模型和参数都是高度显著的。利用了表面粗糙度预测模型对另外8组切削参数进行粗糙度预测,并将预测结果与实际实验结果时行对比,最大误差为8.9%,验证了表面粗糙度预测模型的有效性,为TC4钛合金加工提供了理论依据。     

应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

表面粗糙度对TC17疲劳失效影响的试验研究

表面粗糙度是影响金属材料疲劳性能的重要因素,尤其针对钛合金TC17.目前基于表面粗糙度的钛合金TC17疲劳失效研究尚未得到广泛开展,相应的试验数据及结果也较少.以超声疲劳试验技术为基础,针对钛合金TC17进行不同粗糙度条件下的疲劳试验,使用先进的检测设备对试件断口进行观察与检测,分析表面粗糙度对钛合金TC17疲劳失效的影响.结果 发现:粗糙度对TC17疲劳失效特征及疲劳性能存在劣化作用,在高周与超高周疲劳范畴中,表面粗糙度都是引起TC17疲劳失效的主要因素.以Murakami模型为基础,结合钛合金TC17疲劳试验结果,验证了经典模型对钛合金TC17疲劳强度预测的适用性,并预测了不同粗糙度条件下TC17的疲劳强度.文中研究内容对钛合金TC17的应用具有积极意义.     

高速铣削时钛合金刀具的磨损及对工件表面粗糙度的影响

观察高速铣削钛合金刀具时后刀面及被加工表面的形貌,通过对刀具后刀面磨损量和被加工表面粗糙度值的测量研究了刀具磨损对被加工表面粗糙度的影响,揭示了钛合金铣削加工时提高表面质量的规律。     

数控铣削表面粗糙度预测模型研究

通过建立铣削过程简化模型、螺旋刃刃线表达式,得出工件表面粗糙度预测模型。对模型进行仿真,验证了模型的正确性,然后分析了刀具切削速度和加工倾角分别对表面粗糙度的影响。     

钛合金TC17的高速铣削研究

在干切环境下选用了硬质合金刀具对近β相钛合金TC17进行高速铣削研究。着重讨论高速铣削过程中的铣削力、刀具磨损和刀具耐用度;研究分析各铣削参数对铣削力、刀具磨损和刀具耐用度的影响规律。     

超声振动辅助铣削钛合金的表面完整性研究

对超声振动辅助铣削TC4钛合金进行试验研究,从表面三维粗糙度、棱边质量及残余应力三个方面分析了超声电流及工艺参数对钛合金加工表面完整性的影响规律。试验结果表明:超声振动的辅助作用对TC4钛合金的表面完整性影响较为显著;高频振动冲击虽然增大了TC4钛合金表面的三维算数平均偏差和均方根偏差,但表面均匀程度和液体滞留性能得到改善,易于形成较为统一的表面纹理;超声振动辅助不仅可抑制TC4钛合金棱边毛刺的产生,并且能有效增大表面残余压应力。     

基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法

针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法.获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-...     

铣削钛合金加工表面形貌特征参数的预测

钛合金在铣削过程中受迫振动明显,刀—工接触关系不断变化,加工表面形貌特征参数难以预测,已成为制约加工表面质量进一步提高的瓶颈。针对铣削振动与加工表面形貌的非线性随机变化特性进行了切削钛合金试验,采用高斯过程回归法构建铣削振动作用下的加工表面形貌高斯过程模型。分析刀齿误差和铣削振动对加工表面形貌特征参数的影响规律,为以加工表面质量分布一致性为前提的铣削钛合金工艺设计提供参考依据。     

涂层刀具高速铣削模具钢SKD11的表面粗糙度模型预测

为有效控制和预测高硬度模具钢加工的表面质量和加工效率,通过设计正交切削试验,研究了在不同切削参数组合(主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度)及冷却润滑方式条件下、Ti Si N涂层刀具对模具钢SKD11(62HRC)的高速铣削。应用BP神经网络原理建立表面粗糙度预测模型,并进行试验验证其准确性。研究表明,在不同加工条件下,基于BP神经网络模型建立的涂层刀具铣削模具钢SKD11表面粗糙度模型有较好的预测精度,其预测误差在3.45%-6.25%之间,对于模具制造企业选择加工工艺参数、控制加工质量和降低加工成本有重要意义。     

TC4钛合金深槽插铣加工

针对钛合金深槽开槽加工效率较低的问题,对TC4钛合金深槽进行插铣开槽试验研究,并对其已加工表面形貌、切屑形态、刀具磨损及切削效率进行了分析。结果表明:插铣加工表面粗糙度较大,铣刀的端面刃为主切削刃,刀具磨损主要发生在铣刀的端面刃。对于钛合金深槽的开槽加工,插铣加工切削过程平稳,具有比层铣更高的切削效率。     

TC11钛合金插铣工艺切削参数选择方法研究

为了优化TC11钛合金插铣加工的切削参数,采用三因素四水平正交实验法进行了插铣实验,建立了插铣过程中切削力和切削温度的经验公式,分析了插铣参数对切削力及切削参数的影响规律。基于此规律以及刀具许用挠度,提出了铣削速度、每齿进给量和铣削深度的选择方法。结果表明:铣削深度对切削力影响最大,而铣削速度对切削温度影响最大;插铣参数选取原则是在刀具材料允许下取较大铣削速度,适中的每齿进给量,最后根据刀具挠度选择合适的铣削深度。最后在根据此原则选择的插铣切削参数条件下,材料切除率达到了25.1 cm3/min。