车铣复合切削加工技术及其应用研究进展

综述了车铣复合切削过程中的运动学原理、刀具磨损、切屑形貌、切削力和表面完整性方面的最新研究进展；阐述了车铣复合在航空零部件和轴类零件加工中的应用；展望了车铣复合切削加工的研究方向。     

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是 1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了 TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数 Ra和 Sa对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速 n = 1 093 r/min、径向切深 ae = 0.2 mm、每转进给量 f = 0.06 mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。     

激光辅助车削工艺参数对单晶硅表面质量的影响

为了提高单晶硅激光辅助车削加工表面质量,通过开展激光辅助和常规车削加工试验,结合表面粗糙度、表面形貌及拉曼光谱检测,研究激光辅助车削技术对加工质量的影响。基于正交试验方法,研究单晶硅激光辅助车削工艺参数对表面粗糙度的影响;通过方差分析和极差分析评估各因素对表面粗糙度的影响。研究结果表明：与常规车削相比,激光辅助车削可有效提高加工表面质量,降低材料表面的残余应力。主轴转速、进给速度、切削深度和脉冲占空比对表面粗糙度的贡献率分别为17.51%、44.48%、6.69%和14.70%。确定最佳加工参数组合如下：主轴速度为4 000 r/min,进给速度为2 mm/min,切削深度为5μm,脉冲占空比为30%,最终获得表面粗糙度Rq为2.4 nm的高质量表面。     

第十一届中国国际模具技术和设备展览会

瑞士宝美技术(BUMOTEC)有限公司展位号:B029S-192FT是一台五轴联动铣加工中心,可与双主轴车床在性能上紧密、完美融合成非常先进的七轴五联动铣车复合中心,为高精密、高品质、高复杂性小型零件加工提供了最佳方案,一次装夹可完成工件多侧面的五轴铣、车复合加工。整体铸铁床身,     

悬臂结构件加工参数与变形响应数值模拟研究

基于有限元数值模拟技术，开展装夹方式与切削参数对悬臂结构件加工变形综合影响规律研究，分析加工过程模态、谐响应以及不同参数下温度场、应力场及切削力的变化趋势。结果表明：加工该L型零件悬臂块上下表面时，使用三爪卡盘进行定位装夹，整体稳定性最好。增大主轴转速时，温度场、应力场和切削力均呈增大趋势，主轴转速为37.5r/min，切削深度为1mm，进给量为23.5mm/min时可保证位置公差0.1mm的要求，并获得较好的表面粗糙度。     

单晶硅超精密切削工艺参数优化与实验研究

为提高单点金刚石车削单晶硅的表面质量,以表面粗糙度为优化目标,设计正交切削实验,过方差分析、响应曲面分析和极差分析研究主轴转速、进给速度和切削深度对表面粗糙度的影响。结果表明：主轴转速对表面粗糙度影响显著,其贡献率最大,主轴转速越大,表面粗糙度值越小;建立表面粗糙度回归模型,主轴转速和进给速度的交互作用对表面粗糙度的影响最大;获得最优切削参数组合,即主轴转速3 300 r/min,进给速度2 mm/min,切削深度5 µm。在此切削条件下,获得了表面粗糙度Ra 2.7 nm的高质量单晶硅元件,在扫描电镜下观察其表面相对光滑,切屑呈带状,材料在延性域内去除。     

GFRP铣槽加工铣削力及表面粗糙度研究

铣槽是复合材料较常用的机械加工形式之一。为研究玻璃纤维增强复合材料(Glass Fiber Reinforced Plastic,GFRP)铣槽加工中各加工参数对铣削力和表面粗糙度的影响,开展了以主轴转速、进给速度和轴向切深为因素的正交试验,研究铣削力和表面粗糙度的变化规律。并用Matlab软件对铣削力和表面粗糙度的试验数据进行回归分析,建立了铣削力和粗糙度的经验公式,最后通过试验验证铣削力和表面粗糙度经验公式的正确性。结果表明:轴向切深对铣削力影响最大,其次是主轴转速,进给速度对铣削力影响最小;主轴转速对粗糙度的影响最大,其次是进给速度,轴向切深对粗糙度的影响最小。试验结果与铣削力、表面粗糙度经验公式算得的数值对比,误差范围都在20%以内。     

基于VERICUT的车铣复合加工中心虚拟仿真研究

针对多轴联动车铣复合加工中心运动关系复杂、加工准备时间长、干涉碰撞易发生的特点,本课题在研究机床结构特征的基础上,构建了基于VERICUT的车铣复合加工中心虚拟加工环境,重点研究了虚拟机床的建模方法,包括几何模型,运动模型和控制系统模型的定制,特别是专用数控指令的定制方法,实现了零件数控加工前的仿真校验。     

旋转超声振动端面磨削CFRP表面质量研究

以多向层铺树脂基碳纤维增强复合材料为研究对象,采用超声振动磨削和普通磨削对其表面加工质量进行了端面磨削试验研究.通过正交试验和单因素试验分析了各工艺参数对工件表面质量的影响规律,并由表面粗糙度及微观形貌进一步分析了磨削机理.试验结果表明:在超声磨削过程中提高主轴转速、减小进给速度,同时采用合适的切削深度和工具粒度,有助于获得高质量的加工表面;超声振动磨削和普通磨削后,工件表面均存在纤维丝断裂、剥离和凹坑等缺陷,超声振动磨削后的加工缺陷出现的程度和概率均较低,表面加工质量较好.     

大型飞机复杂回转件的车铣复合加工

以起落架为典型代表的航空复杂回转件,结构复杂、精度要求高、材料切削性能差。车铣复合加工技术是解决其高效加工的有效途径。为发挥其最佳性能,应将普通机床和车铣中心搭配使用。工装设计时,应着重考虑如何防止铣削时工件的移位。多任务刀具适合于车铣复合加工。车铣复合定位3+2数控加工具有明显的效率和质量优势。     

GH4169高速铣削参数对表面粗糙度影响研究

采用正交试验法,使用整体硬质合金刀具进行GH4169高温合金的高速铣削试验,分析了各切削参数对表面粗糙度的影响规律,建立了表面粗糙度的预测模型,运用方差分析法,检验了模型的显著性。结果表明:每齿进给量对表面粗糙度的影响最大,其次是铣削深度,铣削速度的影响最小。较高的切削速度和较低的进给速度的交互作用对提高表面质量是有利的。     

ELID成形磨削实验研究与表面粗糙度预测

为了探究ELID成型磨削中磨削参数和电解参数对表面粗糙度的影响规律,基于未变形切屑厚度模型,考虑砂轮上磨粒出刃高度的随机性以及ELID磨削中氧化膜的影响,建立了针对ELID磨削的表面粗糙度预测模型。单因素实验研究了ELID成形磨削电源参数对表面粗糙度的影响规律,并探讨了电解电流与氧化膜厚度之间的关系。全因子实验以工件转速、砂轮转速和进给切深为影响因素,研究了磨削参数对表面粗糙度的影响规律,并对预测模型进行了验证。结果表明:磨削参数中,其他条件一定时,表面粗糙度随砂轮转速的增大而减小,随工件转速和切深的增大而增大;同时对于粗糙度的预测误差达到了8.75%,预测模型有效可靠。     

考虑刀具偏心的微铣削加工表面粗糙度预测模型研究

基于微铣削刀具轨迹建立了考虑刀具偏心、最小切削厚度的塑性材料微铣削底面粗糙度的预测模型,预测结果表明粗糙度表面形貌呈锯齿状,刀具偏心会影响表面粗糙度的形貌周期和高度,并进行微铣削加工实验,对粗糙度预测模型进行了验证。采用回归统计方法,建立了脆性材料微铣削加工表面粗糙度预测模型,对加工表面形貌进行观察,利用响应曲面法得到了各铣削用量对表面粗糙度的影响规律。     

SiC_(f)/SiC复合材料铣削加工表面质量北大核心CSCD

使用PCD立式铣刀对聚合物浸渍裂解法(PIP)制备的SiC_(f)/SiC复合材料开展单因素铣削试验,通过对加工中产生的切削力和加工后的表面粗糙度进行测量,分析了铣削工艺参数对其的影响;对加工表面、纤维断口进行SEM分析,讨论了SiC_(f)/SiC复合材料加工表面的形成。研究结果表明,表面粗糙度与切削力的变化趋势相同,高主轴转速和小切削宽度有利于得到表面粗糙度较小的加工表面;近孔洞区域与远离孔洞区域的材料去除方式不同;材料中纤维发生面内偏移和层间屈曲,纤维存在多种去除方式。     

高韧性芳纶纤维铣削表面质量和铣削力

文摘芳纶纤维复合材料(AFRP)在铣削过程中会产生毛边、起毛、撕裂等缺陷,严重影响材料的装配使用。为解决上述问题对刀具结构、主轴转速、进给速度进行正交实验,从铣削力、铣削表面粗糙度以及铣削表面缺陷等方面研究铣削参数和刀具结构对芳纶纤维复合材料铣削表面质量的影响规律。实验结果表明:主轴转速和进给速度对铣削表面粗糙度和铣削力有显著影响,使用鱼鳞铣刀铣削的表面粗糙度比普通四刃立铣刀的表面粗糙度降低28%,并且毛边宽度较小,铣削表面质量最好,更适合于AFRP的铣削加工。     

铣削加工参数对SiCp/Al复合材料表面粗糙度的影响

文摘SiC_p/Al复合材料在切削加工中存在严重的表面质量问题。本文设计单因素试验,采用硬质合金涂层刀具对SiC_p/Al复合材料进行铣削加工,研究了加工参数对表面粗糙度的影响。结果表明:表面粗糙度随切削速度的增大先增大后减小,随进给量、径向切深、轴向切深的增大而增大;使用较大的切削速度、较小的进给量和不大于4 mm的径向切深能获得较好的加工表面质量。     

GH4169磨削表面粗糙度影响参数的敏感性研究

通过GH4169高温合金平面切入磨削实验,建立了表面粗糙度的经验公式,分析了表面粗糙度对磨削参数的灵敏度,获得了磨削参数稳定域和非稳定域。结合正交试验法中的极差分析方法获得了不同磨削参数对表面粗糙度的影响曲线,进行了磨削参数区间的优选。研究结果表明:表面粗糙度对磨削深度的变化最为敏感,对工件速度的变化敏感次之,对砂轮速度的变化最不敏感;磨削深度优选范围为0.01～0.015mm,工件速度优选范围为10～15m/min,砂轮速度优选范围为20～30m/s,可控制表面粗糙度在0.7μm以内。为高温合金材料磨削表面粗糙度控制提供理论方法和试验依据。     

基于萤火虫算法的CFRP材料铣削刀具结构优化

为了提高CFRP零件的加工表面质量和刀具寿命,针对其铣削加工的刀具结构进行了优化。设计了刀具结构参数与CFRP材料铣削加工表面粗糙度、后刀面磨损量之间的正交试验。应用极差分析法分析了刀具结构参数对CFRP材料加工表面粗糙度、后刀面磨损量的影响规律,并应用多元线性回归法建立了刀具结构参数与表面粗糙度、后刀面磨损量之间的数学模型。基于此模型,采用FA萤火虫算法,优化了刀具的结构参数,并进行了实验验证。结果表明:在试验参数范围内,刀具结构参数对于CFRP工件铣削表面粗糙度的影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具的后角、螺旋角和前角增大时,工件的表面粗糙度都呈减小趋势,但减小的快慢程度不同;刀具结构参数对于后刀面磨损影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具后角增大时,后刀面磨损量迅速上升,当螺旋角增大时,后刀面磨损量减小,当刀具的前角增大时,后刀面磨损量先减小后增大。采用FA萤火虫算法优化后的刀具结构对CFRP材料进行铣削实验,实验结果值与建立的模型预测值误差较小,表面粗糙度的误差率为3%,刀具后刀面磨损量的误差率为7.6%。