航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展

对切削加工状态进行精准监测,是实现航空航天薄壁件加工变形控制的重要保障。围绕航空航天薄壁件铣削加工状态监测的最新研究进展进行了评述,详细介绍了建立加工状态监测模型的关键技术与方法,包括加工信息采集处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。     

基于APDL的薄壁件加工变形补偿方法

对如何减小薄壁零件在加工过程中由于弹性变形造成的误差进行了研究,在建立铣削力模型获得各切深下工件所受铣削力数值的基础上,提出了一种基于APDL变形预测的补偿方法。实验证明与直接补偿方法相比,该方法能够较好的解决薄壁件在加工过程中的"让刀"现象,减小加工误差。     

航空发动机薄壁件铣削加工动力学研究进展

铣削过程中引起的加工变形和切削振动是影响航空发动机薄壁件加工精度与质量的主要因素,通过分析加工过程中工件的动态响应特性,从切削动力学角度,基于知识型数控加工过程仿真成为航空发动机薄壁件颤振抑制的一种灵活通用的物理仿真方法。目前,关于航空发动机薄壁件的动力学物理仿真研究主要包括航空发动机薄壁件铣削力建模与试验方法研究、铣削动力学建模和铣削动力学模型仿真与工艺参数优化。     

聚氨酯泡沫辅助加固钛合金薄壁件铣削性能研究

针对钛合金薄壁件刚度低,加工过程中容易产生振动、让刀等问题,通过采用聚氨酯泡沫辅助加固钛合金薄壁结构件来提高工件刚度,以实现钛合金薄壁件高效稳定切削加工的相关工艺理论和关键技术。设计在相同条件下采用聚氨酯泡沫填充以及未填充钛合金框类薄壁件铣削试验,对工件侧壁铣削振动加速度时域信号、加工表面质量以及让刀变形进行对比分析,并利用MATLAB软件对振动信号进行快速傅里叶变换(FFT)来进行频域对比分析。结果表明采用聚氨酯泡沫辅助加固能够显著提高钛合金薄壁件加工过程中的稳定性,改善工件加工表面质量、减小让刀变形。     

航空结构件铣削变形及其控制研究进展

随着机床加工性能和刀具切削性能的提升,航空结构件的高效高精加工成为可能.航空结构件薄壁加工特征多,在铣削过程中易发生变形,因此预测与控制航空结构件的加工变形是切削加工领域内亟待解决的难题.通过总结了航空结构件的特点及加工难点,对加工变形形成机理进行深入分析;对加工变形影响最为关键的铣削力模型进行归纳;阐述了航空结构件残...     

基于GA-SVR的薄壁叶片辅助支撑布局优化方法

作为一种典型的复杂曲面薄壁件，叶片在铣削加工过程中极易发生“让刀”，即弹性变形，严重影响着叶片的加工精度。针对该问题，设计了四自由度回转辅助支撑机构增加叶片的加工刚度，并提出了一种基于GA-SVR的薄壁叶片辅助支撑布局优化方法。首先，建立了综合考虑材料去除以及铣削力与弹性变形耦合效应的叶片铣削加工有限元仿真模型。其次，以辅助支撑布局作为设计变量，最大加工弹性变形和整体弹性变形均方差作为布局优劣评价指标，采用拉丁超立方试验设计和有限元仿真模型计算评价指标并生成样本集，再以支持向量机回归（SVR）对样本集进行训练获得评价指标的代理预测模型。然后，采用精英策略遗传算法（GA）优化薄壁叶片的辅助支撑布局。最后，进行了薄壁叶片铣削加工及三坐标测量实验，结果表明优化后的辅助支撑布局方案对叶片加工弹性变形的抑制程度可达57.6%。     

航空薄壁件铣削加工动力学仿真技术

薄壁件铣削是航空工业中最常见的加工方式。航空薄壁件铣削工艺系统固有的弱刚性特点易引起切削颤振和变形,极大影响加工质量和效率。研究航空薄壁件铣削加工动力学仿真技术,指导工艺、刀具参数优选,对高质高效加工技术具有重要意义。围绕薄壁件铣削加工动力学仿真中的刀具-主轴系统动力学建模、切削瞬时薄壁件动力学建模及铣削过程动力学建模等技术进行介绍。     

航空薄壁零件加工变形的有限元分析

介绍了有限元法在薄壁件铣削加工中的应用,并运用ANSYS5.4有限元分析软件对典型薄壁框体零件的加工变形进行了分析计算,结果与实际加工情况相符,由此提出一种数控补偿方法来降低让刀误差,从而控制薄壁件的加工精度.     

基于浮动装夹自适应加工工艺的薄壁件加工变形控制技术研究

航空薄壁件尺寸大、壁薄、材料去除率高,极易发生加工变形问题,严重影响零件加工质量,因此航空薄壁件的加工变形控制具有重要的意义。以某传扭转接盘作为研究对象,基于加工过程中的监测变形力重构毛坯全局残余应力分布,优化了零件的加工位姿,并结合浮动装夹自适应加工工艺实现了零件的加工变形有效控制。实际加工试验将零件的平面度和平行度分别控制在0.11mm和0.04mm,结果表明,该方法能显著控制工件加工变形。     

数字孪生驱动的薄壁件铣削刀具磨损状态识别方法

薄壁零件由于其本身的弱刚性,铣削过程中极易发生颤振、变形,从而加剧刀具磨损,为提高薄壁零件的铣削加工效率和表面质量,提出了一种数字孪生与支持向量机（SVM）融合驱动的刀具磨损状态识别方法。利用时、频域分析和小波包变换提取特征向量,通过网格搜索与交叉验证（GSCV）的方法进行超参数寻优,结合SVM算法构建薄壁零件铣削刀具磨损状态识别模型。试验结果表明,SVM算法在高维小样本数据的分类识别问题中优势明显,对于不同铣刀磨损状态的识别准确率分别达到96%和90.16%,具有较好的泛化能力。结合机器学习算法构建高保真、轻量化的数字孪生体,并将其嵌入薄壁零件铣削过程监测平台,以解决加工过程中信号实时监测和刀具磨损状态在线识别的问题。