基于纳米颗粒润滑的单点金刚石刀具磨损抑制技术

润滑是单点金刚石车削硬脆材料时的一个非常关键的因素,针对单点金刚石车床超精密加工单晶硅光学零件过程中刀具易磨损、加工精度一致性差等问题,提出了一种单点金刚石刀具磨损抑制技术,通过选用二硫化钼、石墨、铜、氧化铜等纳米颗粒作为润滑剂,在Ф25.4mm单晶硅平片上开展实验研究.结果表明,纳米颗粒的类型和质量分数对车削过程的润滑效果有明显的影响,使用质量分数为10％的纳米石墨颗粒作为润滑剂时,加工后零件表面质量最好.在车削加工5.067km后,单晶硅光学零件表面粗糙度优于25nm,刀具磨损量约5μm,该单点金刚石刀具磨损抑制技术是有效的.     

镍基高温合金GH4169车削过程刀具磨损特性研究

刀具磨损过快是镍基高温合金GH4169在切削过程中一直存在的难题,因而刀具磨损特性的研究对工艺优化具有重要意义。通过Deform软件建立了具有槽型特征刀具的仿真模型,揭示了后刀面磨损量对切削过程的影响,并通过车削试验验证了仿真模型的准确性,获得了不同后刀面磨损量对切削力及切削温度的影响规律,同时也获得了该切削过程刀具的磨钝标准,对镍基高温合金精加工过程中的工艺优化具有较好的理论指导意义。     

Loop细分曲面精加工刀具轨迹生成

细分曲面既能表示连续的几何设计模型也能表示离散的加工模型,避免了模型转换的复杂中间过程.细分曲面除了对于构造具有任意拓扑结构的复杂零件具有巨大的优势外,对于数字化制造也极具发展潜力.因此,对基于Loop细分曲面的精加工刀具轨迹生成算法进行了研究.首先利用基于弦长误差的自适应插值Loop细分得到精加工模型;然后利用等斜率跟踪法将精加工模型分割为平坦区域和非平坦区域.对各个区域依次进行处理,不同区域实施不同的刀具轨迹规划.据此,既避免了因细分过程数据量过大而导致的曲面精度不足或表面质量降低的问题,又可顺利计算整张曲面相对均匀残留高度的刀具轨迹.最后,为验证该算法的可行性进行铣削加工实验.      

刀具编码的激光自适应标刻技术

针对激光标刻刀具编码时出现的标刻效率低、标刻质量不稳定、危害工人身体等问题,提出了一种自适应标刻技术.设计了特定结构的输送机和V型块,配合光电开关的检测功能实现自适应传送刀具;设计了使不同刀具在抓取后轴线处在同一位置的机械手爪,以保证不同刀具端面都能快速定位到激光头标刻区域;利用机械手的快速移动,采用了光电开关辅助对焦来提升对焦的速度和精度.在这3项关键技术支持下,完成了整个方案的设计.样机的测试结果表明,相比传统标刻方式,自适应标刻技术能将标刻效率提升4倍以上,保证标刻编码质量稳定可靠,实现无人化标刻.      

自动铺丝用预浸丝制备工艺研究

针对预浸料特点,提出平刀与圆刀2种分切刀具形式。以分切预浸丝束宽度与边缘质量为评价标准,对比了2种刀具形式对预浸料的分切质量,研究了刀具形式、工艺参数对分切质量的影响。结果显示,由于平刀刀片薄,弯曲模量低,易发生弯曲变形,所得预浸丝束宽度稳定性差;同时,由于刃口始终固定、散热性能差,分切过程中刃口处容易发生树脂堆积,使刀片钝化,影响丝束边缘质量,无法实现对预浸料进行高质量连续式分切。而圆刀分切时,由于刀片旋转,刃口不断变化;独特的刀具形式,降低了刀片在分切过程中的侧向移动,使得圆刀分切能够获得宽度均匀,边缘质量良好的自动铺丝用预浸丝束。     

基于微纳米金刚石过渡层的cBN刀具涂层制备

立方氮化硼(Cubic Boron Nitride,cBN)是仅次于金刚石的超硬材料,比金刚石具有更高的化学稳定性,可以胜任铁系金属的加工。本文在YG6硬质合金上基于微纳米金刚石过渡层开展cBN涂层的制备研究。本文在热丝化学气相沉积系统中制备微纳米金刚石过渡层(Micro/nanocrystalline diamond,M/NCD),在射频磁控溅射系统中制备cBN涂层,并对M/NCD与cBN涂层进行了成分、微观形貌与结合性能的研究。研究结果发现,在硬质合金基体上,M/NCD过渡层的结合性能明显优于NCD过渡层。磁控溅射制备cBN涂层过程中,存在适合cBN沉积的衬底偏压阈值,过高或过低的衬底偏压均不利于cBN含量的提高。     

铣削30CrMnSiNi2A钢刀具耐用度影响研究

本文通过对涂层硬质合金刀具铣削30CrMnSiNi2A钢时切削力和刀具耐用度的研究,以及冷却方式对刀具耐用度影响的分析,为切削该材料选择合理的切削用量和冷却方式提供指导,并为切削参数的优化提供约束条件。     

刀具声发射信号混沌特征提取及趋势分析

旨在建立一种基于多混沌特征演化分析的刀具磨损状态监测方法,通过计算刀具声发射信号的混沌特性参数分析其磨损趋势。建立首先基于混沌理论分析和描述刀具不同磨损阶段声发射信号的混沌特性,包括：定性描述,即重构相空间的奇异吸引子轨迹和庞加莱截面;定量描述,计算不同时间段声发射信号的关联维数、最大Lyapunov指数等。其次,采用最小二乘回归方法对所计算的混沌参数进行趋势分析。结果表明,声发射信号具有混沌特性,而且关联维数和最大Lyapunov指数演化趋势与刀具的磨损状态具有一定的关联,从而为刀具磨损状态的在线监测和预测提供了新思路。     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

粉末高温合金涡轮盘机械加工技术研究

以FGH96粉末高温合金材料涡轮盘为载体,优化零件加工工艺路线,改进传统的工艺加工方案,通过切削试验,优选采用新型的刀具材料,研究确定粉末高温合金涡轮盘榫槽拉削加工工艺,分析摸索零件加工变形的规律,对有效控制减少零件加工变形等方面进行了较详细地论述。