高速铣削TC21 钛合金的表面粗糙度

通过对TC21钛合金进行高速铣削加工试验,测量不同切削参数下的表面粗糙度.采用正交方法来安排试验和极差分析法对实验数据处理,分析了不同切削参数对粗糙度的影响.其中对TC21钛合金表面粗糙度影响最为显著的因素是每齿进给量,其次为切削深度和切削速率,最后为切削宽度.通过对粗糙度影响机理分析在加工中宜采用较小的进给量和切削深度、较大的切削速率和切削宽度.     

刀具钝化对铣削GH4169表面粗糙度的影响

针对GH4169难加工材料,采用单因素实验法,研究了不同切削参数下刀具钝化对面粗糙度的影响,实验表明:使用钝化刀具加工形成的表面粗糙度较未钝化刀具有所下降,表面质量得以提高;切削深度由刃口半径的0.5倍变化到4倍时,表面粗糙度呈先减小后增大趋势,当切削深度是刃口半径的2倍时表面粗糙度最低.     

钛合金TB6铣削表面粗糙度与表面缺陷研究

钛合金TB6铣削表面粗糙度对其使用性能具有重要影响,通过试验研究端面铣削参数、干铣削和刀具磨损对表面粗糙度及表面缺陷的影响。研究表明:表面粗糙度对每齿进给量变化最为敏感,其次是铣削宽度,再次为铣削深度,铣削速度最小;刀具磨损量(VB)对粗糙度产生明显影响,尤其VB大于0.2mm时,表面粗糙度将急剧增加,并导致划痕、孔洞缺陷;不同铣削条件下均存刀痕、侧流、隆起等缺陷;干铣削时加工表面出现熔敷物或熔滴,并增大毛刺;毛刺随切削速度的增大而变小,随刀具磨损量VB的增加而变大。钛合金TB6适宜在冷却润滑条件下低速铣削加工。     

干式铣削Al-50wt%Si高硅铝合金刀具磨损与表面粗糙度评价

本文以Al-50wt%Si高硅铝合金为研究对象,采用单因素试验方法进行无涂层硬质合金刀具干式铣削试验,分析切削参数对刀具磨损和表面粗糙度的影响。结果表明：表面粗糙度受每齿进给量的影响最显著,随每齿进给量的增加而增加,当每齿进给量从0.07 mm/z增加到0.16 mm/z时,表面粗糙度增加2倍;刀具磨损受切削速度的影响最显著,随切削速度的增加而增加,当切削速度从140 m/min增加到260 m/min时,切削总长度降低3倍,而刀具后刀面磨损量仅是260 m/min速度下的0.8倍;表面粗糙度随刀具磨损的增加呈现先增加后降低的变化趋势,切削长度从350 mm增加到1 750 mm,刀具磨损量平均增加4.5倍,而表面粗糙度却下降2倍;硬质合金刀具主要的磨损形式为磨粒磨损、崩刃。     

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。     

刀具磨损对TC11铣削表面粗糙度与残余应力的影响

为了研究TC11钛合金铣削加工过程中刀具磨损对加工表面质量的影响规律,设计了刀具磨损与铣削表面粗糙度、表面残余应力的试验。结果表明:TC11钛合金铣削加工过程中的刀具磨损可以分为:初期磨损、正常磨损、剧烈磨损三个阶段。当刀具处于"初期磨损"时,TC11铣削表面粗糙度随切削时间逐渐减小,铣削表面残余应力也呈减小趋势;当刀具处于"正常磨损"阶段时,铣削表面粗糙度和铣削表面残余应力都呈增加趋势,但增加的速度平稳;当刀具进入"剧烈磨损"阶段时,铣削表面粗糙度迅速增大,表面残余应力也较前两个阶段显著增加。另外,试验过程中的TC11铣削表面残余应力均表现为压应力。     

GA寻优超精密加工表面粗糙度预测模型参数的研究

提出将遗传算法(GA)用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数寻优,并给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型,进行了遗传算法(GA)和最小二乘法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法更适合于粗糙度预测模型的参数寻优。     

TB6钛合金高速铣削表面粗糙度与表面形貌研究

TB6钛合金高速铣削以高效率、高质量的优点广泛应用于航空航天行业.面向高速铣削中表面粗糙度的工艺控制,通过高速端面铣削正交试验,研究并分析了高速铣削参数对表面粗糙度及三维表面形貌的影响.研究表明:表面粗糙度对每齿进给量变化最为敏感,对铣削速度变化敏感次之,对铣削宽度的变化最不敏感;铣削速度优选范围为100～140m/min,每齿进给量优选范围为0.04～0.08mm/z,可保障表面粗糙度在0.7μm内;铣削速度和每齿进给量配比组合影响表面形貌的形成.     

钛合金切削力和表面粗糙度试验研究

在对TC4-DT钛合金进行铣削试验的基础上,从切削力和刀具失效的角度研究了铣削刀具适配性,根据优选刀具的试验结果建立了表面粗糙度预测模型,分析了铣削参数对表面粗糙度的影响规律.结果表明:在选定的刀具条件下,无涂层、大刀尖圆弧半径和刀齿数少的刀具适合切削TC4-DT钛合金;铣削宽度对表面粗糙度影响最大;铣削深度和铣削宽度对表面粗糙度的综合影响呈马鞍面趋势.     

旋转超声铣削铝合金切削力及表面粗糙度机理分析

进行了有、无旋转超声下的6061铝合金件铣削对比实验,将测力仪采集到的有、无超声时切削力数据通过MATLAB进行分析,并利用白光干涉仪观测了两种加工方式下的铣削铝件表面粗糙度。实验结果表明旋转超声铣削的切削力和表面粗糙度与普通铣削差别不大,但是旋转超声铣削铝件对抑制刀具黏着有较好的效果。     

微小型车铣加工表面粗糙度分析及预测模型建立

随着尖端科学技术和国防工业的不断发展,微小型车铣加工技术作为一种先进的切削加工方法被广泛应用在军民制造领域。为获得微小型正交车铣加工参数引起的零件表面粗糙度的变化规律,以高效车铣复合加工机床正交车铣轴类零件的表面粗糙度为研究对象,采用三水平五因素正交实验分析法和多元线性回归预测法,重点研究了车铣加工参数与表面粗糙度之间的关系、车铣加工参数与表面粗糙度预测模型数值关系。结果表明,采用相同刀具下正交车铣加工轴类零件,其工件尺寸、车削主轴转速、工件进给量、铣削主轴转速和切削深度依次从大到小影响零件表面粗糙度质量,可指导高效车铣复合加工机床的加工工艺参数优化。     

AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性,本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化,以4个铣削参数作为输入值,作为输出值构建铣削铝合金预测模型,通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比,采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%,拟合优度达到0.938 64,优于其他算法;每齿进给量与的相关性最大,灰色关联度值为0.764;通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。     

基于Z-map模型的球头铣刀铣削力建模与仿真

对球头铣刀铣削力建模进行了研究。在Z-map仿真模型的基础上,提出了识别加工中参与切削的切削刃单元的方法,通过考虑刀具偏心和刀具变形对瞬时切削厚度的影响,推导出了瞬时切削厚度的表达式,由铣削力和切削负载之间的关系,建立了球头铣刀三轴铣削力仿真模型。铣削力仿真计算与铣削实验的对比表明在考虑刀具偏心和刀具变形后所建立的铣削力模型能够对铣削力进行准确的预测。     

铝锂合金高速铣削表面粗糙度试验研究

在对2198铝锂合金进行高速铣削试验的基础上,研究了切削参数对表面粗糙度的影响规律,观察了其铣削表面形貌。结果表明:平直处表面粗糙度与拐角处表面粗糙度不一致是由机床主轴振动和实际进给量变化造成的;较小的每齿进给量和铣削宽度能够获得较好的表面质量;表面缺陷常发生在铣削刀痕交叉处。     

铣削过程中误差预测与补偿技术研究进展

 研究铣削过程的机理,对于实现加工过程的精密化与高效化至关重要。介绍了国内外铣削仿真模拟的研究进展,阐述了数值计算方法以及有限元技术在铣削误差控制中的具体应用。对切削力建模方法、表面误差预测方法、材料去除建模方法以及误差补偿等关键技术进行了重点介绍,并对各关键技术所包括的核心思想、算法及仿真流程进行了详细讨论。最后对铣削过程误差控制技术的发展方向做出了展望。     

外圆纵向磨削表面粗糙度的在线检测研究

利用激光图谱比较法,通过对外圆磨削表面粗糙度标准样块进行多次测量,以此统计数据建立数据库,再对外圆纵向磨削后的零件表面粗糙度进行非接触式在线测量,将此测量结果与数据库中的数据进行比较,从而判定加工零件表面粗糙度的等级。     

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。