采用半圆弧刀具超声插切Nomex蜂窝芯的新方法

Nomex蜂窝芯材料具有各向异性、弱刚度的特点,是一种典型的难加工材料。为解决传统插切刀具加工Nomex蜂窝芯时存在的排屑困难、切屑侧的压溃面积大等问题,提出一种采用半圆弧刀具超声插切Nomex蜂窝芯的加工方法。设计了一种新型半圆弧形插切刀具,分析了超声作用下半圆弧形插切刀具的运动规律,揭示了超声振动的引入使切削过程由连续切削变为断续切削的机理。开展了半圆弧刀具超声插切Nomex蜂窝芯的试验,分析了振幅与进给速度对切削力与切削质量的影响规律。试验结果表明,半圆弧刀具超声插切Nomex蜂窝芯可获得良好的加工效果,超声振动的引入可有效降低插切切削力,提高切削表面质量。研究的半圆弧刀具超声插切技术为蜂窝芯零件轮廓边界的高质量加工提供了新的方法。     

TC4钛合金纵弯超声振动铣削装置及其加工性能研究

TC4钛合金因其优异的综合机械性能在航空、航天工业中得到了广泛应用,但其高塑性和低导热系数引起的刀具–切屑黏附是制约其铣削加工性能提升的一个关键因素.针对TC4钛合金铣削加工性能提升的需求,提出了一种基于刀具纵弯复合超声振动辅助铣削的加工方式,通过控制刀具纵弯复合超声振动的幅值和相位实现可控的间歇式切削,降低刀具–切屑...     

超声椭圆振动精密切削

传统超声振动切削加工中刀具后刀面与工件已加工表面的高频摩擦使刀具承受交变拉压应力,导致刀具疲劳崩刃。超声椭圆振动切削技术使刀具以椭圆振动轨迹对工件进行切削,避免了刀具后刀面与已加工表面的摩擦,有效抑制了刀具的崩刃破损;同时,将刀具前刀面与切屑之间有害的摩擦力变为有利的切削力,增加了刀具的剪切角,降低了切削过程中的吃刀抗力,提高了加工精度。     

直刃尖刀形状对超声辅助切削系统振动性能的影响

基于超声振动设计理论并结合超声振动变幅杆,设计了一种用于弱刚度材料超声辅助切割的直刃尖刀.建立了直刃尖刀和超声振动系统一体的有限元模型,系统分析了直刃尖刀刀体长度、厚度参数对超声振动系统谐振频率、振幅放大倍数和刀具纵向振幅的影响,探讨了刀具横向和侧向振幅沿刀具轴线方向的分布规律.针对特定的超声振动系统,确定了综合性能最优的刀具参数.研制了具有不同形状参数的去刃模拟刀具,并安装于同一超声振动系统进行测试,对仿真分析结论进行验证,理论分析与试验结果相一致.根据理论分析确定的最佳参数研制了直刃尖刀并测试了其振动性能.研究结论对超声辅助切削加工的直刃刀尖的研制提供了理论指导.     

基于DNC的刀具管理系统的研究与开发

提出了一种三级控制体结构DNC系统和刀具管理系统在该系统中的运行模式,并对刀具管理系统中的刀具编码、组件设计、信息传递等关键技术进行了研究。     

基于线接触的回转二次曲面加工方法及其误差分析

基于线接触的回转二次曲面加工方法,无需复杂的位置控制,能够加工在轴和离轴回转二次曲面,同时,用同一个刀具可以加工不同类型、参数的回转二次曲面,并且铣磨成形时定位误差和刀具轮廓误差对面形误差的传递系数都小于1。     

在车间环境下实现刀具耐用度模型参数的辨识

为了方便地进行刀具磨损检测,特别设计了一套便携式刀具磨损检测装置,可以方便地在不拆卸刀具的条件下实现铣刀后刀面磨损量VB的测量,很适合于车间环境实现刀具耐用度模型的辨识.本实验中进行刀具耐用度模型参数辨识的方法可以成为工厂中进行刀具磨损检测的一种实用方法.     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

三维编织碳纤维复合材料超声辅助车削可行性分析

根据三维编织碳纤维复合材料非均质性和各向异性的特点,将其车削加工表面分为四类典型表面.分别采用三种不同刀具对三维编织碳纤维复合材料进行了超声辅助车削和普通车削加工试验,分析了四类典型表面的粗糙度的变化规律,建立了三维编织碳纤维复合材料表面质量评价方案,并对超声辅助车削和普通车削加工过程中的切削力和刀具磨损进行了研究.结果表明,超声辅助车削加工三维编织碳纤维复合材料相对于普通车削,可以有效地提高工件表面质量,降低切削力,延长刀具寿命.     

基于在线学习的数控加工刀具寿命动态预测方法

预测刀具寿命对保证零件质量和控制加工成本意义重大,但刀具磨损过程复杂多变,刀具剩余寿命受工况影响难以准确预测。针对以上问题,提出了一种基于在线学习的刀具寿命动态预测方法,以长短时记忆网络为基础模型,融合在线学习模块,使得模型能够在加工过程中自动更新参数,实现变工况下刀具寿命的精确预测。进行了铣削加工试验,结果表明,刀具寿命动态预测方法可以有效提升刀具寿命预测精度。