PCD刀具车削不同颗粒含量SiCp/Al复合材料试验研究

碳化硅铝基复合材料具有优良的导热性、较高的比强度和比刚度,在航空航天领域具有广泛的应用前景。由于此复合材料中含有增强相,导致材料的切削加工性能变差。通过试验分析了不同颗粒体积分数(纳米级5%、微米级25%)SiCp/Al复合材料和切削参数(切削速度、背吃刀量、进给量)对刀具磨损和工件表面质量的影响,并对刀具磨损机理进行了研究。试验结果表明,车削微米级25%SiCp/Al材料时聚晶金刚石PCD(Polycrystalline Diamond)刀具磨损更严重,且工件表面质量更差。随着进给量和背吃刀量的增大,工件表面粗糙度值增大,刀片前刀面磨损严重;随着切削速度的增大,工件表面粗糙度值减小,刀片前刀面磨损量增大。选取本文切削参数进行SiCp/Al复合材料的切削加工时,发现刀具磨粒磨损、微崩刃是PCD刀具后刀面磨损的主要成因,且刀具前刀面也会产生积屑瘤。研究结果可为SiCp/Al复合材料PCD车削工艺的优化提供理论基础。     

微结构的拓扑表达模型及自由排布阵列加工方法

制造过程中需要微结构阵列的数学模型从而进行图纸设计、刀具补偿计算、切深数据生成等.本文从拓扑原理出发,结合方向关系与距离关系,得到微结构阵列空间关系的统一表达模型.搭建快刀伺服加工实验平台,利用统一表达模型,并以具体样例加工了微透镜阵列,实现了自由排布的微结构加工.     

旋转超声钻削碳纤维复合材料钻削力和扭矩的研究

针对碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)加工过程中的问题,对金刚石套料钻旋转超声钻削CFRP-T700型复合材料展开了研究。研究发现,钻削力随主轴转速的增加具有减小的趋势,而扭矩则随着主轴转速的增加,呈现增大的趋势;与传统加工相比,旋转超声振动钻削可降低切削力及扭矩达56.6%和39.1%,有效抑制加工缺陷的产生。初步建立了切削力和扭矩之间的数学模型,并通过试验对切削力和扭矩之间的比例常数k加以验证。研究结果表明,旋转超声钻削CFRP在降低切削力和扭矩方面有较大优势。     

薄型中空电极振动电解切割TB6钛合金

TB6钛合金由于具有优越的性能,广泛地用于航空航天领域。然而从大余量的TB6钛合金锻铸件毛坯加工成复杂结构的零件,其加工效率低,刀具和机床成本高,造成了极大的浪费。为解决这一问题,提出了一种利用薄型中空电极进行快速大余量去除的电解加工(ECM)方法,即将零件与多余材料切割分离,有望较大程度提高加工效率,降低加工成本。为改善电解加工流场特性,提高加工精度,对电极施加振动,并对薄型中空电极的振动切割进行了建模分析和试验研究。试验结果表明,合适的振动幅值和频率(A=0.05mm,f=50Hz)可以使得各处电解液电导率趋于一致,从而提高加工的精度、稳定性和效率。复杂结构件的成功切割证明了薄型中空电极振动电解切割加工技术具有一定的适用性。     

微结构表面金刚石车削加工过程中快速伺服刀架的控制

 微结构表面金刚石车削加工过程中由于切削深度突变而易于引起切削力干扰,采用滑模变结构控制算法来解决这一问题。研制了用于微结构表面加工的快速伺服刀架,建立了快速伺服刀架动力学模型,并设计了基于连续时域模型的滑模变结构控制器,它与系统的参数变化及扰动无关,因此在切削过程中具有很好的鲁棒性。另外,滑模变结构控制系统快速性好,无超调,计算量小,实时性强,很适合于加工控制。针对滑模变结构控制算法与常规PID控制算法进行了阶跃响应对比实验,结果表明滑模变结构控制算法比常规PID控制算法的超调小,稳态误差小于20 nm。最后以微菲涅耳透镜作为微结构表面的实例进行加工实验,实验结果进一步验证了滑模变结构控制算法的有效性。     

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。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。     

铣削过程多参数监测策略研究

 通过在时域和频域对端铣过程铣削力和铣削振动信号特征的分析,提取出对铣刀磨损和破损状态变化十分敏感的特征参量,在此基础上提出了由基于铣削力的“时段比值”监测策略和基于铣削振动的“硬件比较”监测策略组成的多参数监测策略。     

钛合金端铣时硬质合金刀具磨损机理的研究

 在钛合金铣削加工的过程中,伴随着产生各种物理、化学现象,如变形、切削热、切削力、摩擦与磨损等。而它们之间又是相互联系、相互影响、相互作用。同时又以各自独立的物理、化学和机械现象表现出来。因此只有同时从各个方面对它们进行研究,才能深入揭示其本质。弄清其作用机理,从而去指导生产实践。     

基于多参量状态信息融合的刀具磨损状态智能识别

鉴于刀具磨损监控在自动化生产中的重要性,建立了基于切削力和基于相对切削时间的两种磨损检测模型．切削力模型是利用回归算法和模糊分类技术建立的,通过检测切削力信号可在线识别刀具磨损状态．基于相对切削时间模型利用回归技术直接建立刀具磨损量与切削参数及时间的关系,可在较大的切削条件变化范围内实现对刀具磨损的识别．