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。     

基于萤火虫算法的CFRP材料铣削刀具结构优化

为了提高CFRP零件的加工表面质量和刀具寿命,针对其铣削加工的刀具结构进行了优化。设计了刀具结构参数与CFRP材料铣削加工表面粗糙度、后刀面磨损量之间的正交试验。应用极差分析法分析了刀具结构参数对CFRP材料加工表面粗糙度、后刀面磨损量的影响规律,并应用多元线性回归法建立了刀具结构参数与表面粗糙度、后刀面磨损量之间的数学模型。基于此模型,采用FA萤火虫算法,优化了刀具的结构参数,并进行了实验验证。结果表明:在试验参数范围内,刀具结构参数对于CFRP工件铣削表面粗糙度的影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具的后角、螺旋角和前角增大时,工件的表面粗糙度都呈减小趋势,但减小的快慢程度不同;刀具结构参数对于后刀面磨损影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具后角增大时,后刀面磨损量迅速上升,当螺旋角增大时,后刀面磨损量减小,当刀具的前角增大时,后刀面磨损量先减小后增大。采用FA萤火虫算法优化后的刀具结构对CFRP材料进行铣削实验,实验结果值与建立的模型预测值误差较小,表面粗糙度的误差率为3%,刀具后刀面磨损量的误差率为7.6%。     

CFRP铣削有限元模型建立及切削力仿真分析

为探索碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)铣削加工过程中切削力与工艺参数之间的映射关系,建立CFRP铣削加工有限元仿真模型并对切削力进行分析。基于ABAQUS软件通过定义材料属性、材料失效模型、纤维铺层数和纤维方向建立了CFRP铣削加工二维有限元仿真模型,并对该模型进行了实验验证。基于该模型,分析了切削力与纤维方向角、铣削速度、每齿进给量和刀具前角等工艺参数之间的映射关系。仿真结果表明:纤维方向角从0°增大到90°,切削力呈现降低趋势,而纤维方向角从90°增大到180°,切削力呈现增大趋势。随着切削速度和每齿进给量的增大,切削力随之增大,而随着刀具前角增大,切削力随之减小。     

CFRP定心内齿槽的加工

以CFRP复合构件为研究对象,采用横刃减小的成形刀片对复合构件孔内定心齿槽进行加工试验,分析刀片横刃大小与走刀路径对切削力的影响规律。结果表明:刀片横刃的减小有利于切削力的降低,但横刃减小到0.5 mm时,切削力减小的趋势变缓;采用横刃为0.5 mm的刀片沿着齿槽轮廓一次进给完成齿槽加工的走刀方式,其单齿加工时间较短、切削力较小、加工质量较好,该种齿槽加工方案较为合理。     

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。     

Y-TECHTM钻头——解决钻削难题的法宝

为解决双相不锈钢、钛合金和高温合金及其他难以加工的工件材料的钻削难题,Kennametal设计了一种创新解决方案——Y-TECH钻。它具有3个刃带和不对称间距的排屑槽,外形格外引人注目,这种钻头采用KC7315材质制成。YPL(Y-TECH钻尖轻型倒圆)钻尖可防止切屑堵塞,提高钻头定心功能,     

PCBN刀具磨损性能的试验研究

对PCBN刀具车削淬硬钢、冷硬铸铁和复合材料等的磨损性能进行了试验研究,结果表明PCBN刀具的切削性能优于硬质合金与陶瓷刀具.近年来,PCBN刀具材料的制造工艺和综合力学性能有了很大的发展,它能有效地对黑色金属进行粗加工.     

基于切削力的铣削过程刀具破损监控

本文介绍了新研制的铣削过程刀具破损监测系统，分析了铣削过程中刀具破损的切削为波形特征；同时也对一些特殊工况下的铣削力特征进行了研究，阐述了刀具破损与特殊工况下铣削时切削力的不同变化规律。引入自回归算法对刀具破损进行识别，并用实验的方法确定了破损阈值。     

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。