考虑刀具偏心的微铣削加工表面粗糙度预测模型研究

基于微铣削刀具轨迹建立了考虑刀具偏心、最小切削厚度的塑性材料微铣削底面粗糙度的预测模型,预测结果表明粗糙度表面形貌呈锯齿状,刀具偏心会影响表面粗糙度的形貌周期和高度,并进行微铣削加工实验,对粗糙度预测模型进行了验证。采用回归统计方法,建立了脆性材料微铣削加工表面粗糙度预测模型,对加工表面形貌进行观察,利用响应曲面法得到了各铣削用量对表面粗糙度的影响规律。     

PCD刀具高速车削TC4钛合金切削力的研究

在实际的加工生产中,切削力影响切削热、切削温度和刀具磨损等物理现象,但是并没有切削力的理论公式来指导实践,都是通过经验和实际测量获得的。所以本文采用PCD刀具和硬质合金刀具对钛合金TC4进行车削,并采用单因素试验法进行对比,发现PCD刀具在钛合金TC4高速车削中有非常好的切削力的特性,以便对以后的加工实践进行指导。     

PCD刀具对钛合金高速切削表面粗糙度影响的研究

选择合理的刀具材料和切削用量是切削加工中十分重要的环节。所以本文采用单因素实验法,对钛合金高速切削中的刀具材料进行研究,对比不同刀具材料在钛合金高速切削过程中的已加工表面的粗糙度,得出PCD刀具能在钛合金高速切削中得到较好的表面粗糙度。     

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。     

德国机床工业的创新和趋势

机床是一个复杂的机电一体化系统.机床的创新离不开新结构、新材料、新的功能部件、新刀具和新的外围设备.加工工艺的发展以及加工过程的仿真和监控也日益受到重视.     

难切削材料专用刀具的表面强化技术

ＰＣＶＤ复合渗镀表面强化技术是用ＰＣＶＤ法在刀具表面制备由离子氮化渗层和（Ｔｉ，Ｓｔ）Ｎ镀层组成的复合渗镀强化层。强化层有优异的耐磨性、良好的抗氧化性和强韧性，可显著改善刀具的切削性能，以适应难切削材料的切削加工。文中介绍了该强化技术的原理，并给出了部分应用实例。     

涂层硬质合金刀具加工镍基合金的应用

本文在对镍基合金进行系统车削实验基础上，研究了多种先进硬质合金刀片的切削性能。并对涂层硬质合金刀片独特的优良性能进行了论述。文中从抗磨料磨损、抗扩散磨损及抗氧化磨损几方面，对涂层刀具的切削机理进行了分析研究。     

SiCp／Al,SiCw／Al复合材料加工的切削温度与刀具磨损的试验研究

通过对ＳｉＣｐ／Ａｌ、ＳｉＣｗ／２０２４复合材料的外圆切削加工试验得出，Ｋ类硬合金刀具优于Ｐ类，ＰＤＣ刀具优于其他各种刀具材料；并证明复合材料颗粒含量越高，粒度越粗，刀速越高，等是其主要原因。