盖板件高效铣削表面粗糙度预测与工艺参数优化

为了保证7075铝合金盖板件铣削表面质量和提高铣削加工效率,进行工艺参数优化,通过响应曲面法(RSM)构建铣削加工表面粗糙度预测模型,分析铣削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于表面粗糙度预测模型建立高效铣削工艺参数优化目标方程,采用改进的粒子群算法(PSO)对目标方程进行优化,运用优化后的工艺参数对某盖板件进行铣削加工。试验结果表明:采用优化后的工艺参数进行盖板件铣削加工可以满足表面粗糙度要求,验证了预测模型的准确性和改进PSO方法的可行性。

压缩率和施胶量对毛白杨重组木干状和湿状表面粗糙度的影响

表面粗糙度是评价木质材料表面质量和加工性能的重要指标之一。以毛白杨(Populus tomentosa)单板和酚醛树脂为原料,采用单因素试验制备重组木,探讨压缩率(50%、55%、59%)和施胶量(10%、15%、20%)对重组木干状和湿状表面粗糙度的影响。结果表明,压缩率对干状和湿状表面粗糙度影响显著,且对干状表面粗糙度的影响大于湿状;随着压缩率的增大,重组木的干状表面粗糙度逐渐降低,湿状表面粗糙度逐渐增大;施胶量对干状和湿状表面粗糙度影响显著,且对湿状表面粗糙度的影响大于干状;随着施胶量的增加,重组木干状和湿状表面粗糙度均逐渐降低。与毛白杨单板相比,在压缩率为59%和施胶量为15%时,重组木干状粗糙度参数Ra和Rz分别降低了79.64%和73.07%,湿状粗糙度参数Ra和Rz分别降低了62.85%和50.00%。在实际生产过程中,可通过控制压缩率和施胶量调控重组木干状和湿状表面粗糙度,以满足不同应用场景对重组木材料表面粗糙度的需求。

基于机器学习耦合模型预测FDM零件的表面粗糙度

熔融沉积工艺(FDM)制造的零件表面粗糙度高,不仅影响了零件外观,还降低了性能。采用响应面实验设计,研究了层高(A)、填充密度(B)、喷嘴温度(C)、床层温度(D)和打印速度(E)对聚乳酸(PLA)零件表面粗糙度的影响。同时,将遗传算法(GA)与决策树(DT)、人工神经元网络(ANN)两种机器学习模型相结合,预测了零件的表面粗糙度。结果表明,A、B、C和E是显著影响零件表面粗糙度的主效应,A×B、A×C、A×E、B×C、B×E、C×E是影响显著的交互效应。GA+DT耦合模型预测PLA零件表面粗糙度的准确性更高,预测值与实验值的相关系数(R2)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.952、0.132和0.234,优于GA+ANN的0.823、1.561和1.759。GA+DT模型的预测值与实验值的Pearson相关系数为0.984,而GA+ANN模型仅为0.903,这表明GA+DT模型在预测PLA零件表面粗糙度时准确度更高。

颗粒表面粗糙度对材料小应变动力特性的影响

土体的小应变剪切模量和阻尼比是表征土体动力学特性的重要参数,不仅受到土体密实度和应力状态的影响,还受到土体颗粒级配、形状等颗粒特征的影响。颗粒表面粗糙度是重要的土体颗粒特征之一,然而关于颗粒表面粗糙度对土体小应变动力特性影响的研究较为匮乏。利用能量注入式虚拟质量共振柱设备,系统地测试了颗粒表面粗糙度不同的玻璃珠所成试样的小应变剪切模量和阻尼比;采用三维干涉显微镜测量了玻璃珠的表面粗糙度,并量化表征粗糙度对试样小应变剪切模量和阻尼比的影响。试验结果表明,在相同孔隙比和有效应力条件下,试样的小应变剪切模量随颗粒表面粗糙度增大而减小,而小应变阻尼比受颗粒表面粗糙度影响的规律不明显。研究结果表明,当材料的颗粒形状、级配等因素相近时,颗粒表面粗糙度对材料小应变剪切模量的影响不应被忽略。

考虑材料形变的旋风铣削螺纹工件表面粗糙度建模

表面粗糙度对工件的耐磨性、疲劳强度和接触刚度有重要影响,在金属切削过程中,表面粗糙度受到工件材料形变的影响.根据赫兹弹性接触理论,建立工件材料形变的弹性回复高度模型.基于摩擦磨损计算原理,提出工件材料形变的塑性变形高度模型.分析刀具-工件接触运动,建立工件表面的残留高度模型.结合工件材料形变和残留高度的影响,建立滚珠丝杠旋风铣削表面粗糙度理论模型.通过旋风铣削试验验证表面粗糙度模型,结果表明理论模型值与试验值吻合良好.分析切削参数(切削速度、最大切削深度和刀具个数)对表面粗糙度的影响,揭示工件材料形变与表面粗糙度的关系.

考虑表面粗糙度与空化效应的组合密封润滑分析

为了研究表面粗糙度及空化效应对压裂泵柱塞密封副密封性能的影响,基于稳态Reynolds方程,建立了粗糙峰和空化效应影响下组合密封的弹流润滑数值模型.在数值模拟基础上,采用有限体积法求解稳态Reynolds方程,研究了密封副在表面粗糙度影响下的油膜厚度、油膜压力、油膜流速分布规律,以及不同的往复速度和滑环表面粗糙度对密封性能的影响.结果表明,外行程流体动压效应微弱,油膜在空气侧附近会出现空化现象;较高的往复速度有利于减小泄漏量及摩擦阻力;滑环表面粗糙度从0.8μm增加到1.8μm时,净泄漏量与外行程摩擦力分别升高了180.4%和11.17%.因此,在工作过程中应设置较高的往复速度和使用较低粗糙度的滑环以提高密封性能.

医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度的声发射智能预测

医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的声发射信号分频段进行相关性分析的基础上,提取磨削声发射840~850kHz敏感频段信号中与磨削表面粗糙度强相关的12组特征值,构建了具有较高预测精度的随机森林神经网络,最终医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测最大相对误差低于8.37%,研究结果对医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度在线智能监测有较大的参考价值。

激光沉积制造零件表面粗糙度预测及控制方法研究

针对激光沉积制造(LDM)成形零件表面粗糙度高、成形质量差,以及打印后必须进行机加工等后处理的问题,自主搭建成形平台,使用“小光斑、小层厚、小粉末粒径”的工艺方法打印具有不同倾斜角度的薄壁零件,并考虑熔道搭接、层间抬升量及成形角度的影响,基于增材制造分层切片原理,给出了不同几何特征下典型薄壁零件的理论表面粗糙度预测模型,通过实际打印薄壁零件对其进行三维共聚焦观测表面形貌和粗糙度,测量验证了所提出的表面粗糙度预测模型的正确性,并在此基础上提出了激光沉积制造零件表面粗糙度的控制策略。

表面超声滚压处理对TC4钛合金表面粗糙度的影响

为提高TC4钛合金叶片性能,对其进行表面超声滚压处理,分析了主轴转速、进给速度、静压力、滚压次数四个因素对表面粗糙度的影响,并通过正交试验优化参数。结果表明,主轴转速、进给速度对表面粗糙度的影响显著,通过水平分析,筛选出最优方案为主轴转速400 r/min、进给速度0.1 mm/r、静载荷490 N、滚压次数3次。表面超声滚压是一种有效的TC4钛合金表面质量提升工艺,筛选的最佳工艺方案可将表面粗糙度由Ra0.8μm降低至Ra0.079μm,摩擦系数降为一半,耐磨性显著提升,证明该工艺方案在TC4钛合金叶片使用寿命提高方面具有一定的参考意义。

喷砂工艺对Y-TZP力学性能和表面粗糙度的影响

为了评估不同喷砂工艺对氧化锆陶瓷力学性能和表面粗糙度的影响,采用不同的喷砂处理工艺对样品进行喷砂处理。研究表明氧化锆陶瓷经过喷砂处理后表层单斜相含量明显增加。喷砂原料的颗粒尺寸越大,相变越多。喷砂后表面粗糙度增加,在相同的喷砂条件下,经球形Al_(2)O_(3)处理的样品表面粗糙度Sa远小于经SiC颗粒处理的。在喷砂原料粒径为100μm、喷砂时间为20 s、压力为0.2 MPa的情况下,四点弯曲强度分别提高了27%(SiC)与21%(Al_(2)O_(3))。因此,具有球形颗粒形貌的Al_(2)O_(3)颗粒更适合用作表面喷砂处理。

AlSi10Mg选区激光熔化表面粗糙度预测、优化及表面形貌分析

目的选区激光熔化制造过程相当复杂,通过理论模型去研究表面粗糙度较为困难,因此采用数据驱动的方式进行研究是一种可行的方案。方法基于麻雀算法优化双向长短期记忆网络来预测表面粗糙度,并对比验证该模型的适用性。首先进行三因素四水平全因素试验,其次,以激光功率、扫描速度、扫描间距为输入,以粗糙度为输出,建立模型。然后,利用遗传算法优化预测模型,从而获得最佳工艺参数组合。最后,分析不同工艺参数下成形零件的表面形貌,探究各参数及其耦合关系对表面质量的影响。结果最佳工艺参数为扫描间距0.12 mm、扫描速度1800 mm/s、激光功率280 W,预测表面粗糙度为10.407μm,调整工艺参数进行实验,得到的样件的平均表面粗糙度为10.897μm,与预测值相比,误差仅为4.5%。工艺参数对表面形貌的影响从大到小的顺序为扫描速度、激光功率、扫描间距,各因素间存在耦合作用,且共同影响激光能量密度,能量密度过高、过低均会使表面形貌恶化。结论基于麻雀算法优化双向长短期记忆网络构建的数据驱动预测模型适用于粗糙度的预测与优化,能够实现对样件表面粗糙度的精准预测,可以指导实践,保证加工质量。

P20模具钢的表面粗糙度预测模型

为改进P20模具钢高速铣削加工时表面质量,提高加工效率,选取影响粗糙度的切削参数作为试验因子进行正交实验,确定了进给量ƒ、切削速度v和切削深度a_(p)对表面粗糙度的影响.基于TiAlN涂层刀具铣削P20模具钢的试验结果,建立表面粗糙度多元线性回归数学模型,并对回归方程和回归系数进行显著性检验;最后将模型预测值与实验数据进行对比验证.结果表明,粗糙度平均误差为3.3%,具有较高的可信度.该模型能为高速、高效干切削P20模具钢提供数据和理论支持.

锥度球头刀加工钛合金TC4表面粗糙度建模

高性能商用航空发动机大型复合材料风扇叶片高速旋转时存在分层开胶风险,需要在其前缘通过胶结工艺装配钛合金TC4前缘金属加强边予以保护,而胶结性能受到装配表面粗糙度影响较大。本文针对钛合金TC4前缘金属加强边内腔加工表面粗糙度,以主轴转速、每齿进给量和轴向切深为设计因子,分别开展4种细长锥度球头刀四轴铣削钛合金TC4试验,测试已加工表面粗糙度。基于测试的样本数据,分别针对4种细长锥度球头刀建立加工表面粗糙度的经验模型。结果表明,主轴转速增加,直径为5.0mm时,表面粗糙度大幅降低,直径为3.0mm时,表面粗糙度却有所增加;主轴转速、每齿进给量增加时,直径4.0mm、2.4mm的锥度球头刀加工的表面粗糙度没有较大变化。随着轴向切深增加,4种直径的刀具加工的表面粗糙度均大幅增加。

机床主轴系统微锻加工表面粗糙度预测分析

为提高数控机床精度,开展轴向方向上主轴系统的平衡分析。频谱相关性测试结果显示,主轴旋转误差属于引起工件粗糙的关键影响因素。该研究有助于提高机床传动效率,提高数控机床加工精度,具有较好的实际应用价值。

高硬刀具切削交叉滚子轴承时表面粗糙度对比研究

采用硬质合金和金属陶瓷刀片对高精度交叉滚子轴承进行切削对比试验,通过表面粗糙度测量仪测量不同刀具及切削参数下已加工表面的粗糙度值,采用微粒群优化算法获得表面粗糙度的预测模型。结果表明:在实验范围内,采用硬质合金UE6020刀片获得的表面粗糙度值要低于金属陶瓷PV720刀片获得的表面粗糙度值;切削用量三要素中,进给量对工件表面粗糙度的影响最为显著;采用硬质合金UE6020刀片切削时,表面粗糙度值随进给量增大而增大,但增大趋势缓慢,当切削速度v_c在101~126m/min范围内时,表面粗糙度值最低,且背吃刀量不宜取得过小。采用微粒群优化算法建立的表面粗糙度预测模型,具有一定的可靠性,能为交叉滚子轴承的切削加工提供参考。

车削工艺参数对18CrNiMo7-6钢切削力及表面粗糙度的影响

为了探究车削工艺参数对18CrNiMo7-6钢标准疲劳试样不同位置的切削力和表面粗糙度的影响,采用CAK4085型数控车床对主轴转速n、背吃刀量a_(p)和进给速度v_(f)三个工艺参数进行单因素试验研究。结果表明:对于标准试样的圆弧段和标距段,切削用量对切削力和表面粗糙度的影响规律相同;背吃刀量a_(p)对切削力影响最大,进给速度v_(f)对切削力的影响次之,主轴转速n对切削力的影响最小;拟合的三个切削力分量指数公式中,主切削力的拟合误差为5.25%,背向力的拟合误差为2.29%,相对误差较小。结果显示,影响表面粗糙度Ra的最大因素为进给速度,Ra随v_(f)的增大而增大,圆弧切入段的表面粗糙度Ra比切出段高。综合考虑疲劳试样较好的加工工艺参数为:n=1000r/min,v_(f)=80mm/min,a_(p)=0.3mm。本研究结果可为疲劳试样的车削加工工艺制定提供参考依据。

端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度R_(sm)和支承长度率R_(mr(c))的预测结果与实验值吻合。结论考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。

表面粗糙度对橡塑O形圈往复密封性能的影响

建立三维确定性混合润滑数值仿真模型,该模型采用统一Reynolds方程系统法,耦合了固体力学分析、流体力学分析和接触力学分析;生成非高斯粗糙表面,基于混合润滑模型研究表面粗糙度、自相关长度比值和纹理方向对橡塑O形圈往复密封摩擦力、泄漏率、平均膜厚和接触面积比等密封性能的影响规律。研究表明:低速时随着表面粗糙度的增大,润滑区接触面积比增大,引起摩擦因数增大,平均膜厚先增大后减小,临界接触面积比约为40%;在混合润滑状态时,对于横向纹理粗糙表面,存在合适的自相关长度比值使得密封的摩擦因数和接触面积比最低;当纹理方向θ=π/10时,摩擦因数最小。

铣削20CrMnTi钢已加工表面粗糙度的试验研究

采用正交试验法研究CBN直柄平底立铣刀高速铣削20CrMnTi淬硬钢时切削参数对已加工表面粗糙度的影响。通过极差分析方法研究了切削参数对表面粗糙度的影响程度,通过单因素试验法得到了切削参数对表面粗糙度的影响规律,建立了基于指数函数的切削参数与表面粗糙度的关系模型。利用预测模型得出的表面粗糙度与试验的结果进行误差分析,说明所建立的模型能比较准确地对表面粗糙度进行预测。试验结果表明:各因素的影响程度从大到小依次为铣削深度、每齿进给量和切削速度,表面粗糙度随每齿进给量和铣削深度的增大而增大,随切削速度的增大而减小。

选区激光熔化成形NiTi合金工艺参数对表面粗糙度的影响规律

目的针对选区激光熔化(SLM)制备NiTi形状记忆合金表面粗糙度难以满足实际应用要求,通过优化工艺参数(激光功率、扫描速度、扫描间距)以有效地降低表面粗糙度以及研究各工艺参数对表面粗糙度的影响规律。方法采用L16正交阵列的田口模型设计选区激光熔化制备NiTi样品的工艺参数,通过对表面粗糙度信噪比值进行统计方法分析以及样品表面形貌的表征,研究不同工艺参数对表面粗糙度的影响程度以及影响机理,最终优化出制备低表面粗糙度的工艺参数组合。结果在激光功率为20 W和30 W时,NiTi粉末不能够充分熔化造成熔道不连续,使得样品表面起伏增大,粗糙度值最大到7.8μm;增大激光功率到40W和50W时,粉末充分熔化,样品表面形貌明显改善;在相同功率下,扫描速度从200mm/s增加到500mm/s时,样品的粗糙度值也随之增大。结论工艺参数对表面粗糙度影响的重要性顺序依次为激光功率、扫描速度、扫描间距;最终优化出的工艺参数组合为激光功率50W、扫描速度200mm/s、扫描间距0.07mm,并在该工艺参数下制备的样品表面粗糙度值为1.38μm,与模型预测的值1.43μm接近,相差仅为9.97%。