数控机床及其关键功能部件可靠性研究综述

目前我国数控机床及其关键功能部件的可靠性水平与国外差距明显。而可靠性已经成为衡量数控机床及其关键功能部件性能好坏的重要指标之一,因此,数控机床及其关键功能部件可靠性研究迫在眉睫。文章在国内外大量相关可靠性研究的基础上,归纳总结了数控机床可靠性故障数据的分析及处理方法、可靠性评价方法、可靠性增长技术及可靠性试验技术;分析了数控机床关键功能部件可靠性研究与整机可靠性研究的不同之处,提出了数控机床整机及关键功能部件可靠性研究方案及展望。

镍基高温合金Inconel718微铣削毛刺试验研究

基于微小型机床的微铣削(Micro-milling)技术是加工镍基高温合金微小结构/零件的可行技术手段。文章通过镍基高温合金微铣削加工实验,利用扫描电子显微镜和能谱分析仪对刀具的磨、破损形态及局部化学成分和槽的表面形貌进行了研究分析,发现镍基高温合金微铣削毛刺形貌及成因与镍基高温合金传统切削或其他材料微铣削具有很大不同:首先,毛刺长度过长;其次,刀具磨损对鳞刺的产生有很大影响;鳞刺只出现在槽的一侧边界。在实验研究基础上,分析了毛刺的成因,为后续镍基高温合金微铣削毛刺的有效抑制研究提供参考。

双环盘式刀库结构参数优化

为了解决盘式刀库双环布刀时刀库转动惯量与刀盘尺寸惯性的矛盾,以YP5048G双环盘式刀库的结构参数优化研究为应用实例,综合考虑各种约束条件,采用数学建模分析和有限元分析相结合的方法,对其进行结构参数优化,以增大储刀量,扩大工作范围。探讨了利用MATLAB软件优化工具箱中的fmincon函数解决多约束非线性优化问题的思路及计算方法。为了对刀库的结构参数优化结果进行验证,对优化后的刀库进行了有限元静态特性分析及动态特性分析。仿真结果证实了所设计的双环布刀刀盘结构参数的合理性。

微铣削表面粗糙度预测模型的研究

微铣削表面粗糙度是衡量加工过程的一个重要性能指标,建立预测精度较高的微铣削表面粗糙度预测模型,准确地预测和控制零件微铣削加工后的表面粗糙度,对于合理选择工艺参数指导零件的实际加工意义重大。本文结合目前微铣削表面粗糙度预测模型的研究现状,针对黄铜件分别采用响应曲面法(RSM)和支持向量机(SVM)回归建立关于刀具悬伸量、主轴转速、每齿进给量、轴向切深四个切削参数的微铣削表面粗糙度预测模型,并通过微铣削加工试验对两种方法建立的预测模型进行对比验证,结果表明SVM预测模型预测均方误差仅为RSM预测模型的17.9%,预测精度较高,能够较好的预测微铣削表面粗糙度的大小和变化规律。因此,SVM预测模型更适合于微铣削表面粗糙度的预测。