冷滚打花键表层加工硬化双响应曲面-满意度函数的优化分析

为提高花键冷滚打成形表面层物理力学性能,筛选了影响冷滚打花键表面层性能最优的冷滚打工艺参数。以渐开线花键为研究对象,以冷滚打转速和进给速度为主要加工工艺参数,以冷滚打花键分度圆处表层加工硬化程度为优化目标,引入熵权理论和满意度函数法进行传统响应曲面函数的改进,构建改进双响应曲面-满意度函数模型。运用广义降阶梯度法对建立的模型进行优化,并对改进双响应曲面-满意度函数法和传统响应曲面法优化结果分别进行冷滚打花键试验验证和花键表层金相组织对比分析。结果表明：改进双响应曲面-满意度函数模型的综合满意度为0.87384,表明所建立模型稳健性合理可靠;优化的加工工艺参数为冷滚打转速1428 r·mm-1,进给速度为42 mm·min-1,对应的加工硬化程度为148.71%;改进双响应曲面-满意度函数模型的优化参数比传统响应曲面的优化参数所加工的花键表层加工硬化程度高,表明改进双响应曲面-满意度函数模型优化结果较精确。

花键冷滚打成形表层残余应力分布规律研究

为提高冷滚打成形花键的表层性能,以渐开线花键为研究对象,采用轮廓法进行冷滚打花键残余应力空间分布测量。对实验结果进行分析,研究冷滚打成形参数对花键齿廓齿根、分度圆和齿顶处残余应力分布规律以及残余压应力层深度分布规律的影响。结果表明:冷滚打花键的齿廓表层是残余压应力,分度圆处表层深度为0.35~0.45 mm的残余压应力较大;齿根处形成的残余压应力高于分度圆处和齿顶处的残余压应力,齿顶处形成的残余压应力值最小;冷滚打转速增大引起冷滚打花键齿廓表层残余压应力峰值的增加和残余压应力层深的下降,花键进给量增加使得花键齿廓表层残余压应力峰值和残余压应力层深增加;分度圆处残余压应力层深度达到0.68~0.98 mm,残余压应力峰值达到67.4~80.8 MPa.

超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度数学模型对比分析

为了提高超声滚挤压轴承套圈的表面性能,以轴承套圈为研究对象,通过超声滚挤压试验,对试验结果进行数理统计分析,研究加工参数对超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度的影响;再对超声滚挤压试验进行正交试验设计,将超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度与各加工参数相互匹配,建立响应曲面和BP神经网络模型,两个模型试验结果与预测结果的对比表明所建立的轴承套圈表面粗糙度BP神经网络模型的相对误差控制在4. 5%左右,最大误差不超过5. 06%,预测结果具有更高的可信度,且优于响应曲面模型预测结果,可以进行不同超声滚挤压参数的轴承套圈表面粗糙度的预测。

20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能优化

为了实现对20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能的合理控制,以冷滚打转速、进给量和滚打轮圆角半径为试验参数,进行了冷滚打成形正交试验,分别测量花键分度圆处的表层加工硬化程度和残余应力,采用田口理论信噪比权衡各加工参数对花键表层物理力学性能的影响程度;运用熵权理论与田口过程能力指数设置各评价指标的权重,建立花键表层物理力学性能的改进田口过程能力指数优化模型,使用广义简约梯度法对模型进行优化,将得到的最优加工工艺参数组合通过冷滚打成形试验进行验证,并对其表层微观组织形貌进行观察和分析。结果表明:进给量对冷滚打花键表层物理力学性能影响程度最大,滚打轮圆角半径次之,冷滚打转速最小;花键表层物理力学性能最优加工参数组合为冷滚打转速1581 r·mm-1,进给量42 mm·min-1,滚打轮圆角半径2 mm;所对应的花键表层物理力学性能最优值为:表层加工硬化程度148.92%,表层残余应力-85.83 MPa。

超声波辅助滚压GCr15轴承钢表面完整性灰色关联分析

为了实现超声波辅助滚压加工工件表面完整性的合理控制。以GCr15轴承钢为研究对象,选用转速、进给速度和静压力为主要加工参数,通过超声波辅助滚压试验,将灰色理论、响应曲面法和遗传算法相结合,对超声波辅助滚压GCr15轴承钢表面粗糙度、残余应力和硬度进行关联分析,建立灰色关联度预测模型,并对该模型进行优化研究。结果表明:静压力对超声波辅助滚压加工工件表面完整性影响最大,转速次之,进给速度最小;最优加工参数组合为进给速度25 mm/min,转速300 r/min,静压力247 N;此时所对应的表面粗糙度为0.299μm,残余应力为-376.4 N,硬度为759.8 HV。研究结果对提高超声波辅助滚压加工工件表面完整性,确定最优超声波辅助滚压加工参数具有重要的工程意义。

风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型

为了实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的合理控制,以静压力、进给速度、转速和振幅为加工参数进行超声滚挤压正交试验设计,采用遗传算法对BP神经网络算法进行改进,借助正交试验数据建立风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型,并验证预测模型的准确性,再应用BP神经网络预测模型分析各加工参数对风电轴承套圈表层物理力学性能的影响规律。结果表明:风电轴承套圈表层残余压应力试验值与预测值平均相对误差为3.9%;表面加工硬化程度平均相对误差3.31%,试验值与预测值相差较小,证明了BP神经网络预测模型的预测精度较高;预测结果表明随着静压力的增大,残余压应力和表面硬度呈增大趋势;随进给速度增大,残余压应力和表面硬度减小;转速增大使表面硬度增大,残余压应力减小;随着振幅的增加,残余压应力呈增大趋势,表面硬度呈先增大后减小的趋势。预测模型的预测规律与试验规律相一致,能够实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的预测。

冷滚打花键表层性能熵权-灰色理论优化研究

为提高花键冷滚打成形表面性能,研究冷滚打加工参数对表层性能的影响程度,筛选影响冷滚打花键表层性能最优的冷滚打工艺参数,以渐开线花键为研究对象,以冷滚打转速和进给速度为主要工艺参数,将熵权理论与灰色理论相互结合,对花键齿面分度圆处的表面粗糙度、残余应力和硬化程度进行关联分析研究。结果表明：花键表面粗糙度和硬化程度随进给速度的增加而增大,随冷滚打转速的增加而减小;花键残余应力随进给速度的增加而减小,随冷滚打转速的增加而增大;进给速度对冷滚打花键表层性能影响较大;冷滚打花键表层性能最优的冷滚打工艺参数为冷滚打转速1428 r·min^-1和进给速度42 mm·min^-1。