超低温内喷式数控铣床开放式数控系统开发

传统数控加工系统难以满足超低温灵活加工的试验需求,通过研发开放式数控系统以兼容更加多样的加工条件。基于“工业计算机(IPC)+PMAC”架构开发了超低温内喷铣床的开放式数控系统,并在数控系统中开发了G代码运动控制功能,实现了液氮调控功能。在机床上进行的运动精度测试结果表明,开发的开放式数控系统及相关功能满足超低温加工需求。

液氮低温铣削Ti5553钛合金切削力及刀具磨损研究

采用传统切削液浇注冷却方式加工Ti5553钛合金时,存在刀具磨损快、工件表面粗糙度较高、切削液处理成本高和资源消耗大等问题。针对上述问题,通过对采用低温液氮切削加工Ti5553钛合金方法的研究,设计了低温液氮切削与冷却液浇注切削的对比试验。试验结果表明,采用液氮冷却比切削液冷却的F_(x),F_(y),F_(z)分力小,刀具寿命提升约20%。在加入MQL后,液氮冷却具有比切削液更低的工件表面粗糙度。

钛合金加工切削力试验研究

为了探索难加工材料钛合金的切削规律,采用均匀设计方法设计了试验参数,在12℃常温干式切削和-50℃低温冷风降温切削条件下,对切削力进行试验研究。将常用的指数形式切削力经验公式进行线性化处理,并对试验数据进行多元线性回归分析,在此基础上建立了适用于钛合金的切削力的指数形式经验公式,方差分析结果,线性关系高度显著。对比分析了钛合金常温干式切削和低温冷风降温切削的主切削力,发现钛合金低温冷风降温切削相对于常温干式切削,主切削力虽然较大,但变化范围较小,有利于提高工艺系统的稳定性,适宜精密加工;提出钛合金低温冷风降温精密切削加工,为了减小主切削力,获得理想的精度、表面质量和切削效率,可选用较高的切削速度,较大背吃刀量和较小的进给量。

液氮冷却下大进给铣削TC4钛合金的试验研究

钛合金是现代飞行器的主要结构材料之一,是一种典型的难加工材料。针对切削加工钛合金时刀具磨损快、表面质量不易控制等难题,将TC4钛合金作为研究对象,以液氮作为冷却介质,进行了TC4钛合金的大进给铣削试验,测试了液氮冷却条件下大进给铣削TC4钛合金的铣削力、铣削温度以及刀具磨损等,并与乳化液和低温冷风条件下的测试结果进行了对比分析。结果表明:在以较大的切削速度和每齿进给量铣削TC4钛合金时,采用液氮冷却比使用乳化液能更有效地降低切削力和切削温度;比采用低温冷风冷却能更有效地延长刀具寿命。

基于均匀设计法的钛合金切削参数优化试验研究

为了探索汽轮机低压锁扣叶片钛合金的清洁切削加工规律,优化其切削参数,保证表面质量,提高切削效率,采用均匀设计方法设计了钛合金切削试验参数。分别在常温干式切削和低温冷风降温切削条件下,对切削力和表面粗糙度进行了试验研究,对试验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金清洁加工的表面粗糙度和切削力多元线性回归模型,在此基础上建立了针对表面粗糙度、切削力和切削效率为目标的切削参数多目标优化模型,对切削参数进行了优化和验证,优化效果明显。相对过去生产实际的切削参数,在保证表面粗糙度要求的前提下,常温干式切削效率提高21.9%,低温冷风降温切削效率提高20.3%。

钛合金冷风切削表面粗糙度试验研究

为了探索汽轮机低压锁扣叶片材料Ti6Al4V钛合金的切削表面粗糙度变化规律,采用均匀设计方法设计了钛合金切削参数,在冷风降温条件下,对表面粗糙度进行试验研究。运用最小二乘法原理,对试验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于钛合金材料在冷风切削条件下的表面粗糙度经验公式,从而找到冷风条件下切削表面粗糙度的变化规律。

低碳钢冷风加工切削力经验公式的建立

采用正交试验方法,组合多组切削参数,在冷风降温条件下,对切削力实时数据进行采集。运用最小二乘法原理,对实验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于冷风加工条件下的切削力经验公式,从而找到了冷风条件下切削力的变化规律。

超低温加工技术的研究现状及发展趋势

航空航天等重点领域的难加工材料对加工工艺方法提出了挑战。本着"一代材料,一代工艺"的原则,先进加工工艺方法被广泛探索。超低温加工具有常规加工方法不可比拟的优势,包括少/无环境污染、健康危害小、零件表面完整性好、加工效率高、刀具寿命长、综合加工成本低等,适于难加工材料的加工。本文简述了超低温冷却加工技术的原理与实施方法,详细介绍了难加工金属、纤维增强复合材料、高分子聚合物、工程陶瓷等典型材料的超低温加工研究进展。同时,还介绍了国内外主要研发机构的超低温装备研制和应用现状。最后,对超低温加工技术进行了总结,并给出了技术发展趋势。

低温加工及其应用

从改善难加工材料的切削加工性入手 ,论述低温加工的优势、效益及分类 ,同时介绍低温加工刀具材料 ,切削用量的选择。

基于均匀设计法的钛合金清洁加工试验研究

为了探索难加工材料钛合金的清洁切削加工规律,采用均匀设计方法设计了切削试验参数,在常温干式切削与低温冷风降温切削条件下进行切削试验研究。对试验数据进行回归分析,建立了多元二次回归模型,用最优子集法和自定变量法进行运算处理,导出了适用于钛合金精加工的切削力和表面粗糙度经验公式,方差分析结果显示其线性关系高度显著。对比分析常温干式切削和低温冷风降温切削下的切削力、表面粗糙度与切削参数之间的特征关系,发现低温冷风降温切削适用于钛合金高效精密加工,同时提出了钛合金精加工切削参数选用的基本原则。

低温加工用低温氮气系统研制

近年来,国内外机械加工领域陆续研究开展低温加工方面的研究。本套装置将低温技术运用于超精密加工领域,通过液氮加热产生低温氮气的方法,为数控机床提供气压0～0.1MPa,温度-150℃～0℃连续可调,控温精度优于±2℃的低温氮气。文中对该装置系统流程和设计做了详细的介绍。经实验证明,本套装置完全达到技术指标,系统设计合理、结构简单、易于控制和操作。

应用均匀设计的切削温度试验研究

为了探索难加工材料奥氏体不锈钢切削温度与切削参数的相关性,引入伪变量A表达切削冷却降温条件,用均匀设计法设计含定性因素混合水平的车削试验方案,在干式、低温冷风微油雾和环保型湿式三种冷却降温切削条件下进行了车削试验,用热成像仪检测切削温度,建立了刀片前刀面温度场。在三种冷却降温切削条件下,以切削速度、进给量、切削深度及刀尖半径为自变量,用最优回归子集法建立了奥氏体不锈钢切削温度模型,回归效果非常明显,因变量与自变量密切相关。研究成果对非接触式切削温度检测、切削温度场建立及切削温度变化规律认识具有现实指导意义。

低温冷冻状态下金属切削性能研究

高韧性、高塑性金属材料,在低温冷冻状态下产生低温脆化,这有利于金属切削加工。冷冻源选用,电子堆半导体材料提供。低温状态下金属材料表现为机械性能提高,残余应力下降,粗糙度降低、刀具磨损减小。作为一门新技术,冷冻加工为某些特殊难加工金属材料开辟一条有效的切削途径。

不同形状喷嘴内流场模拟分析

建立了前混合磨料水射流喷嘴内固液两相流动的数学模型,运用Fluent软件对圆柱型、圆锥收敛型、流线型和圆锥带圆柱段收敛型喷嘴内流场进行了数值模拟,分析了喷嘴形状对喷嘴内流场和磨料颗粒加速性能的影响,并通过切割实验验证了仿真结果的可靠性。结果表明:圆柱型喷嘴能量损耗较大,圆锥收敛型喷嘴对磨料颗粒的加速性能差,流线型喷嘴性能良好但不易加工,只有圆锥带圆柱段收敛型喷嘴是用作前混合式磨料水射流喷嘴的最优选择。

车削奥氏体不锈钢时冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响

针对最小量润滑(MQL)技术在加工难切削材料时冷却能力不足的问题,分析了最小量冷却润滑(MQCL)条件下冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响规律。设计了以田口法为基础的正交试验方案,并基于MQCL条件进行了相关切削试验。采用方差分析法、主效应图法、响应面法等方法并结合切削理论,分析了冷风温度、油液流量、风速、喷射面类型等冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响机制,建立了与冷却参数关联的加工刀具振动和表面粗糙度预测模型,同时采用改进的遗传算法对支持向量回归预测模型进行同步优化,得到冷却参数的最优值。试验结果表明,温度对刀具振动的影响最大且随着温度升高刀具振动呈现出增大的趋势;风速对表面粗糙度的影响最大,当风速小于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度增大,当风速大于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度减小。当喷射面为刀具副后刀面时,刀具振动和表面粗糙度均最小。冷却参数优化结果表明,当冷风温度为-2.36℃、风速为7.31 m/s、油液流量为300 mL/h、喷射面为副后刀面时,工件表面质量最好,其表面粗糙度Ra为0.6588μm。验证实验表明,表面粗糙度和振动均方根的预测误差分别为4.4%和5.9%。

低温切削BT20钛合金切削力的研究

研究了低温及常温切削BT20钛合金切削力的变化,并建立了切削力经验公式,为钛合金铣削的切削用量的选择提供了理论依据。

钛合金冷风加工切削力试验研究

采用正交试验方法,组合多组切削参数,在冷风降温条件下,对切削力实时数据进行采集。直观上,对比分析了干式切削力和冷风切削力的大小;理论上,运用最小二乘法原理,对实验数据进行多元线性回归分析,建立了适用于冷风加工条件下的切削力经验公式,从而找到了冷风条件下切削力的变化规律。

低温装夹对锡铋合金铣削过程切削力的影响

为研究低温状况下铣削锡铋合金工件切削力的变化规律,设计了铣削参数的单因素影响试验和各铣削参数对铣削力影响的正交试验,分别对工件在室温和低温条件下进行加工,基于试验数据展开了铣削力影响因素分析和极差分析,并建立了工件在2种不同温度条件下的铣削力经验公式。研究结果表明:工件在室温加工条件下,主轴转速对X向铣削力FX影响最大,切削深度次之,进给量影响最小,铣削参数对Z向铣削力FZ的影响次序与FX相同,而对Y向铣削力FY影响的次序为切削深度最大、主轴转速次之、进给量为最小;工件在低温加工条件下,对于3个方向铣削力都呈现出切削深度影响最大、主轴转速次之、进给量影响最小的特点。对比工件在室温和低温下的加工情况,发现在低温条件下铣削力减小了50%~60%。

基于遗传算法BT20钛合金低温铣削用量的优化

低温铣削BT20钛合金时,为了提高机床的利用率,通过切削用量模型、约束函数的建立及利用遗传算法进行了铣削用量的优化。

TC17钛合金低温铣削表面粗糙度预测

进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R^(2)=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10^(-4)μm^(2),最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10_(-5)μm^(2),最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。