基于多位置振动融合的精整车削表面形貌仿真

针对高精度加工工件表面粗糙度及表面形貌精确预测的难题,提出根据多位置振动信号融合,并结合刀具轮廓轨迹合成的形貌仿真模型。首先建立刀具轮廓轨迹方程,然后通过主成分分析法分析表面精整车削主要影响振动部位对表面粗糙度的贡献度,将不同部位的振动信号进行融合,最后将以上两部分进行叠加得到表面粗糙度表面形貌仿真模型。根据振动信号的来源方式不同,分别建立了刀具轮廓轨迹-振动仿真模型(PTS)和刀具轮廓轨迹-振动实测模型(PTM)两种模型进行研究。其中PTS模型中振动信号为根据车削动力学模型求解得到的振动位移,PTM模型中的振动信号为切削实验中实际采集的振动位移信号。通过仿真与试验结果的对比,表明PTM模型较PTS模型精确度更高,同时两种模型表面形貌仿真模型都具有较高的准确性,均可为实际加工生产提供参考。

铣削表面微观几何形貌仿真方法研究

通过表面微观几何形貌仿真,可以预测被加工表面粗糙度,为合理选用切削用量提供科学依据。以常见的球头铣刀、面铣刀、圆柱铣刀为例,研究了铣削表面微观几何形貌仿真建模方法,开发了相应的仿真软件系统。通过仿真分析与实验结果对比,证明所建立的仿真系统是可行、有效的。

基于动力学响应的球头刀五轴铣削表面形貌仿真

针对自由曲面球头刀五轴铣削中刀具与工件复杂的位姿关系,利用球头铣削刃的三维次摆线轨迹,提出一种在工件表面等距离间隔缓存残留高度、在刀具端等时间间隔缓存振动响应的双缓存离散机制,分别实现五轴铣削中的名义加工表面形貌建模与系统动态响应轨迹仿真。在此基础上,以切削刃经过工件表面残留区域的时间信息为纽带,利用系统瞬时动态位移响应的插值信息对已加工表面法向残留高度进行修正,建立考虑铣削系统动力学响应的已加工表面形貌预测模型。以变切深、变转速、恒定的刀具倾角与每齿进给量所进行的验证试验表明,提出的球头刀五轴铣削表面形貌建模方法可有效预测颤振工况与稳定铣削工况的加工表面形貌与纹理特征。

镍基单晶高温合金微磨削形貌仿真及实验研究

基于单个磨粒微磨削几何运动学规律和最小值函数,推导出全局磨粒的微磨削运动轨迹表达式,建立工件微磨削加工表面的包络线函数集合,得出磨削加工微观形貌仿真预测模型,并通过开展DD5镍基单晶高温合金微磨削加工工艺实验验证模型结果的正确性.实验结果表明:仿真预测微观形貌与实际微观形貌具有相似特征,仿真预测线轮廓高度与实际加工微磨削线轮廓高度误差为0. 2~0. 3μm;不同磨削参数下的表面粗糙度对比结果也表明预测模型与实验所得的表面粗糙度变化趋势一致.

周铣加工表面形貌仿真新算法

考虑主轴偏心 ,基于周铣过程中刀具切削刃上任意点与工件相对运动的轨迹方程和周铣过程几何特征 ,构造出可以求解周铣加工表面上任意一点形貌高度值的三维表面形貌仿真算法 ,并给出了相应的仿真算例。该算法无需对刀齿进行微段离散 ,并且不依赖于工件网格划分 ,加工表面上任意一点形貌高度值的计算次数等于刀具齿数 ,具有通用性好、运算速度快、结果准确度高的特点。

平面铣削粗糙表面微观形貌仿真方法研究

为了更加准确地实现平面铣削粗糙表面的仿真,基于小波分层理论与小波能量分析提出一种新的微观表面形貌仿真方法。首先基于db9小波基函数对实测平面铣削表面形貌信号进行多尺度分解,结合分层信号的小波能量分析实现复杂形貌信号中主体成分的剥离,将平面铣削表面形貌信号划分为高频频段、理论频段与低频频段3个频段。并将高频频段、低频频段信息重构出数字组合模型,然后结合铣刀参数与加工参数所得到的理论形貌,最终实现对平面铣削粗糙表面的形貌仿真。最后将实测粗糙表面与仿真表面就相关粗糙度参数进行了对比分析。对比结果显示,算术平均偏差Sa、均方根偏差Sq、偏态Ssk及峰态Sku相对误差的最大值分别为2.568%、2.786%、4.785%与-2.431%。总体来讲,实测表面与仿真表面的粗糙度参数相对误差不超过5%。该方法为更加准确地实现平面铣削粗糙表面的仿真提供了一种新的途径。

平面磨削表面的特征解耦与形貌仿真

该文提出一种基于少量参数的平面磨削表面形貌仿真方法。采用小波分析对已成型表面信号进行多尺度分解,结合各尺度下分解信号的小波能量分析,将复杂的平面磨削表面信号按照频率范围划分为低频频段、理论频段和高频频段。并将表面信号中低频频段与高频频段信息叠加形成通用仿真模型。然后结合由砂轮形貌数据与磨削运动学理论所得到的理论形貌,最终实现对平面磨削表面的形貌仿真。文章最后将实测粗糙表面与仿真表面就相关粗糙度参数进行对比分析。对比结果显示,算术平均偏差Sa与均方根偏差Sq的相对误差在3%以内;偏态Ssk与峰态Sku的相对误在5%以内。对比结果证明该文方法准确有效。

基于三维形貌仿真的超精密飞切加工表面质量影响因素分析

在超精密飞切加工中,加工表面的三维形貌特征主要包括粗糙度、波纹度和面形,不同的三维形貌特征受到不同表面质量因素的影响.为了研究不同因素对表面质量的影响情况,首先对超精密飞切加工过程中的影响因素进行了分析;然后,基于刀刃复印的原则,建立了一种超精密飞切加工表面三维形貌的仿真模型;最后,基于该模型,对工艺参数及刀具-工件的相对振动等主要因素的影响规律进行了分析,获得了加工表面主要空间频率与相对振动频率之间的关系.

基于神经网络和仿真数据的粗糙度分类检测

针对卷积神经网络对训练样本的需求量大,但单纯通过实测实验建立的粗糙度样本量有限的问题,提出了基于神经网络和仿真数据的粗糙度分类检测方法。首先,基于Z-Map算法生成铣削表面仿真形貌,获取粗糙度与实际粗糙度相近的仿真图像,提取铣削仿真图像和实际图像的纹理,采用深度迁移学习Deep CORAL模型对仿真和实际的纹理进行匹配;其次,在原有6类粗糙度数据集的基础上加入铣削表面仿真图像,扩充数据量,采用卷积神经网络Xception模型,对6类粗糙度进行分类识别。结果表明,与没有加入仿真图像的模型相比,准确率从86.48%提升到92.79%。加入的铣削仿真图片扩充了数据量,帮助模型提取到与粗糙度相关的更多有用的特征,使得分类检测结果提高。

微机械加工工艺的三维仿真模型及算法

文中对近年来国内外关于微机械加工工艺表面形貌模拟的三维仿真模型及算法进行了较为详细的介绍与比较,并辅以实例的仿真结果,以使对微机械加工的三维工艺仿真有较全面的认识。

超声振动辅助微磨削工艺参数对表面形貌及粗糙度的影响研究

为探究超声振动辅助微磨削的工艺参数对表面形貌和粗糙度的影响,基于微磨棒表面磨粒突出高度的正态分布模型,对磨棒表面形貌进行仿真,并结合磨削动力学,构建了超声振动辅助微尺度磨削磨粒与工件的运动学模型;利用MATLAB软件对超声振动辅助微磨削加工表面进行仿真分析,获得了不同加工参数下的超声振动辅助微磨削三维形貌和表面粗糙度;分析了磨削工艺参数和超声振动参数对加工表面形貌和表面粗糙度的影响规律。研究成果对超声振动辅助微磨削加工参数的选择具有一定的借鉴意义。

单激励三维超声车削加工技术的实验研究

应用单激励三维超声辅助振动装置对三维超声车削技术的表面加工机理进行研究.首先通过建立刀尖的运动轨迹方程,设计了适用于三维超声切削的仿真模型,并设计了仿真正交实验,利用多重比较方差分析研究了三维超声车削过程中主轴转速、切削深度和进给量对表面形貌的影响.随后通过实验对比了三维超声车削与普通车削的表面加工质量,并就加工参数对三维超声车削的影响规律以及最优参数进行了研究.结果表明:相对于普通车削,三维超声车削可以得到更好的表面加工质量;进给量对表面粗糙度的影响最为显著;最优加工参数为主轴转速200r/min,切削深度0.12mm,进给量0.18mm/r.

超精密飞刀切削加工表面中频微波纹产生机理

超精密飞刀切削是一种重要的超精密加工手段,安装大飞刀盘的超精密铣床能够加工大口径超精密光学元件,加工表面具有很高的面形精度和很低的表面粗糙度值.但是加工表面普遍存在中频微波纹(空间周期从100μm到300μm,幅值低于0.1μm),极大影响了光学元件的使用.超精密铣床的主轴旋转精度对加工工件影响很大,尤其是主轴轴线偏转会使安装在大飞刀盘外缘处的刀具产生很大位移.为此,建立了适用于空气静压轴承支撑的立式主轴角位移欧拉动力学方程,推导出方程解析解,得出主轴运动规律及其对表面中频微波纹的影响,并设计实验进行验证.最终给出了抑制中频微波纹的工程措施.

车削粗糙表面的特征解耦与形貌仿真

结合机床运动学与切削理论,对车削加工过程中表面形貌的影响因素进行了归类概括。基于复杂叠加信号解耦的思想,针对已加工成型的车削表面,采用频谱分析将形貌信号按照波长关系进行划分,得到加工因素对各波段信号幅值的影响规律。解决了直接分析多种加工因素耦合所引起考虑参数缺失与复杂信号分量叠加无法直接解耦的难题。针对相对精细的粗糙表面信号直接提取难度大的特点,按照加工表面粗糙度数值的大小,将粗糙表面划分为粗糙与精细两种类型。从幅值梯度较大,相对粗糙的加工表面形貌成分提取入手,得到各加工成分信息对实际形貌的影响规律。采用相应信号成分对各加工因素信号成分进行代替,实现粗糙表面形貌的提取与仿真。继而将分析得到的信号成分影响规律应用于相对精细粗糙表面信号的分析,最终实现从粗糙表面信号到精细表面信号成分的表征与解耦,为相对精细粗糙表面形貌的预测与仿真提供一种新的方法与思路。最后,结合表面信号特征提取的结果,实现了对车削粗糙表面形貌的仿真,为车削加工表面形貌的预测与车削粗糙表面接触分析提供了实用性的数字模型。

基于刀具摆动进给的非球面加工形貌仿真

本文以设计的基于刀具摆动进给的非球面加工机床为基础,建立非球面加工形貌仿真模型。以抛物面零件为实例,进行非球面的加工仿真。仿真结果表明,摆轴的仰角误差是影响加工表面的面形精度的重要因素,而其对表面的粗糙度的影响不大。