加工精度和金属切除率的精车切削优化

以表面粗糙度、刀具耐用度、切削温度、切削区域、切削功率等实际约束条件,建立了以加工精度与金属切除率为双目标的精车切削优化模型。通过实例运用NSGA-II算法与MOPSO算法对精车优化切削模型进行仿真,计算表明NSGA-II算法获得更完整的Pareto解集。在不同的表面粗造度条件下,加工精度和金属切除率Pareto最优解集能由同一线性方程拟合,且拟合相关指数≥0.9997。实践数据表明,精车切削优化计算结果优于经验数据,为精车切削参数优化选择提供了实践指导。

高质量绿色环保的精车切削优化

绿色制造中的切削参数优化对于提高加工质量、加工成本、产品利润和节能环保具有非常重要的意义。考虑实际加工约束条件,建立了加工精度与切削能量的双目标精车切削优化模型。通过实例运用NSGA-II算法与MOPSO算法对精车优化切削模型进行仿真,结果表明,NSGA-II算法获得了更优的Pareto最优解集。在给定加工余量条件下,加工精度与切削能量的Pareto最优前沿可由三次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 9。在加工精度与切削能量的Pareto最优解集下,加工精度和进给量的关系可由二次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 99,为精车切削参数优化选择提供了实践指导。

数字孪生在机械加工工艺中的应用与切削参数优化研究

本文研究了数字孪生技术在机械加工领域中的应用,并对基于数字孪生的汽车制造铝合金切削过程建模与切削参数优化方法进行了详细阐述。首先,文章概述了数字孪生的基本概念,并分析了其在机械加工领域的应用以及在汽车制造中切削建模的方法。然后,在6061铝合金车削加工的案例中,设计多组切削参数,利用训练好的数字孪生模型预测各组切削力、表面粗糙度等输出,并通过优化算法确定获得最小切削力和最佳表面质量的最优切削参数,最后通过加工验证证明了所优化参数的有效性。研究表明,基于数字孪生的切削过程建模与参数优化可以有效提升汽车制造行业中机械加工的高效性和精确性。

钛合金机械加工中切削参数优化与刀具寿命预测研究

本文的目的是通过优化加工过程中刀具切削参数以及刀具寿命的预测来提高加工效率和质量。根据不同材料和产品的特点选择合适的切割方法对于降低能耗、提高效率具有重要作用。首先介绍了机械加工中影响非切削刀具的因素。其次,讨论切削参数工具的优化过程。最后,又对刀具寿命预测方面的进行相关研究。为钛合金机械加工工程中的应用提供了实用的建议。

基于AdvantEdge仿真和粒子群算法的切削参数优化方法

为了智能化地提供最优车削工艺参数,以碳排放低、加工时间短和加工成本低为目标,构建了车削加工的工艺参数优化模型,并应用多目标粒子群优化(MPSO)对模型进行求解。此外,考虑到目前切削力和切削温度的理论计算模型难以准确反映切削过程的热力场变化,通过切削仿真软件AdvantEdge进行仿真,获得切削参数与切削力、切削温度之间的关系。最后,以300M钢的加工为例对模型进行验证,通过CNC车床上的切削实验验证了由MPSO获得的切削参数,实验证明该研究方法提供的切削参数能很好的在碳排放、加工时间和加工成本间达到平衡,为车削加工选取合适的工艺参数提供了技术支持。

高温合金支臂异形零件加工工艺和切削参数优化

高温合金支臂类异形零件试制生产时,由于工艺方案和成型刀具设计不合理,严重存在合格率不高、零件加工变形量较大、加工效率低下、生产成本过高,工件精加工颤振严重等问题。为了满足航空支臂类异形零件的质量要求,有效控制零件加工变形量,提高生产稳定性和加工效率,降低制造成本,消除工件精加工颤振问题,该文基于支臂小批量试制工艺路线、产品结构特征、各工序加工过程、切削力学性能等4方面进行分析,确定了高温合金支臂异形零件小批量试制过程中存在的零件材料利用率较低、粗加工后零件变形量大、铣削刀具消耗大、表面粗糙度不满足工艺需求、非对称“V”型环形槽质量难以控制等问题。针对高温合金支臂异形零件试制工艺存在的问题,设计适合生产的成型刀具,合理安排工艺路线:更改毛坯规格合理排版、线切割方式去除大部分材料、优化非对称“V”型环形槽成型刀具设计、精加工切削参数优化等改进措施。为验证工艺优化效果,此次研究采用改进后的工艺连续生产100件,高温合金支臂异形零件的合格率由72%提高到了100%,生产效率由2h/件提高到1.2h/件,单件生产成本降低了62%,工件精加工颤振问题完全消除。工艺改进效果明显,可为后续加工类似高温合金支臂类异形零件提供可靠经验,具有很高的推广应用价值。

切削参数对车削20CrMnTi表面粗糙度的影响及优化研究

20CrMnTi是一种广泛应用于齿轮制造的材料。为提高20CrMnTi精加工的表面质量、加工效率,以车削20CrMnTi钢的表面粗糙度为研究对象,设计正交试验,在数控车床GENOS-L250E上进行硬质合金刀具车削试验,探究切削参数(切削速度、进给量、背吃刀量)对表面粗糙度的影响。并通过多元回归建立切削参数与表面粗糙度的关系模型,从而构建以加工效率、表面粗糙度为目标的多目标优化模型,通过粒子群算法对切削参数进行优化。试验结果表明:使用优化后的切削参数加工可以减小表面粗糙度、提高加工效率。

切削稳定性约束下的铣削参数优化技术研究

目前切削稳定性研究主要集中在不同加工方法及加工条件下的稳定性研究,以无颤振极限切深作为切削参数优化的推荐值,缺少对稳定性与优化模型的深度融合分析。针对这一问题,以材料切除率和刀具寿命构建优化目标函数,提出一种切削稳定性约束下的铣削参数优化模型。通过对铣削稳定性零阶解析算法的分析,论述了切削稳定区域的确定受切削力学模型、刀尖频率响应、及切削参数共同影响关系。在设定机床、工件和刀具的条件下,通过对稳定性叶瓣图形态随切削参数变化规律的研究,得出了极限切深不等效于最大材料去除率;以动态变化的稳定域及机床能效为约束边界,采用变化趋势相反的材料去除率和刀具寿命构建优化目标函数,通过遗传算法获取全局最优解。针对多目标优化中,各分目标权重难以量化设置的问题,提出以材料去除率期望值和刀具寿命期望值作为优化模型设置参数,实现优化参数的量化调节和优化方向的有效控制。在VMC850机床上进行了试验并采用遗传算法对多组参数设定状态进行优化,结果表明切削参数优化结果满足稳定性约束要求,且其优化方向可量化调节。

主轴-切削交互过程建模与高速铣削参数优化

高速切削参数的合理选择是困扰企业的一个难题,过于保守的切削用量限制了高速机床性能的发挥和生产效率的提高。以高速铣削加工为对象,考虑高速旋转主轴的离心力和陀螺力矩效应,基于Timoshenko梁单元和Jones轴承模型建立高速主轴-刀具系统动力学模型。将主轴-刀具动态特性与高速铣削过程耦合,研究高速主轴-刀具系统动力学特性与切削过程之间交互机理,推导闭环动态铣削系统的特征方程。基于上述理论分析,提出基于主轴-切削交互过程模型的高速铣削切削参数优化方法,并应用于某型直升机的铝合金变速箱端盖加工中,通过选用最佳切削深度和主轴转速,使变速箱盖前端面内侧壁的加工效率提高了275%。

基于MATLAB Web Server和ASP.NET技术远程切削参数优化方法

ASP.NET是.NET平台下开发B/S模式网络应用程序的新一代技术,MATLAB是一种解决工程计算问题的高性能工具,具有强大的计算和绘图功能,开发基于B/S模式与MATLAB相结合的切削参数优化模块具有很强的现实意义。首先建立B/S模式的架构以及汽车行业金属切削数据库(Au-tomotive Metal Cutting DataBase System,AMCDBS)的系统结构,然后以提高切削加工效率为目标,建立车削用量优化模型,再以车削最大生产率目标优化为例阐述MATLAB Web应用程序的工作原理及其开发,最后给出车削用量优化应用程序应用效果。

纳米改性金属陶瓷刀具切削参数优化

文章系统地讨论了 Ti( C,N)基金属陶瓷刀具及 YG8刀具切削灰铸铁时的失效形式和磨损机理 ,研究了切削用量、Ni含量及纳米改性对刀具耐用度的影响。结果表明 ,刀具耐用度随切削用量 f、ap及 vc的增大而降低 ,纳米 Ti N改性 Ti C基金属陶瓷刀具的效果明显 ,最后通过一元线性回归分析给出了 Ti( C,N)基金属陶瓷刀具耐用度的广义 Taylor公式。

面向绿色制造的切削用量优化研究

传统的切削用量通常是通过查阅手册,依靠工人经验和切削试验来确定,不能满足日益高速化、精密化和清洁化的现代加工要求。为了更合理的确定切削用量,基于绿色制造的思想,建立了以生产率、成本和能源消耗为目标的切削用量优化数学模型。采用改进的粒子群算法首先求得问题的非劣解集,然后用层次分析法得到不同要求下的最优方案。采用这种优化方法较传统选择方法可以更快速有效地确定合理的切削用量。

CXK650型数控机床切削参数优化及实时监控系统开发研究

基于交流电机驱动器,开发了一种数控加工切削参数优化软件及实时监控系统。它主要是由计算机、交流电机驱动器、加工主电机三部分组成。首先,将工件和刀具材料、机床型号等相关信息输入计算机,得到优化的切削参数,并确定电机转速、电流和功率的合理波动范围。在进行切削加工时,该系统可实时地采集主电机的电流数据等进行分析处理。当电机工作电流、功率超出设置的波动范围时(如发生刀具损坏等情况),控制程序会将有关控制指令(如暂停等)发送给交流电机驱动器,使主电机暂停工作。因此,该系统既可优化切削参数,又可实时监控加工主电机的工作电流、转速等信号,确保加工过程稳定、可靠。

基于帝国主义竞争算法的切削参数优化

本文采用帝国主义竞争算法来研究数控切削参数优化问题。首先,根据生产加工中的经验公式,考虑以最大化生产率为目标,引入加工中机床和刀具的各类约束,建立数学模型。其次,运用帝国主义竞争算法及其相应的约束处理机制求解切削参数优化问题。最后,将帝国主义竞争算法的求解结果与其他算法的结果进行比较,显示出该算法能比其他算法能获得更好的结果,验证了其有效性和优越性。

面向低碳的切削参数与调度集成优化

为更好地降低制造过程碳排放,克服以往研究将切削参数与调度分开优化而忽略了他们之间复杂关联关系的局限性,提出一个以制造过程碳排放和完工时间最小为优化目标的切削参数与调度集成优化模型,考虑切削参数对加工时间、刀具磨损、机床能耗的影响,继而影响到以完工时间和制造过程碳排放为优化目标的调度结果。针对集成优化模型中切削参数优化是连续优化问题而调度是离散优化问题的特点,改进了多目标万有引力搜索算法,在标准的万有引力搜索算法中加入交叉变异操作,使得切削参数在迭代的同时也能找出最优的调度排序。通过对实例结果的比较与分析,验证了所提集成优化模型在降低制造过程碳排放方面的有效性。

MATLAB在切削用量优化中的应用

切削用量优化是机械制造企业实现提高切削加工效率,降低生产成本的重要措施之一。以铣削加工为例,以MATLAB为开发平台,将内置的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)和MATLABGU二者进行有机结合,编制出基于遗传算法的切削用量优化软件。该软件界面友好,具有求解最大生产率优化,最低生产成本优化和多目标优化三种不同目标函数的功能,且切削用量优化过程方便、快捷。实例应用证明了方法的正确性和有效性,具有一定的应用价值。

基于改进PSO神经网络的微米木纤维切削参数优化

针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题,为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果,提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法,以实现微米木纤维的精密切削加工。采用误差反向传播算法实现切削参数间复杂关系的最佳结构选择,通过改进的粒子群优化算法(PSO)解决了BP网络自身的局部极小值收敛的缺陷,给出了科学合理的切削参数输出。通过不同树种的微米木纤维切削参数仿真优化实验,验证了算法的准确性、训练精度和有效性。研究表明:提出的改进优化算法可以预测出待加工木材的切削参数,且具有较高的训练精度。

航天阀门壳体零件的切削参数优化与仿真验证

针对航天零件结构复杂,孔、腔繁多,复杂曲面较多,加工周期长,调试程序时间长等问题,选取一种新型典型航天阀门壳体零件为研究对象,研究了工件仿真加工和切削参数优化的的全过程,利用VERICUT软件强大的仿真功能,实现了刀轨仿真和机床加工仿真的同步显示。接着对加工程序的走刀速度进行动态优化,在实际加工中工件粗加工采用恒体积去除优化方式,精加工阶段采用等切削厚的优化方式,在软件模块进行设置,完成程序的优化。最后经过实验验证,表明优化后的程序完全可以满足加工的要求,加工效率较之以前提高了29.53%。实际生产过程中采用该优化方法和仿真可以提高加工效率。

双刀并行数控车削中的切削参数优化方法

为优化双刀并行车削中的切削参数,降低加工成本,提出了结合蚁群算法和子问题枚举算法的切削参数优化算法。以最小化加工成本为目标函数,以粗精车削两阶段的切削参数为决策变量,建立了双刀并行车削的切削参数优化模型;根据车削加工的特点,将参数优化问题分解成若干个子问题,并推导出相应的加工成本理论下限,从而有效降低问题的复杂度。模拟结果表明,该算法运算效率高,能快速找到优化的车削参数,从而节约加工成本。

基于遗传算法的切削用量优化

在机械加工中，切削用量的优化对于保证加工质量、降低加工成本和提高劳动生产率都具有重要意义。近年来快速发展的遗传算法，对于解决非线性优化问题取得了令人瞩目的成绩。应用遗传算法对切削用量的优化问题进行了研究，提出了一种在进行遗传操作之前对个体进行预先筛选，从而将有约束优化问题变成无约束优化问题的方法，并通过算例证明了它的有效性。