ABAQUS二次开发在切削钛合金仿真中的应用

基于ABAQUS有限元软件,采用Python脚本语言对ABAQUS前处理模块进行二次开发。通过对ABAQUS二次开发途径的讨论,开发了钛合金切削模拟的Python脚本程序。该程序界面友好、可操作性强,使用户能够根据切削钛合金的实际参数创建仿真模型。该方法不仅提高了分析效率,而且为用户提供了便捷的分析设计平台。通过所开发的程序创建模型,分析了切削深度对钛合金切削中主切削力的影响,验证了该项功能的可行性,为后续研究不同的切削用量对主切削力的影响奠定了基础。

基于ABAQUS下钛合金切削仿真技术分析

钛合金材料广泛应用于航空航天制造领域,由于钛合金的材料属性导致钛合金加工困难,针对钛合金进行切削仿真分析时,需要考虑其本身材料的加工特点,且切削仿真中涉及的有限元网格模型建立、材料本构关系、刀与屑之间的摩擦和材料失效准则等关键技术,ABAQUS仿真软件都具有且可以完美实现,因此利用ABAQUS软件进行钛合金的切削仿真的同时也可以利用ABAQUS仿真软件进行切削力、切削温度的分析。

不同预处理对切削纯钛与瓷结合强度的影响

目的:比较不同预处理条件下切削纯钛与瓷结合强度。方法:选用工业纯钛TA2制作25 mm×3 mm×0.5 mm试条60个。随机分成6组,分别进行自然氧化15、30、60 min,加热氧化300℃,500℃,700℃处理。相同条件烤瓷后用三点弯曲测试方法测钛瓷结合强度。结果:预氧化700℃组钛瓷结合强度明显高与其他各组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:700℃预氧化可明显增强切削纯钛与瓷的结合强度。

切削纯钛嵌体冠修复短冠隐裂磨牙的临床应用

目的评价切削纯钛嵌体冠修复短冠隐裂磨牙的临床效果。方法将64颗短冠隐裂磨牙随机分为A组、B组。A组采用全冠修复,B组采用切削纯钛嵌体冠修复,治疗后每年复查1次,连续观察2年,比较2组的修复成功率。结果修复后1年,2组成功率差异无统计学意义(93.8%vs 100.0%,χ2=2.064,P>0.05),修复后2年,切削纯钛嵌体冠修复短冠隐裂磨牙成功率(96.9%)高于全冠组(68.8%),差异有统计学意义(χ2=8.892,P<0.01)。将全冠组失败病例改用切削纯钛嵌体冠修复后,固位良好,未脱落。结论切削纯钛嵌体冠有效提高了短冠隐裂磨牙修复时的固位。

基于灰色层次分析法的钛合金切削液配方优选研究

针对钛合金切削液配方设计中,常会遇到多方案比选问题,而方案选择不仅涉及到的因素众多,而且大量灰色信息难以定量分析;引入灰色层次分析法建立钛合金切削液配方决策模型。以环境友好钛合金切削液配方为例,研究了所建模型在配方优选中的有效性。结果表明:该决策模型应用于配方优选中是切实可行的,所得的结果与模糊层次分析法得到的结果基本一致;这为该领域的评估提供了一种较为科学合理的决策依据,促进了国内钛合金切削液配方技术发展,具有较高的推广应用价值。

航空航天用钛合金的切削加工现状及发展趋势

在基于国内的材料、机床和管理等条件基础上,进一步加强钛合金材料加工工艺路线的优化、加工参数的优选,提高加工效率和产品质量,是推动国内钛合金产业和航空航天工业发展的重要因素。

钛合金车削过程中基于遗传算法的切削参数多目标优化

通过正交试验法对钛合金TC4进行了车削试验并对试验数据处理,得到切削温度、表面粗糙度关于切削三要素的多元线性回归方程。以切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量,以最低切削温度、最好表面粗糙度、最大材料去除率为目标构建了切削参数的多目标优化模型。利用MATLAB中基于遗传算法的多目标优化函数对优化模型进行求解,得到优化问题的Pareto最优解并加以分析。

基于AdvantEdge仿真的刀具几何参数对钛合金Ti6Al4V切削力的影响研究

利用切削仿真软件Advant Edge对高速切削Ti6Al4V切削过程进行有限元模拟,研究了切削速度为200m/min、切削深度为0.085mm时刀具几何参数(前角γ_o、后角α_o、钝圆半径r_ε)对切削力的影响。通过分析计算求得切削力随刀具几何参数变化的一阶响应面数学模型,实现了利用刀具几何参数对切削力的预测,并通过误差计算和方差分析证明了预测模型的有效性。研究发现,在给定的参数变化范围内,刀具几何参数对_影响作用的大小顺序为前角γ_o>钝圆半径r_ε>后角α_o;对F_z影响作用的大小顺序为钝圆半径rε>前角γ_o>后角α_o。

基于ABAQUS软件的钛合金切削仿真技术

本文运用ABAQUS软件仿真了TI-6AL-4V切削,主要介绍了切削仿真及应用,提出了有限元在切削仿真方向的发展前景。

薄壁钛合金零件的切削工艺

针对钛合金加工刀具磨损快、机床振动大、表面难光洁等问题,提出了选用刀具材料和刃磨角度,选择切削用量,选用冷却液和浇注方式等具体措施。实例表明:上述措施有效,提高了良品率,减少了刀具消耗,保证了工件尺寸、形位公差和表面粗超度。

铸态和锻造态钛-硫易切削钢中硫化物形态及力学性能对比

熔炼了2种钛含量(质量分数分别为0.09%,0.21%)的钛-硫易切削钢,并在1200℃进行锻造,对比研究了铸态和锻造态试验钢组织中硫化物形貌、尺寸、数量以及试验钢的力学性能。结果表明:在铸态试验钢中,硫化锰大多为近似短棒状和球状,沿晶界呈链状或网状分布,锻造后硫化锰沿着锻造方向伸长,统计得到的长宽比增大,单位面积内数量减少;钛含量的提高使单位面积内硫化锰数量增多;铸态试验钢拉伸断口主要特征为解理台阶与河流状花样,断裂方式为脆性断裂,锻后的拉伸断口为解理和韧窝混合型形貌,断裂方式为韧性断裂;锻造态试验钢的拉伸性能和冲击韧性与铸态相比均有明显改善,锻造有助于提高钛-硫易切削钢的力学性能。

Ti6Al4V钛合金切削性能模拟及响应面分析

为保证PCD刀具的使用寿命和加工精度,提高对Ti6Al4V钛合金的加工效率,对PCD刀具精车加工Ti6Al4V钛合金进行模拟仿真分析,并通过响应面分析法计算建立切削力和刀尖温度随刀具参数(前角γ_(o)、后角α_(o)、钝圆半径r_(ε))变化的二次响应面数学模型。根据响应面模型方差分析和显著性检验证明响应面预测模型的有效性,分析PCD刀具精车加工Ti6Al4V钛合金时刀具参数对切削力和刀尖温度的影响从而获得最优刀具参数。结果表明:钝圆半径对切削力的影响最大,后角对刀尖温度的影响最大,适当增大前角、减小后角及钝圆半径能够有效降低切削力、刀尖温度;最终得出最优刀具参数组合为前角γ_(o)=12°、后角α_(o)=7°和钝圆半径r_(ε)=0.04 mm。

基于正交试验的钛合金切削仿真和工艺研究

使用有限元分析软件ABAQUS建模,对钛合金零件加工过程进行二维切削仿真,研究钛合金在切削过程中,材料特性和刀具前角、刀具后角、切削速度等工艺参数对切削力和切削温度的影响。然后根据多因素多变量的特点,设计正交试验方案,设置对照实验组进行验证,并通过极差分析和方差分析法进行显著性检验,验证了仿真分析结论的正确性。

伊斯卡刀具在钛合金切削加工中的应用

伊斯卡公司开发出全系列的用于钛合金加工的铣削系列、车削系列和孔加工系列,这些刀具在加工主流钛合金时,其金属去除率可比平均水平高出40%以上。

用于飞机战伤抢修切割的微量润滑装置开发及切削润滑试验

微量润滑(minimum quantity lubrication,MQL)是提高战伤飞机钛合金结构损伤原位切割效率的有效技术方案。针对现有微量润滑装置无法适应战场环境的问题,开发了可用于战伤抢修的微量润滑集成箱,实现了纯气动的微小流量发生、调整和显示功能。通过钛合金切削润滑对比试验表明,在供气压力0.3 MPa、用油量80 m L/h,用水量200 m L/h时,润湿范围不超过40 mm,刀具耐用度比干切削提高228%。

半不连续切屑形成过程切削力动态数学模型

本文在钛合金切屑形成过程动态研究的基础上,建立了能反映半不连续切屑变形规律和影响因素的动态切削力数学模型,并对钛金合切削力特性进行了实验研究,提出了控制切削用量和刀具几何参数是抑制切削振动、提高已加工表面质量、减小切削力的有效途径。

Ti—1023钛合金的立铣问题

本文对Ti-1023钛合金的立铣进行了研究。测量了顺铣逆铣时的切削力,分析了铣削力、立铣刀挠度对精度的影响,推荐了Ti-1023钛合金立铣(铣周边、铣槽)的切削参数。

Ti6Al4V合金切削过程微观组织演化分析

针对切削钛合金(Ti6Al4V)在高温、高应变率的过程中发生微观组织的变化,进一步地探究切削参数和材料多物理场对钛合金切削过程晶粒细化及规律的影响,采用数值模拟与实验相结合的方法来研究钛合金切削过程中的有限元建模和微观组织演变过程。结果表明:所建立的基于Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov模型的有限元仿真模型具有好的可信性,可用于探索加工过程中的微观组织演变和材料多物理场对晶粒细化的规律,预测主切削力、切屑形貌尺寸与实验结果对比的平均相对误差分别约为7%、8%,晶粒细化主要发生在第一变形区和第二变形区,已加工表面晶粒细化程度相对较弱,随着切削速度的不断增大,切屑和已加工表面的平均晶粒尺寸增大,而随着进给量的不断增大则平均晶粒尺寸减小,切屑平均晶粒尺寸明显小于已加工表面,切屑剪切区晶粒细化最明显,应变速率对切削加工过程中切屑和已加工表面的晶粒细化起主导作用。

基于神经网络的钛合金铣削力预测方法研究

在航空航天领域,钛合金应用越来越广泛,在加工过程中,需要对钛合金切削力进行预测。但是国内大多数的预测方法无法实时地对加工过程进行预测,存在切削力预测误差较大的问题。为此,提出一种基于神经网络的钛合金切削力预测方法。该方法利用神经网络选取影响钛合金切削力变化的多种因素,并将这些因素定义为预测的辅助变量,在此基础上进行数据预处理,计算数据样本间的相似度,对辅助变量进行归一化处理,建立基于神经网络的钛合金切削力预测模型。利用PSO优化神经网络的初始参数,将切削温度和切削的最大允许误差和实际值作为神经网络的输入和输出,设定网络的阈值和学习速率,在此基础上完成钛合金切削力预测。实验仿真证明,该模型精度较高,能为钛合金的切削机理研究提供新的手段和依据。

钛合金本构模型建立方法

针对高速切削钛合金时切削力的问题，进行等温恒变速率压缩试验，在热一粘塑性本构模型基础上，综合考虑应变速率、变形温度和应变量对流动应力影响的基础上，建立钛合金本构关系，从而解决钛合金高速切削问题。