切削条件对超临界材料加工影响规律研究

将人工神经网络和因子刻画技术应用于超临界材料切削规律研究,在正交铣削试验的基础上,预测出超临界材料在不同切削条件下切削力变化及其对工件表面硬度、表面微观组织等表面质量影响规律,建立了针对不同工艺要求合理选择切削用量的模型,为优化切削加工条件提供了重要依据。

基于六西格玛原理预测数控车削加工过程中的切削力

基于六西格玛原理对数控车削加工进行正交实验设计,采集三向切削力信号,对数据结果进行分析,找出在正交实验范围内车削用量对切削力的影响。通过对因子刻画实现车削加工过程中切削力的预测。

六西格玛方法在降低42CrMo弯曲不良率的应用

采用六西格玛DMAIC模型,通过梳理42CrMo系列钢种生产过程中输入因子、输出变量,利用FMEA工具筛选出水箱压力、换锯片时间、冷床输出小车托钢时间、水箱流量、开轧坯料温差、进KOCKS温度和下冷床温度等7个关键输入因子,其中前3个因子进行即时改善,后4个潜在因子分层收集现场数据,通过逻辑回归分析确定了开轧坯料温差和进KOCKS温度2项影响显著的关键因子,利用优化器找出最优参数方案,并验证。后续跟踪5个月后,42CrMo弯曲不良率指标改善效果良好,实际年直接节约费用约89.19万元,避免了后续矫直处理,缩短了产品生产周期,提高了市场竞争力。