基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型

针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。

多轴联动数控微细车铣机床设计与仿真

微小型零件的加工技术研究在发达国家已开展多年。微细车铣切削技术无论是在生产率还是在加工表面质量上,较其它加工技术而言更适合于微细轴类零件和具有复杂型面的微小型零件的加工。综合近年来机械、电子、材料学等领域研究成果,应用模块化设计方法对多轴联动数控微细车铣切削机床进行了结构设计、强度校核计算及仿真等,结果显示本设计符合设计技术要求,具有实际应用价值。

基于ABAQUS的微细车铣表面残余应力仿真分析

对车铣复合加工进行有限元模拟不仅可以有效减少实验次数,克服传统实验方法材料浪费、去除率低和设计加工周期长的缺点,还可以从模拟结果中得到被加工材料的热力学性能、被加工后残余应力的分布和优化的工艺参数。运用ABAQUS有限元分析软件建立了微细车铣三维仿真模型,采用单一因素试验法对加工残余应力进行仿真研究,得到不同测点深度下铣刀转速、工件转速、轴向进给速度和背吃刀量四个参数对残余应力的影响。结果表明:表面残余应力与铣刀转速呈负相关,与工件转速和轴向进给量呈正相关;背吃刀量则对表面残余应力无明显影响。

基于ABAQUS的微细正交车铣加工切削力有限元模型及实验研究

基于微细正交车铣加工的切削力进行有限元建模,针对微细加工建立了材料本构模型,引入应变梯度理论,使模拟过程中的切削力更真实地反映实际加工过程;通过建立车削轴工件和铣削轴刀具均旋转的三维正交车铣模型增加了模型的真实性,利用ABAQUS有限元分析软件对微细车铣加工中的切削力进行建模,并设计了测试系统,验证了模型的有效性。对比分析理论模型和实验测试,结果表明,所建立的切削力仿真模型与实验结果基本吻合,可以利用此模型预测切削力、优化切削参数以及进行进一步的研究。