基于AMGA与IPSO算法的42Cr Mo超声滚挤压工艺参数优化

为确定超声滚挤压轴承套圈工艺参数的最优解集,以42CrMo钢为研究对象,表面粗糙度、残余压应力和硬度为表层性能评价指标,设计正交试验。基于试验数据,采用多元回归法建立评价指标的数学预测模型,进行方差分析。对超声滚挤压工艺参数分别采用存档微遗传算法(AMGA)和改进粒子群(IPSO)算法进行多目标优化,对优化后的Pareto前沿图与计算效率进行对比分析,结果表明:在Pareto前沿图中, AMGA最优迭代2000次优于IPSO算法最优迭代3600次;得到超声滚挤压工艺参数最优解集:转速[250, 355]r·min^(-1)、进给速度[13, 24]mm·min^(-1)、振幅[16, 22]μm、静压力[488, 650]N;表层性能评价指标最优解集:表面粗糙度[0.398, 0.501]μm、残余压应力[823, 986]MPa、硬度[713, 742]HV。通过试验验证了算法优化的可靠性和精确性。

基于MOWOA算法的42CrMo钢超声滚挤压加工参数优化

为提高42CrMo钢零件的表面质量与抗疲劳性能,设计正交实验分析了超声滚挤压加工参数的显著性及其对表层性能指标的影响规律。基于实验数据建立了BP神经网络与指数回归预测模型,对比验证模型的精确性。对预测模型采用多目标鲸鱼算法(MOWOA)进行了三目标和双目标优化,得到了加工参数和表层性能最优参数集合并分析了表层性能指标之间的权衡关系。结果表明,指数预测模型预测精度更高,最优加工参数集合为:转速210~250 r·min^(-1)、进给速度12~16 mm·min^(-1)、振幅25~28μm、静压力517~630 N;最优表层性能参数集合为:表面粗糙度0.466~0.507μm、残余压应力1002~1110 MPa、显微硬度709~720 HV。实验验证了算法的准确性。

基于MOCS算法的超声滚挤压轴承套圈加工参数优化

为了提高轴承套圈的表层性能,以42CrMo为试验材料,设计正交试验,基于试验结果,建立了表面粗糙度、残余压应力和硬度的响应曲面预测模型,通过方差分析,验证模型具有一定的预测价值。利用多目标布谷鸟搜索算法对响应曲面预测模型进行了优化,得到了超声滚挤压加工参数及表层性能的最优取值范围,通过试验验证了其优化结果的可靠性。结果表明,加工参数的最优取值范围为:转速[300,420]r·min^(-1),进给速度[17,25]mm·min^(-1),振幅[15,21]μm,静压力[460,620]N;表层性能的最优取值范围为:表面粗糙度[0.313,0.483]μm,残余压应力[925,1052]MPa,硬度[755,821]HV。

超声滚挤压执行器的机床精密调高装置研究

为解决超声滚挤压装置在超声加工时,由于执行刀具在机床垂直高度方向上,挤压头总是无法与工件中心轴线处于同一水平线,导致加工准备工作耗时长、高度调节难的问题,文章提出一种既能满足超声滚挤压执行器高度调节而且使用时不受机床局限的精密调高装置的机械设计方法。利用蜗轮蜗杆机构,实现高度方向调节,同时由楔块承重,可以承受在刀架夹紧情况下的巨大载荷,保护内部零件、螺母和弹簧片稳固构件,确保该装置在作业时避免出现移动,增加稳定性。最后通过试验对比得出:利用该装置后滚压头的调高时间缩短到30 s以内,测得工件粗糙度降低了7%左右,直径偏差降低了50%~67%。满足超声加工时在不同工况下,对刀具高度调节实现精准把控,极大程度地解决了超声滚挤压执行器在不同机床工作时高度调节的需求。

超声滚挤压轴承套圈加工参数优化

为实现对超声滚挤压轴承套圈表层性能的合理控制,设计正交试验,分析试验数据,建立二阶响应回归预测模型,并检验其准确性。利用田口理论基本特性,计算超声滚挤压加工参数的变异系数,得到加工参数对综合表层性能的影响显著性;对加工参数进行主效应分析,得到加工参数对各表层性能的影响规律。通过信噪比结合熵权理论对表层性能优化分析,得到表层性能的最优加工参数组合,并进行试验验证。结果表明:检验二阶响应回归方程,误差均在6%以下,预测能力较为精确。静压力对表层性能影响程度最大,进给速度次之,转速与振幅最小。最优加工参数组合为转速350 r/min,进给速度60 mm/min,振幅10μm,静压力200 N时,对应轴承套圈表层性能最优值为表面粗糙度0.301μm,残余压应力1012 MPa,加工硬度757HV。

基于综合满意度函数的超声滚挤压加工参数优化

为提高轴承套圈表层性能,以42CrMo为研究对象,以表面粗糙度、残余应力及加工硬化程度为优化目标,以转速、进给速度、振幅和静压力为主要加工参数,进行了超声滚挤压正交试验。基于传统响应曲面函数,引入了熵权理论和满意度函数,构建了改进的响应曲面-满意度函数模型。通过降阶梯度法对模型进行优化得到最优加工参数组合,并与传统响应曲面优化结果进行金相组织对比分析。结果表明,改进的响应曲面-满意度函数的表层性能的综合满意度分别为0.75299、0.53618和0.74813,表明建立的模型稳健可靠。最优加工参数水平为转速355 r·min^(-1),进给速度24 mm·min^(-1),振幅24μm,静压力150 N。采用改进响应曲面-满意度函数优化参数加工的表面粗糙度降低、残余应力和硬度提高,表面晶粒细化程度较为明显,证明了优化结果的精确性。

基于MOABC算法的超声滚挤压轴承套圈工艺参数优化

为找到超声滚挤压轴承套圈时加工参数的优化控制范围,通过设计正交试验,分析了加工参数对轴承套圈各表层性能的影响规律。建立了指数回归和二阶响应回归方程的预测模型,并验证了其准确性。通过MOABC算法对预测模型进行优化,得到最优的加工参数域及表层性能参数域。结果表明,加工参数对表面粗糙度的影响为转速>静压力>进给速度>振幅;对残余压应力影响的显著性为振幅>转速>静压力>进给速度;对硬度影响的显著性为振幅>静压力>进给速度>转速。通过试验值与预测值的对比,指数回归预测模型的误差均小于二阶响应回归。最后得到最优加工参数域:转速[280,350]r·min^(-1)、进给速度[14,20]mm·min^(-1)、振幅[20,25]μm、静压力[470,600]N;最优表层性能参数域:表面粗糙度[0.486,0.548]μm、残余压应力[910,1025]MPa、硬度[711,717]HV。

超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度响应曲面预测模型

为了降低轴承套圈表面粗糙度,对轴承套圈进行超声滚挤压加工试验研究,选取工件转速、工具头进给速度、预挤压力3个加工参数,采用单因素法分别研究各参数对轴承套圈表面粗糙度的影响规律。结果表明,预挤压力对试样表面粗糙度的影响最大,工件转速对试样表面粗糙度的影响次之,进给速度对试样表面粗糙度的影响较小。采用二阶响应曲面的方法,建立超声滚挤压3个加工参数与表面粗糙度之间的预测模型,并验证了模型的准确性;根据极值必要条件对轴承套圈表面粗糙度预测模型进行分析,确定了超声滚挤压加工最优加工参数,得出试验值与预测值之间的误差为2.32%。

轴承套圈表面超声滚挤压加工硬化模型

为了提高轴承表层性能,获得较好的表面硬度,对超声滚挤压加工强化处理后的轴承套圈进行显微硬度测试,研究静压力、工件转速、进给量3个主要加工参数对轴承试样表面层硬度、硬化层深度的影响规律,建立了超声滚挤压轴承套圈表面加工硬化回归模型,并验证了模型的准确性。研究结果表明,轴承套圈表面硬化层深度可达250μm,表面硬度随静压力的增大而增大,随进给量的增大而减小,随转速的增大先增大后减小;其中静压力对硬度和硬化层深度的影响最大,进给量次之,转速影响相对较小;使用所建立的表面硬度模型进行预测的结果与试验结果最大误差为1. 29%,说明该模型可用于不同工艺参数下轴承套圈表面硬度的预测和优化。

风电轴承材料超声滚挤压表面粗糙度数值模拟及参数优化

基于DEFORM有限元分析软件建立风电轴承材料42CrMo工件的超声滚挤压过程数值模拟模型,研究工件转速、进给速度、振幅及静压力对工件表面粗糙度的影响。采用响应曲面法中的BBD(Box-Benhnken)进行试验设计,对模拟结果进行了回归分析,并对工艺参数进行优化。结果表明,超声滚挤压工件表面粗糙度随工件转速与进给速度的增加而增大,随振幅与静压力的增加而减小,当振幅和静压力分别超过约13μm和350 N时,表面粗糙度随振幅与静压力的继续增加而增大;获得了最优工艺参数组合:工件转速306 r·min^-1、进给速度18 mm·min^-1、振幅13μm、静压力301 N,基于最优参数组合获得表面粗糙度预测值为0.451μm,试验值为0.419μm,预测值与试验值具有良好的一致性。优化后的表面粗糙度与优化前相比降低了50.12%。

超声滚挤压表面硬度预测模型研究

表面硬度是评价表面加工质量的一项重要指标,超声滚挤压强化加工技术对于表面强化具有十分显著的作用。以42CrMo轴承钢为对象,对超声滚挤压正交实验结果进行了极差分析,得到了工艺参数对表面硬度的作用显著性大小,运用k折交叉验证法,充分考虑模型的拟合能力和预测能力,分段对比分析了BP神经网络模型和逐步回归模型的可靠度和精确性。结果表明,逐步回归模型的验证误差分布范围和平均误差更小,具有更高的预测精度;最终所建的表面硬度预测模型整体及系数显著性强,能够应用于超声滚挤压加工表面质量的优化提高研究中。

超声滚挤压轴承套圈表层残余应力模型

通过超声滚挤压强化试验,检测了不同工艺参数下残余应力的数据,分析了轴承套圈表层残余应力的变化规律,探究了超声滚挤压工艺参数对轴承套圈表层残余应力的影响,建立了超声滚挤压残余应力的回归模型并验证了其可靠性。研究结果表明,超声滚挤压强化后试样表层残余应力为压应力,残余压应力随进给量和主轴转速的增大而减小,随静压力的增大均呈增大趋势,且随着静压力的增大,残余压应力峰值点由表层向基体方向移动;所建立的超声滚挤压残余应力回归模型的最大相对误差为3. 78%,可以对不同超声滚挤压工艺参数的残余应力进行预测及工艺参数优化。

滚轮滚挤压过程的有限元建模与分析

在试验研究的基础上,通过非线性有限元软件MSC.Marc采用Johnson-Cook流动应力模型对滚轮滚挤压45号钢进行了二维有限元数值模拟,从微观角度了解滚轮滚挤压变形机理并得出在特定条件下滚轮滚挤压后工件表面的残余应力分布;从车削残余应力的角度分析了车削加工对滚挤压效果的影响。模拟结果表明工件最表层的车削拉伸残余应力在滚挤压后转变成了高数值压缩残余应力,它延缓了零件表层疲劳裂纹的萌生和扩展,说明滚挤压过程能极大地改善零件性能。

42CrMo轴承钢超声滚挤压表面加工硬化程度研究

为探究超声滚挤压强化对42CrMo轴承钢表面加工硬化程度的影响,本文通过正交试验、极差分析、方差分析探究各工艺参数对加工硬化程度的影响规律、显著性和贡献率,采用逐步回归的方法构建超声滚挤压表面加工硬化程度预测模型。研究表明:超声振幅和静压力是影响42CrMo材料应变的主要因素,而工件转速和进给速度影响应变的分布;振幅表面加工硬化程度影响最大,贡献率达到了71.61%,进给速度最小,贡献率仅为0.41%;表面硬化程度随超声振幅、静压力增大而增大,随工件转速的增大先增大后减小,随进给速度增大缓慢减小;基于逐步回归预测模型获得的加工硬化程度值与实测值基本一致,所构建的预测模型整体显著性较强具有很高的可靠性和预测能力。

滚挤压加工对颗粒增强金属基复合材料表面粗糙度的影响

将滚挤压加工工艺引入到颗粒增强铁基复合材料的精加工领域,得出了各工艺参数、增强相含量等因素对表面粗糙度的影响规律,分析了这种复合材料的滚挤压加工机理,并优化了工艺条件。

车削参数和滚挤压参数对滚轮滚挤压表面质量影响分析

滚挤压是一种金属表面微塑性连续变形精加工工艺,现在日益被用作切削加工后的表面强化终处理工艺以获得具有压缩残余应力的高性能低粗糙度的镜面零件表面。本文分析了车削前处理工艺对后续滚挤压加工效果的影响,采用考虑交互作用的L27(313)正交试验设计与分析方法研究了车削滚挤压复合工艺中车削三要素(即车削速度v、车削进给量f、车削深度ap)和滚挤压三要素(即滚挤压速度vb、滚挤压进给量fb、滚挤压深度ab)对滚轮滚挤压45号钢的滚挤压效果(即表面粗糙度Ra、小负荷维氏硬度Hv的影响规律),其中考虑了对滚挤压效果影响最显著的车削进给量f、滚挤压深度ab与滚挤压进给量fb两两之间的交互作用,分析得出了对滚挤压效果影响最显著的主要因素及其规律。从试验的角度发现车削进给量对滚挤压效果有显著影响,与理论分析和预测相吻合。

超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度数学模型对比分析

为了提高超声滚挤压轴承套圈的表面性能,以轴承套圈为研究对象,通过超声滚挤压试验,对试验结果进行数理统计分析,研究加工参数对超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度的影响;再对超声滚挤压试验进行正交试验设计,将超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度与各加工参数相互匹配,建立响应曲面和BP神经网络模型,两个模型试验结果与预测结果的对比表明所建立的轴承套圈表面粗糙度BP神经网络模型的相对误差控制在4. 5%左右,最大误差不超过5. 06%,预测结果具有更高的可信度,且优于响应曲面模型预测结果,可以进行不同超声滚挤压参数的轴承套圈表面粗糙度的预测。

滚挤压加工对颗粒增强铁基复合材料表面硬度的影响

研究滚挤压加工工艺对颗粒增强铁基复合材料表面硬度的影响,结果表明,滚挤压加工工艺在一定程度上改善了颗粒增强铁基复合材料的表面硬度。随滚压力及滚挤压次数的增加,表面显微硬度随之上升,而随进给量的增加,表面显微硬度变化的幅度减小。通过试验得出加工这种复合材料合理的工艺参数范围。

基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究

针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题,采用增加动量项和学习率自适应调整的BP 神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型,并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究,试验结果表明该模型可用于 滚挤压加工表面质量的预测。

超声振动滚挤压对金属表面微观组织的影响分析

超声振动滚挤压技术作为一种新型的高能表面强化技术,不仅可以有效的提高金属表面的完整性,还可以改善金属零件的耐疲劳性能。本文选取了45钢金属材料作为实验研究的对象,使用超声振动滚挤压技术作用于钢金属的表面,通过详细的对比看出,金属零件的表面显现出来一些纤维化的情况,导致金属零件表面出现这种纤维化,与超声波的振动幅度、挤压都有很大的关系。振动幅度越大,挤压速度越快,金属零件表面纤维化的程度就越明显。