薄壁板高速铣削加工过程中的让刀误差预测

为了研究薄壁工件在铣削加工过程中的让刀误差以及获得使让刀误差较小的优化铣削参数,以薄壁板为例,在进行高温拉伸试验和高速压缩试验获得材料力学性能的基础上,建立了薄壁板铣削过程的热力耦合有限元模型.通过模拟螺旋立铣刀与工件材料之间相互的物理作用,获得了铣削力的变化曲线和铣削热的分布,同时得到了在刀具与工件之间物理作用下壁板随刀具的旋转与进给运动而产生的让刀变形,从而得到了薄壁板在铣削过程中的最大让刀误差.根据该有限元模型的结果可以优选薄壁件铣削用量,优化刀具几何形状,弥补让刀变形.

基于铣削力精确建模的工件表面让刀误差预测分析

航空航天制造业结构件的高速铣削加工中,在切削力作用下由整体铣削刀具挠度变形所引起的工件表面让刀误差,严重制约零件的加工精度和效率。针对这一问题,通过建立铣削力精确预测模型,结合刀具刚度特点,对工件让刀误差进行预测分析。将切削速度和刀具前角对切削力的影响规律引入二维直角单位切削力预测模型,并通过试验进行相关系数标定。借助等效前角将直角切削力预测系数应用到斜角切削力的预测,通过矢量叠加构建整体刀具三维切削力模型。分析刀具挠度变形对铣削层厚度及铣削接触中心角范围影响规律。基于离散化的刀具模型和切削力模型,建立铣削载荷条件下刀具等效直径悬臂梁模型弯曲变形计算方法。构建以刀具变形对铣削过程影响作用规律为反馈的刚性工件表面让刀误差及切削力柔性预测模型,通过整体铣刀铣削试验验证所建立理论模型的预测精度。

机器人铣削加工让刀误差建模与分析

在机器人切削加工工艺过程中,让刀误差是影响切削加工精度的重要因素之一。以球头铣刀铣削加工为研究对象,视其为准静态运动过程,根据机器人静弹性力学模型和球头铣刀切削力模型,建立了机器人切削过程的让刀误差数学模型。同时,提出了一种基于基因遗传算法的刀具姿态优化方法,以减小切削过程的让刀误差。最后,通过仿真分析了切削参数、刀具姿态和机器人刚度等因素对让刀误差的影响,验证了刀具姿态优化方法的可行性。

基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测

基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际.

基于铣削力精确建模的机匣铣削让刀仿真

采用Python脚本语言对ABAQUS的前、后处理模块进行二次开发,将铣削力依次加载到铣削区域各点,获得延伸机匣让刀引起的加工变形数据。为使仿真结果准确,利用机械力学模型对加工过程中的铣削力进行精确建模。仿真结果符合实际加工中的让刀情况,证明了该铣削力模型和仿真方法适用机匣零件的加工让刀预测,研究结果为此类零件的工装设计提供了指导。

R铣刀精确铣削力建模的机匣铣削让刀仿真研究

采用Python脚本语言对ABAQUS软件的前处理模块进行二次开发,将铣削力依次加载到铣削区域各点,获得延伸机匣由让刀引起的加工变形数据。利用机械力学模型,综合考虑前刀面剪切效应和后刀面犁切效应对R铣刀铣削力进行精确建模。仿真结果符合实验加工中的让刀情况,证明了该铣削力模型和仿真方法适用于机匣薄壁零件的加工让刀预测,研究结果对此类零件的工装设计提供了理论指导。

大型曲面薄壁件多点柔性工装装夹布局优化

采用Python脚本语言对ABAQUS的前处理模块进行二次开发,将铣削力依次加载到铣削区域各点,获得由让刀产生的轮廓度误差与装夹布局关系数据;根据多元非线性回归理论建立以支撑单元布局为设计参数的大型曲面薄板件让刀误差数学模型,并采用全局寻优能力较强的遗传算法进行布局优化。结果表明:优化后的支撑单元布局合理,系统资源利用率最佳,与均匀布局相比轮廓度误差降低了39.1%,满足了飞行器薄板件的高速高精加工需求。