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。

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。

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。

风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型

为了实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的合理控制,以静压力、进给速度、转速和振幅为加工参数进行超声滚挤压正交试验设计,采用遗传算法对BP神经网络算法进行改进,借助正交试验数据建立风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型,并验证预测模型的准确性,再应用BP神经网络预测模型分析各加工参数对风电轴承套圈表层物理力学性能的影响规律。结果表明:风电轴承套圈表层残余压应力试验值与预测值平均相对误差为3.9%;表面加工硬化程度平均相对误差3.31%,试验值与预测值相差较小,证明了BP神经网络预测模型的预测精度较高;预测结果表明随着静压力的增大,残余压应力和表面硬度呈增大趋势;随进给速度增大,残余压应力和表面硬度减小;转速增大使表面硬度增大,残余压应力减小;随着振幅的增加,残余压应力呈增大趋势,表面硬度呈先增大后减小的趋势。预测模型的预测规律与试验规律相一致,能够实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的预测。

基于灰色关联分析方法的超声滚挤压工艺参数优化

为了获得超声滚挤压最优加工工艺参数,以42CrMo钢为研究对象,采用正交试验法设计4因素5水平的超声滚挤压试验。以正交试验数据为基础,基于灰色关联分析方法,将多目标优化问题转化为单目标灰色关联度优化问题,获得最优工艺参数为转速300 r·min^(-1)、进给速度15 mm·min^(-1)、振幅25μm、静压力600 N;通过主效应方法分析工艺参数对42CrMo钢表面粗糙度、表面残余应力、硬度和灰色关联度的影响规律,同时对试验数据进行回归分析,建立工艺参数和灰色关联度间的二阶回归模型,并验证了模型的可靠性;对优化结果进行了超声滚挤压试验,得到最优超声滚挤压工艺参数下的灰色关联度为0.816,大于正交试验中的最大关联度,说明灰色关联分析方法可以用于确定最优的超声滚挤压工艺参数,满足对42CrMo钢表层性能优化控制的要求。

基于模拟退火的超声滚挤压工艺参数多目标优化

为了提高经过超声滚挤压处理后的金属材料表层性能,延长其使用寿命,以42CrMo为研究对象,基于4因素5水平正交试验,采用响应曲面法分别建立表面粗糙度、表层残余应力和加工硬化程度的预测模型。为获取42CrMo较优的表层性能,运用模拟退火算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证。结果表明:迭代次数为3000次的优化效果最好,优化后的42CrMo超声滚挤压加工表面粗糙度、加工硬化程度和表层残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在5%以内,该多目标优化模型可实现对超声滚挤压工艺参数优化,并用于指导实际生产加工。

基于NSGAⅡ算法的超声滚挤压工艺参数优化

以提高金属材料的表层性能为目标,以42CrMo钢为研究对象,采用正交试验方法设计了以工件转速、进给速度、静压力以及振幅作为工艺参数的超声滚挤压试验。基于正交试验数据建立了工艺参数和金属材料表面粗糙度、表面残余应力和表面硬度间的多元回归模型,并采用方差分析法验证了模型的可靠性与稳定性。运用非支配排序遗传算法对回归模型进行了双目标和三目标优化,研究了遗传代数对Pareto最优解集的影响,获得了多组最优加工参数组合。结果表明,NSGAⅡ算法可用于获取最优的超声滚挤压工艺参数组合,用来指导实际加工生产。

超声滚挤压轴承套圈表面残余应力预测模型建立

为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型。通过对三种预测模型进行对比分析,结果表明,轴承套圈表面残余应力预测模型预测精度由高到低依次是GA-BP、改进BP神经网络预测模型、传统BP神经网络预测模型;且GA-BP所建立的轴承套圈表面残余应力的预测模型的平均误差控制在2.58%,因此该预测模型可以进行不同参数下电轴承套圈表面残余应力的预测。

基于粒子群算法的超声滚挤压工艺参数多目标优化

为提高薄壁轴承套圈表层性能,延长其使用寿命,以42CrMo材料为研究对象,基于4因素5水平正交试验,采用逐步回归法分别建立表面粗糙度、表层残余应力和加工硬化程度预测模型。为获取较优的42CrMo材料表层性能,运用粒子群算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证。结果表明,迭代次数为200次的优化效果最好,优化后的42CrMo材料超声滚挤压加工表面粗糙度、加工硬化程度和残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在10%以内,所建立的多目标优化模型具有较高的精度和应用价值,可实现对超声滚挤压工艺参数的优化,用于指导实际生产加工。

42CrMo钢超声滚挤压力学性能研究及参数优化

为提高42CrMo钢轴承套圈的力学性能,基于超声滚挤压加工过程中滚压头的运动学分析和改进的J-C本构模型,对不同参数下42CrMo钢轴承套圈的超声滚挤压加工过程进行了有限元数值模拟,建立了响应曲面预测模型及交互响应曲面图,并研究了不同参数对力学性能的影响规律。结果表明:残余压应力随着转速和进给速度的增大先增大后减小,与振幅和静压力为正比例关系;硬度与振幅和静压力为正比例关系,与进给速度为反比例关系,而随着转速的增大先增大后减小。使用自适应模拟退火算法对仿真预测模型进行优化,得到了最优加工参数解集为:转速为290~360 r·min^(-1)、进给速度为18~24 mm·min^(-1)、振幅为19~22μm、静压力为580~650 N,最优力学性能参数解集为:残余压应力为1002~1033 MPa、硬度为773~793 HV。最后通过实验验证了仿真模型以及优化结果的准确性。

基于综合评分与响应曲面法超声滚挤压加工参数优化

为综合改善轴承套圈的表面质量,以表面粗糙度、残余应力、显微硬度为评价指标,对42CrMo钢进行超声滚挤压正交试验。通过对加工参数各水平进行极差分析,得到其对42CrMo钢各表层性能评价指标的影响规律;基于熵权理论确定表面粗糙度、残余应力、显微硬度的权重,构建轴承表层性能综合评价体系,得出加工参数对综合表层性能的影响程度以及最优加工参数组合;通过响应曲面优化得到最优加工参数组合,与综合加权优化后的加工参数组合进行对比,并通过试验验证其准确性。结果表明:表面粗糙度、残余应力和显微硬度占综合表层性能的权重分别为:0.525、0.334和0.141,加工参数对综合表层性能的影响程度为:转速>静压力>振幅>进给速度;两种优化方式的对比试验结果表明,响应曲面的优化效果较好,其最优加工参数组合为:转速为160 r·min^(-1)、进给速度为38.8 mm·min^(-1)、振幅为21μm、静压力为539.4 N,实现了加工参数多目标优化的全局最优。

42CrMo钢超声滚挤压表面硬度有限元分析及参数优化

为了提高42CrMo钢零件的耐腐蚀性和抗疲劳性,基于ABAQUS建立了超声滚挤压有限元仿真模型,通过单因素试验和响应曲面法,分析了工艺参数对42CrMo钢表面硬度的作用规律和影响程度,同时对所建立的二阶响应曲面模型进行了显著性检验和工艺参数优化。结果表明,42CrMo钢的表面硬度随转速和进给速度的提高呈现先增加后下降的趋势,随着振幅和静压力的增大而增大。由响应曲面分析可知,振幅对表面硬度的影响最大,优化得到最优工艺参数组合为:转速为418 r·min^(-1)、进给速度为15 mm·min^(-1)、振幅为25μm、静压力为600 N。对优化结果进行超声滚挤压试验,将仿真优化结果和试验结果进行对比,误差在5%以内,验证了超声滚挤压仿真模拟对42CrMo钢的表面硬度进行预测的可行性。