高速微铣削Al_2O_3工程陶瓷工艺参数试验研究

Al2O3工程陶瓷因高强度、高硬度、耐高温等优良特性被广泛应用于航空航天、国防工业、微电子工业等领域。验证了利用金刚石涂层刀具高速精密微细铣削Al2O3工程陶瓷材料的可行性。通过小型高速微铣床对陶瓷工件进行全径铣削微沟槽正交试验,评价指标为加工后得到的表面粗糙度Ra和Rz值,试验因素分别为主轴转速、进给速度和轴向切深,采用极差法分析了各因素对工件表面粗糙度的影响规律,利用多元线性回归的方法对数据进行分析,优化后得到了适合于Al2O3工程陶瓷材料的微铣削加工工艺参数。

高速微铣削铝合金铣削力与表面粗糙度研究

随着航空航天技术的发展,微小零部件变得越来越重要,对制备具有表面质量好、尺寸精度高、加工误差小的微机械结构提出了新的挑战。通过高速微铣削技术在7075航空系列铝合金表面铣削微细直槽结构,以主轴转速、进给速度与轴向切深为研究因素,采用多因素正交试验与极差、方差分析法分别对铣削力和表面粗糙度进行研究。结果表明:铣削参数对铣削力的影响按从大到小依次为进给速度、轴向切深、主轴转速;增大主轴转速,减小进给速度和轴向切深可获得较小的铣削力与较高的加工精度;主轴转速对表面粗糙度Ra影响最大,进给速度次之,轴向切深对其影响最小;当主轴转速为48000r/min,进给速度为30mm/min,轴向切深为20μm时,高速微铣削铝合金微细直槽表面质量最优。

高速微铣削难加工材料切削参数优化试验研究

利用高速精密微铣削机床在钛合金Ti6Al4V与不锈钢0Cr18Ni9表面加工微沟槽结构,以沟槽底面粗糙度Ra为目标,优化难加工材料的切削参数。分别采用单因素试验与多因素正交试验研究主轴转速、进给速度与轴向切深对表面粗糙度的影响规律,通过极差与方差分析法指出各切削参数对表面粗糙度影响的主次顺序与最优参数组合。试验结果表明:由于两种材料具有不同的物理、化学与机械加工性,所以表面质量有所差异,加工钛合金与不锈钢时,各因素对表面粗糙度的影响从大到小依次分别为vf>n>ap与vf>ap>n;在本次试验条件下,为了提高零件的加工表面质量,应适当提高主轴转速,减小进给速度与轴向切深,因此选择铣削钛合金的最优参数为n=30000r/min、vf=40mm/min、ap=10μm,铣削不锈钢的最优参数为n=48000r/min、vf=30mm/min、ap=10μm。

变齿距铣刀高速微铣削的动态特性及稳定性研究（英文）

在高速微铣削加工过程中,提高生产效率和零件质量的需求日益强烈,这使得机床一直在系统的动态稳定性极限附近工作,而机床颤振的存在是限制微铣削加工生产率的主要障碍。基于颤振稳定性的准确预测,能采取一些措施来提高动态稳定性极限,例如通过改变铣刀结构。提出了数值分析与铣削实验相结合的方法,采用变齿距微铣刀来研究铣削加工的动态特性和稳定性。另外提出了采用时域仿真的输出力来表征加工稳定性的新方法,采用变齿距铣刀可以非常有效地提高某些速度范围的颤振稳定性。对于选定刀具的加工,这种方法可以用于加工优化,或在设计阶段预测刀具新型结构的性能。

基于独立分量分析的高速微铣削力混合信号噪声分离方法

为得到高速微铣削力的真实信号,并且准确识别各激励源,对微铣削力混合信号分离和识别技术进行研究。首先对铣削力混合信号矩阵进行预处理,利用对预处理结果的独立成分分析(ICA)分离得到独立源信号矩阵,再通过快速傅里叶变换(FFT)得到独立源信号的频谱,最后分析并结合实验工况识别出微铣削力信号、机械噪声信号和环境噪声信号。实验结果表明:该方法具有同时分离非高斯性的机械噪声信号和高斯性的环境噪声信号的优点,可以弥补传统方法只能抑制高斯噪声信号的不足。

Ti6Al4V钛合金高速微铣削过程中毛刺形成机理的研究

文章建立了Ti6Al4V高速微铣削过程中毛刺形成的有限元模型。由于毛刺出现在逆铣削过程中微铣刀切出工件处的数量远远大于其他位置的出现数量。因此,建立了逆铣削微铣刀切出处的有限元模型,毛刺变形方面采用JC本构模型,并通过实验对所提出的模型进行验证。实验结果表明,仿真获得的毛刺高度和宽度与实验验证值之间的最大误差为15%。为验证切削速度是影响毛刺形成的主要因素,针对切削速度对毛刺尺寸的影响进行了进一步的分析。仿真结果表明,若刀具转速由1000rpm增加到20000rpm时,毛刺尺寸(高度和宽度)相应减少96%。因此,在Ti6Al4V高速微铣削过程中,切削速度是影响毛刺尺寸的最主要因素。另外,通过该模型可以实现减少微细加工中微细零件的毛刺数量或抑制毛刺的形成。

高速微铣削稳定性的声发射监测

针对高速微铣削过程的稳定性没有直接衡量标准的问题,提出了采用声发射信号对不同加工参数下的高速微铣削过程进行监测的方法。利用添加高斯白噪声的集合经验模态分解法对采集到的信号分解重构,计算声发射信号的幅度、能量、中心频率的均方根和方差值作为特征值。对按权重进行加和后的信号特征总值与加工参数的关系进行分析。试验结果表明,主轴转速和声发射信号稳定性呈负相关,进给速度、轴向切深、径向切深和声发射信号稳定性呈正相关,轴向切深对稳定性影响最大。

基于振源识别的高速微铣削机床状态研究

对介观尺度下三向正交的高速微铣削力混合信号提出一种有效的分离算法,从而获得高速微铣削力的真实信号及机床振动信号并基于此对机床状态进行分析。算法首先以信息量为处理标准将观测信号初步分离,再将分离得到的各分量信号作为行向量构造矩阵,最后对该矩阵进行以高斯性最大为度量的分离,逐一得到各激励源信号,并对其快速傅里叶变换得到频谱,结合机床结构及介观尺度下高速微铣削加工特点,识别微铣削力信号及机床状态信息。实验结果分析表明:该方法可成功对介观尺度下高速微铣削加工中主要激励源和机床状态进行有效识别。

ANALYSIS ON SURFACE INTEGRITY DURING HIGH SPEED MILLING FOR NEW DAMAGE-TOLERANT TITANIUM ALLOY

Surface integrity of a new damage-tolerant titanium alloy （TC21）, including surface roughness, microhardness and metallurgical structure is investigated when normal and high speed milling are used at different tool wear status. Results show that good surface integrity of TC21 can be obtained in high speed milling. In addition, even in acutely worn stages, there is no so-called serious hardening layer （or white layer） according to the studies on microhardness and metallurgical structure.