基于深度学习的TC32钛合金BTA深孔钻削容屑系数和切屑形态研究

在钛合金深孔钻削过程中,由于其难加工性经常会存在刀具磨损严重、排屑困难和内孔表面质量差等问题。为了获得具有良好内孔表面质量和切屑形态的钛合金深孔类零件,以新型钛合金TC32为研究对象,在不同工艺参数下基于深度学习和BP神经网络进行了TC32钛合金的容屑系数预测和加工试验验证。研究结果表明:预测模型的决定系数R 2为0.921,拟合程度和精度较高,预测性能良好;当进给量为0.08 mm/r、主轴转速为435 r/min时容屑系数为5.6,切屑形态以C形屑和短带状屑为主,排屑顺畅且加工过程稳定。

BTA深孔加工中流体力引起的钻杆涡动的研究

分析了BTA深孔加工中钻杆和工件内孔壁间由于切削液的存在而引起的旋转钻杆涡动问题。首先以非线性形式给出了钻杆旋转时受到的切削液反作用力,然后建立了有流体力作用时钻杆运动的数学模型,分析了切削液引起的钻杆涡动和失稳的力学机理与条件,证明了失稳的主要原因是自激振动,而激振力引起的次谐振是次要原因。通过分析失稳与钻杆运动参数的关系,得出了对生产实践有指导意义的切削用量选择准则,理论分析结果与实际生产中使用的数据一致。

BTA深孔钻切削过程实验研究

通过BTA深孔钻削加工过程的实验,探讨了其切削机理,主要研究了BTA钻头切削部几何角度和切削用量对切屑变形的影响。实验结果显示,中心切削刃切下的切屑变形最大,各切削刃对切屑变形的影响趋势基本相同。本实验研究丰富了深孔加工的切削机理,为优化深孔加工的切削参数奠定了基础。

BTA深孔钻削EA4T钢的屑形研究

通过深孔钻床加工同批次空心车轴试验,研究错齿BTA深孔钻在不同切削参数(切削速度、进给量、切削液流量及压力)下的切屑形态对排屑效果的影响。由试验可知:当切削速度为80m/min、刀具进给量为0.2mm/r、切削液压力达到2.8MPa、切削液流量控制在90L/min时,加工后所产生的C形屑是深孔钻削排屑过程中的理想屑形。

BTA深孔钻加工工艺影响因素的实验探究

研究深孔加工过程中的直接影响因素,通过实验数据对比和理论分析,证实了材料、钻杆稳定性、切削液及钻削用量等诸多因素对钻削工艺有影响;并依据可行性原则提出一些策略和方案,为深孔工艺的设计和操作者提供参考。

BTA深孔钻杆的涡动研究

对BTA深孔钻杆在加工过程中的涡动问题进行研究。分析了在切削液作用下BTA钻杆与内孔接触与非接触时的钻杆受力情况,得到钻杆在涡动面上的运动平衡方程,推导出钻杆发生涡动的理论涡动点和钻杆脱离内孔的理论阀值点。总结出钻杆因不平衡量作用时产生的偏心距小于理论涡动点时,钻杆不会产生涡动,即使存在最终也会因切削液流体力作用而消失;同时涡动角频率的绝对值小于理论阀值时,钻杆会脱离孔壁,而涡动角频率达到阀值后,钻杆运动就可能发展成为沿孔壁反向滚动的定常涡动。所得结论对BTA深孔加工的动态稳定性研究,尤其是对钻杆扰动和偏心现象的研究,具有理论和实际意义。

错齿BTA深孔钻削切屑变形断裂影响因素研究

利用错齿BTA深孔钻削切屑弯曲变形规律,对导致错齿BTA内排屑深孔钻切屑断裂的影响因素进行了分析,通过试验研究了错齿BTA深孔钻削切屑的变形断裂随刀齿钻削半径、钻削工艺参数、断屑台尺寸的变化规律。研究结果表明,刀齿钻削半径对切屑厚度影响很大,随钻削半径的增大,各刀齿切屑厚度增大,切屑厚度最大值点均位于刀齿切屑大径边缘且中心齿、中间齿、外齿的切屑厚度最大值依次减小;与转速相比,进给量对切屑厚度和切屑应变增量的影响更大,随进给量增大,切屑厚度增大,切屑应变增量增大;随断屑台宽度减小、高度增大,切屑应变增量增大,断屑条件改善。

内外切削液共同作用下的BTA钻杆的涡动条件

主要研究BTA深孔钻杆在加工过程中的涡动问题,通过分析BTA钻杆在内外切削液共同作用下的受力情况,推导出钻杆在涡动面上的平衡方程,从而获得钻杆涡动角频率与偏心距的函数关系以及钻杆发生涡动的条件。所得结果对BTA深孔钻的动态稳定性研究,特别是切削液对钻杆的扰动影响和钻杆偏心,具有理论和实际意义。

BTA深孔钻杆振动主动控制实验研究

为减小BTA深孔钻削加工过程中钻杆振动对刀具寿命和工件加工精度的影响,开发了一种钻杆振动主动控制系统。所设计的超磁致作动器(GMA)能够满足钻削振动高频响和高精度的控制要求。在系统总体设计的基础上分别对钻杆振动模型和作动器动力学特性进行了分析,建立了传递函数模型。利用MATLAB软件对PID算法控制系统进行仿真,最终通过实验验证了所设计的振动主动控制系统对钻杆振动抑制的有效性。

错齿BTA深孔钻导向条与孔壁接触状态仿真研究

分析BTA深孔钻削工作原理与受力特点,采用ANSYS软件建立了错齿BTA钻头导向条与孔壁之间的有限元接触分析模型,通过静力学仿真分析,获得了钻削过程错齿BTA深孔钻头导向条与孔壁实际接触状态,研究了接触应力和接触区域随导向条位置角的变化规律。结果表明仿真所获得的接触区域与实际钻削过程导向条的磨损图基本一致,导向条与孔壁的接触主要集中在导向条前端很小的区域,导向条位置角对接触应力与接触区域具有重要影响,通过对导向条位置角的优化可以很好地改善接触状态,为错齿BTA深孔钻头的优化设计提供了依据。

BTA深孔钻断屑研究

通过对BTA深孔钻头排屑通道的研究,提出了理想切屑的形态以及断屑的主要措施。尤其对振动钻削断屑进行了深入的理论分析,通过试验,探讨了切屑形态变化与切削参数之间的关系,总结出断屑的最佳切削条件。

错齿BTA深孔钻削切屑变形及刀屑接触长度分布规律研究

断排屑问题一直是错齿BTA内排屑深孔钻削的难点,通过建立切屑流经断屑台的几何变形模型分析了刀屑接触长度对错齿BTA钻削切屑的变形断裂的影响,采用有限元分析软件DEFORM-3D建立了错齿BTA钻头钻削仿真模型,对各刀齿切屑的形成及变形规律进行了分析,研究了刀屑接触长度随刀齿钻削半径分布规律及其随钻削条件的变化规律,并利用实验对仿真结果进行了验证分析。结果表明,仿真结果可信,刀齿钻削半径对切屑的变形及刀屑接触长度影响很大,刀屑接触长度随钻削进给量增大而增大,随转速增大而减小,随工件材料强度增大而增大。

BTA深孔钻结构优化

深孔加工技术中钻孔时出现偏斜是普遍存在的问题,加工又一难点是排屑困难。提出了用切削液消除或减小钻孔偏差的数学模型,其原理是液压锁紧,基于以上原理设计了带正锥度的BTA深孔钻,并通过实验验证其加工出的工件孔轴线的偏斜度得以减小;另外通过在BTA喉部后端设计二级入流口以形成一定负压,完成负压抽屑作用,利用CFD软件对优化后的BTA深孔钻进行流体仿真,观察到BTA深孔钻喉部的排屑效果显著提高。

基于人工神经网络BTA钻削时表面粗糙度的预测

为解决深孔加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于BP神经网络的表面粗糙度在线辨识方法,并以BTA钻削为例,建立表面粗糙度BP神经网络在线辨识模型,并将其引入钻削加工领域。该模型能方便地预测钻削加工参数对加工表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随切削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面粗糙度的控制提供了依据。实验和仿真结果表明,基于BP神经网络模型能够很好地预测表面粗糙度,对提高加工表面粗糙度具有一定的指导意义。

基于BTA原理的轴套深孔加工方法

介绍了基于BTA原理设计的轴套深孔加工方法，即钻杆外冷却、内排屑钻孔法，用于加工直径16—40mm、深径比在100以内的的深孔。在使用普通车床的卡盘、中间支架和刀架滑板的基础上，设计了一套包括动力头、给液器等装置，解决了轴类零件中心找正、装夹固定、钻头定位和导向等难题，其结构简单，可以方便地在普通车床上使用。并且通过不同的方法组合，也可以用于板类零件加工深孔。给出了详细的加工方法和参数选用，经过实际生产使用表明，该装置运行可靠，操纵维护方便。

BTA深孔钻削系统粘滑振动及多瓣形振纹形成原因分析

使用BTA加工系统对一批深度为1060 mm的工件进行深孔钻削,进给至中后期,加工表面存在严重质量缺陷,表现为多瓣形周期性振纹;为探究振纹形成原因,通过工件-刀具耦合摩擦模型,建立钻削系统运动微分方程并将实际物理参数代入解中;对比钻削系统进给至300 mm和900 mm深度时钻削系统的响应特征,发现中后期时钻削系统发生明显粘滑振动;结合CAE分析讨论进给至不同时期的钻杆末端振动类型及钻头加速度-频域响应结果,发现当进给至900 mm深度时,钻削系统鲁棒性明显低于进给至300 mm时的鲁棒性;利用加速度传感器对BTA钻削系统开展实验研究,当钻削系统发生粘滑振动现象时,实测出具有较明显周期性特征振动信号,且与工件出现周期性瓣形振纹的时间吻合。

深孔加工切削液造成BTA钻杆涡动分析

利用BTA钻杆内切削液的Reynolds方程,得出钻杆所受流体力与钻杆转速、涡动和挤压效应之间的关系。分析深孔加工钻杆产生涡动的原理,指出促进钻杆正进动的流体分力是钻杆发生涡动的根本原因。模拟并分析了在不同时刻钻杆圆涡动形态,指出在只受到流体力时,钻杆可以稳定地运动。研究钻杆的反进动,揭示挤压油膜阻尼器的工作原理。利用MATLAB软件模拟分析添加挤压油膜阻尼器前、后钻杆的运动情况,证明挤压油膜阻尼器可以显著减小钻杆涡动。

基于进化神经网络BTA钻削表面粗糙度的在线预测

表面粗糙度是表面加工质量的重要指标之一,影响零件的使用寿命,因此在线预测表面粗糙度具有重要意义。由于BP神经网络的算法本身存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢和全局搜索能力弱等缺陷,故采用遗传算法优化BP神经网络的结构和初始参数并设计基于进化神经网络的学习算法,建立BTA钻削在线预测的神经网络模型。仿真和实验结果表明,进化的BP神经网络能够很好的预测表面粗糙度,克服了BP神经网络容易陷入局部极小值的问题,为BTA钻削的研究提供了新的思路。

深孔加工中BTA刀具钻削温度场与磨损的研究

利用Pro/E创建了多刃错齿BTA刀具模型,并采用DEFORM-3D大型商业有限元分析软件对钻削过程进行仿真模拟,模拟分析了钻削过程中BTA钻刀齿温度变化及温度场分布情况。通过数码显微系统实施观察,得到各切削刃的磨损状况。为提高钻削加工质量和完善刀具制作工艺提供了重要的指导意义。

基于神经网络的BTA刀具磨损量预测

用单齿BTA刀具进行深孔钻削时,刀具磨损通常以刀齿后刀面磨损为主。本文提出一种基于人工神经网络的后刀面磨损值预测方法,采用试验设计的方法进行BTA钻削试验,通过万能工具显微镜来测量刀齿后刀面的磨损值,得到训练样本。通过有限的训练样本建立关于切削速度、进给量和轴向力的刀齿后刀面磨损量的预测模型,然后运用MATLAB进行仿真与计算。试验和仿真结果表明,该模型能有效预测刀齿后刀面磨损值,为减少刀具磨损提供了依据。