钛合金电火花加工间隙流场排屑过程数值仿真研究

采用数值模拟方法对电火花加工过程中间隙流场的碎屑排出情况进行仿真研究。计算结果表明,在电极的上升段,大量粒子被带出凹槽,排屑效果显著;在电极的下降段,仍有部分粒子被继续排出间隙区域。对比不同尺寸的钛合金粒子分布可以发现,排出粒子的数量随粒子直径的增加而减小,说明小粒子更易被排出。对流场内速度矢量分布进行分析可以发现,在电极上升过程中,其下表面下方区域存在涡结构,这是排出颗粒粒子的主要动力;在电极下降过程中,涡结构出现在间隙区域上方电极两侧,继续带动部分粒子排出。

电火花成形加工技术的现状与挑战

从应用、机床和加工工艺三方面综述了电火花成形加工技术的现状,根据未来市场对特殊材料、微细复杂结构零部件精密加工以及智能化、数据化和网络化的需求,提出了我国电火花加工技术面临的挑战。

大型闭式整体叶轮电火花加工技术研究

介绍了激冷气压缩机用大型闭式整体叶轮的加工方法,包括五坐标加工中心整体加工、轮盘叶片和轮盖组合焊接加工、整体电火花成形加工等工艺方法。通过对比分析,提出了一种行之有效的电火花成形加工工艺方法。通过叶轮模型及数据进行三维建模,再根据三维模型进电极设计与制造,最后进行电火花成形加工和在线检测等研究,最终完成了国内首例直径大于700 mm的大型闭式整体叶轮的制造。

流体通道电火花加工技术研究及应用

针对离心式压缩机、空分压缩机等航空装备领域及其加工制造装备中的关键零部件——大型法兰端盖内部流体通道(又称内部弯曲孔)的加工难题,提出了一种内部流体通道的电火花加工方法,研究了用于内部流体通道电火花加工的柔性传动装置的实现结构,研制了弯曲避让结构、绝缘和排屑结构及内部流体通道电火花加工工艺技术,解决了传统加工方法工序多、成本高,多开辅助孔影响零件寿命,易开裂造成毒液气泄漏、增加安全隐患的问题。加工内部流体通道直径可达15~20mm,测试样件两端孔与内部流体通道共面度≤0.8mm,且对接处光滑过渡,表面粗糙度Ra≤3.2μm,可实现多种倾斜角度的内部流体通道的加工,为各领域相似结构零部件的设计和制造提供了一种行之有效的方法。

基于卷积神经网络和Huffman编码的电火花加工穿透检测技术研究

为了解决电火花加工薄壁中空复杂零件穿透检测难题,提出一种通过采集电极工件间电流、电压数据并利用卷积神经网络进行分类的算法。针对在不同放电条件、不同工件材料、不同电极材料条件下,构造神经网络时需要选择不同权值参数造成的实时运算数据量过大问题,采用Huffman编码方式对权值参数进行压缩处理,并在运算时写入高速缓存中,便可针对不同加工条件灵活选择最优的权值参数,提高CPU利用率。通过累计实验表明,该方法可对不同加工条件的穿透深度进行有效控制,减小硬件开销,降低算法复杂度。

基于运行可靠性的电火花加工机床监控维护系统设计

电火花加工机床因不正确的操作和维护而引发的故障率较高。为此研究并设计了电火花加工机床监控维护系统,实现对机床状态的监测和机床的维护,提升了机床的运行可靠性。考虑到监控维护系统自身的可靠性是实现监控准确可靠的必要条件,因此从硬件可靠性设计角度对各模块的设计进行了深入探讨,所形成的装置已在电火花加工机床的监控系统上得到应用和验证。

基于LSTM循环神经网络电火花小孔加工工艺目标性能预测

为了更加准确地进行电火花小孔加工工艺目标性能预测,针对电火花小孔加工时非线性和非平稳的动态特性,提出了利用LSTM循环神经网络将电火花小孔加工工艺的一系列参数作为序列问题进行处理,同时考虑电火花小孔加工工艺各参数之间的内在关系,建立了电火花小孔加工工艺目标性能预测模型。通过使用直径为0.3~1.0 mm的8种规格电极,分别对不同厚度的304不锈钢材料设计了正交试验,获得大量训练样本,使用建立的预测模型分别对加工时间、电极损耗量和孔径尺寸3种目标性能进行预测。试验结果表明,该模型能够准确地映射出电火花小孔加工工艺参数之间以及工艺参数与目标性能之间的复杂关系。对比BPNN网络模型,利用LSTM循环神经网络建立的预测模型的3种目标性能预测决定系数R 2的值分别提高了1.54%、1.34%和0.85%。

电火花加工放电通道建立过程的电磁场耦合模型

以往建立的电火花加工极间放电通道模型忽略了电磁场耦合这一关键因素,降低了准确性,故利用时域有限差分法,将极间放电通道建立过程的连续时间和空间域进行离散,并通过求解Maxwell方程实现电磁场的耦合计算。采用Matlab软件建立电火花加工放电通道形成过程的电磁场耦合模型。通过仿真发现,放电通道形成过程极短且通道直径迅速增大,在电磁场耦合效应下的放电通道直径小于忽略磁场时的直径;随着外部电压增加,放电通道中的电子和离子数量达到稳定时所经历的时间减少。

电火花成形机床云端服务平台建设及验证技术研究

为了提高电火花成形机床的运行寿命和维修效率,降低航空、航天、能源等领域对难加工材料、复杂结构零部件使用电火花成形机床加工的工艺难度,提高加工工艺服务的共享性与便利性,开展了电火花成形机床云端服务平台建设关键技术研究,包括平台的系统架构方案设计、软硬件设计实现;基于该平台开展了电火花成形机床的云端运行监控及航空发动机关键零部件涡轮盘的电火花加工远程工艺服务试验,验证了该平台建设的有效性。

慢波结构微细内槽电火花加工用工具电极的制作方法及应用

针对微波真空电子器件中的关键零部件--慢波结构微细内槽的加工难题,提出了一种电火花微细加工内槽的方法;设计制作了片状叠式组合的工具电极,通过这种电极的工艺试验,确定了损耗低、加工稳定可靠的电火花加工参数与条件,实现了对慢波结构微细内槽的加工。结果表明:采用电火花加工工艺方法和所制作工具电极是解决慢波结构微细内槽加工的有效方法之一,所加工零件满足了图纸要求。

大型精密六轴联动电火花加工机床精度误差模型研究

针对牛头式大型精密六轴联动电火花加工机床的结构特点,分析了机床运动平移、旋转、热影响和电极损耗等因素产生的误差,运用多体动力学系统理论建立了六轴联动电火花加工机床的综合误差数学模型,为机床主机精度设计进一步做误差分配和多轴联动加工精度预测提供理论依据,也为满足机床的精度要求提供了有效保证,还为以后对机床进行误差实时补偿提供了重要参考。

扭杆弧形槽精密微细电火花加工工艺研究

针对扭杆弧形槽的加工要求,分析了机械误差对加工精度的影响,设计了合理的装夹方案,降低了机械误差对制造精度的影响;通过正交试验法分析了电加工参数对弧形槽表面粗糙度的影响,采用最优加工参数,可得到Ra=0.1μm的弧形槽表面;研制了扭杆电火花加工刚度在位测量装置,该装置能解决扭杆加工中既要满足面形精度又要满足加工刚度的要求。

基于正交试验分析的电火花放电磨削聚晶立方氮化硼复合片工艺

聚晶立方氮化硼(PCBN)材料具有高温抗热性和高硬度,是干式车削硬态材料的最佳选择,在黑色金属加工领域得到越来越广泛的采用。目前,电火花放电磨削加工是应用广泛的聚晶立方氮化硼焊接刀具加工方法之一。以GE公司PCBN复合片8200作为试样材料,采用正交试验法,在超硬刀具电火花磨削加工机床上加工PCBN复合片,结合扫描电镜观测、粗糙度仪测试,选取电极旋转线速度、峰值电流、脉冲宽度作为主要工艺参数,以材料去除量、电极损耗作为加工效率的评价指标,以样品加工表面粗糙度、变质层厚度作为加工质量评价指标,分析电火花放电磨削加工PCBN材料的工艺。试验结果表明:当电极旋转线速度60m/min、峰值电流2A、脉冲宽度20μs时,PCBN的去除量为1.1mm^3,电极损耗为3.2mm^3,PCBN样品加工面的表面粗糙度达到R_a0.8μm,变质层厚度为12μm,得到比较满意的加工效果。

基于前馈型模糊PID的电火花主轴运动控制研究

电火花成型机主轴的驱动系统一般采用旋转电机+滚珠丝杠机构,其结构特性导致线速度、加速度及定位精度均有限。在一些极端加工条件下,可能出现排屑困难,导致无法满足超高速、超精密电火花加工需求。针对上述问题,设计了直线电机直接驱动系统,提出了一种前馈型模糊二自由度PID(two Degree Of Freedom-PID,2DOF-PID)控制器结构。建立了电机矢量控制系统的数学模型,设计了模糊2DOF-PID速度控制器。通过模糊规则实时调整2DOF-PID参数,采用该控制器的直线电机控制系统不仅能使跟踪能力和抗干扰能力同时达到最优,且能够满足主轴快速平稳的换向要求。仿真结果显示,模糊2DOF-PID速度控制器的响应速度是传统PID控制器的3.7倍;在受到外部突加扰动时,模糊2DOF-PID速度控制器的速度波动量仅为传统PID控制器的1/8,能较好适用于电火花成型加工。

智能化电火花成形机床远程监控维护系统的研究与设计

介绍了一种基于云平台的远程监控维护系统在电火花成形机床上的架构方案,并据此设计了一套智能化电火花成形机床的远程监控维护系统,实现了远程监控中心、移动监控终端和本地监控终端对多台电火花成形机床的状态监控,同时为维修人员对机床故障进行快速准确的诊断和维修提供技术支撑。

基于超快激光的PCD超硬材料加工研究

选取聚晶金刚石(PCD)为研究对象,利用1064 nm皮秒激光采用不同激光功率、重复频率、加工速度、填充线宽、加工次数等参数进行加工,并对各区域的加工深度和烧蚀现象进行观测。结果表明,不同激光参数对PCD的烧蚀程度不同,其加工深度与激光功率和加工次数呈正相关,与加工速度和填充线宽呈负相关。此外,加工PCD后出现了石墨化现象,证明皮秒激光对PCD超硬材料的烧蚀机制为石墨化机制。

初始残余应力和切削残余应力对薄壁件加工变形的影响

为了研究毛坯件的初始残余应力和切削加工过程中产生的切削(残余)应力对薄壁件变形的影响,对铸造铝合金锥形体毛坯薄壁件进行钻孔法残余应力测试,根据测试结果分别建立包含初始残余应力的有限元切削模型、没有初始残余应力的有限元切削模型及采用有限元生死单元法的模型,并进行分析.3种模型的对比结果表明:初始残余应力与切削(残余)应力均对加工结束后工件的变形产生显著的影响,其中切削(残余)应力对于变形的影响最大.

考虑电流和振动的涂层铣刀磨损规律实验研究

随着切削技术向着高速、高效和干式加工等方向发展,刀具涂层和切削状态监测技术成为影响切削技术发展的主要因素,研究刀具涂层以及刀具磨损引起的切削状态改变对促进制造业发展具有重要意义。利用铣削实验得到了相同切削条件下,不同涂层的3把硬质合金刀具的加工磨损情况。通过分析各个刀具磨损过程中铣削力信号、主轴电流信号以及切削振动信号的变化,得到了无涂层、TiAlN涂层以及AlTiN涂层刀具在切削过程中表现出的磨损规律。结果表明:AlTiN涂层的耐磨性能更好,3把刀具的主轴电流有效值和切削振动信号质心频率的变化均有效反映了刀具磨损情况。在立铣加工过程中,可以将上述两种特征值用于刀具磨损实时在线监测。

基于等温弹流润滑理论的滚珠丝杠副摩擦机理研究

针对滚珠丝杠副在低转速状态存在混合润滑导致丝杠滚道加速磨损的问题,基于等温弹流润滑理论建立了滚珠丝杠副弹流润滑接触模型研究滚珠与滚道间的摩擦机理和磨损形式.首先基于Frenet-Serret坐标转换方法建立丝杠与螺母的滚道曲面几何模型.其次基于Reynolds方程建立了滚珠丝杠副弹流润滑接触模型,求解了润滑油膜接触压力分布、油膜厚度分布和微凸体接触压力分布.最后从微观角度阐明了滚珠丝杠副的摩擦机理,其摩擦因数由微凸体接触摩擦因数和油膜润滑摩擦因数组成.实验结果表明:在低转速阶段丝杠滚道的磨损方式为黏着磨损和磨粒磨损,且模拟的摩擦因数曲线趋势和经典的Stribeck摩擦曲线趋势吻合较好,根据实测摩擦力矩准确识别了不同转速下滚珠丝杠副的摩擦因数和润滑状态.

基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声来检验模型的鲁棒性,并且运用增量学习方法提升模型在强噪声环境下的识别性能;通过滚动轴承故障实例,验证模型的识别性能和泛化能力。试验结果表明,所提出的模型提升了传统卷积模型的识别率和收敛性能,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。