模具钢干铣削试验及参数优化研究

为了对铣削力做进一步的研究,以及预测铣削参数的改变对铣削力变化的影响,文章建立了铣削力预测模型,引 入了PSO优化算法。试验采用正交设计方法,干式铣削SKD61模具钢;KISTLER测力仪测量铣削力;HRsoft_DW数采软 件采集试验数据,并对数据进行极差分析。研究结果表明每齿进给量是铣削参数中影响铣削力最为主要的因素。研究 验证了PSO算法对铣削参数优化问题具有有效性。     

基于AdvantEdge加工的M2高速钢微铣削力仿真与预测

微织构的加工领域中常用到激光加工,但激光加工设备成本高且无法进行大规模生产,因此文中用已发展成熟的加工中心来对高速钢进行铣削加工。采用0.3 mm的硬质合金微小径铣刀,利用数控加工中心对M2高速钢进行微沟槽铣削加工;在微铣削加工中,铣削力过大会导致铣刀磨损过快影响加工质量,因此笔者利用仿真软件AdvantEdge对微铣削加工进行仿真;由于微细铣削不同于传统铣削,分析了刀具前角以及刀刃圆弧半径对铣削力的影响,并利用正交实验的方法,研究切削参数及刀具几何参数对铣削力的影响规律;采用MATLAB多元线性回归对铣削力进行预测;最后通过一组实验对预测模型进行验证。结果表明构建的模型对铣削力的预测较为准确,误差在10%以内。该研究方法有助于在实际加工中更高效、更便捷地选用合适的切削用量。     

环形刀高速铣削加工P1.2738钢表面粗糙度预测模型试验研究

针对塑料模具钢P1.2738,利用环形刀在五轴数控加工中心上进行高速铣削正交试验,应用正交回归方法,建立表面粗糙度经验预测模型并通过显著性检验,研究表明回归方程可以对表面粗糙度进行预测,该模型为铣削参数的合理选择提供依据.     

基于进化神经网络的304不锈钢车削加工表面粗糙度预测

表面粗糙度是衡量加工零件质量的重要指标之一,对表面粗糙度进行提前预测有利于提高加工质量。课题组采用正交试验方法进行了YG8硬质合金刀具干式车削304不锈钢棒料的实验,得到不同切削条件下的表面粗糙度。由于BP神经网络的算法预测精度不高而且容易陷入局部极小值,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的结构和初值,建立基于进化神经网络的表面粗糙度预测模型。结果表明：进化的BP神经网络模型有效地克服了BP神经网络容易陷入局部极小值的缺陷,实现了表面粗糙度的精确预测。     

基于神经网络与DEFORM的薄壁齿套高速车削工艺参数优化

为提高薄壁齿套的加工精度,对某型齿套的高速车削进行理论分析和切削力预测。利用DEFORM 3D软件建立齿套的高速 车削的数值分析模型,得到了正交试验车削工艺参数条件下的切削力;建立了神经网络模型,对切削力进行预测。结果表明,使用神经网络模型可精确预测高速 车削力大小,为新型专用夹具设计和优化加工工艺参数提供数据支持。