【摘要】：碳纖維增強樹脂基復合材料(CFRP)具有比強度、比剛度高,以及耐疲勞、耐腐蝕等優(yōu)良特性,近年來在航空航天等領域的用量逐年增多。在復合材料構件制造過程中,銑削加工由于加工軌跡靈活、適應性強、加工質量高,已成為復合材料構件的重要加工手段。由于碳纖維增強復合材料呈典型的各向異性,加工損傷對銑削力變化極為敏感,過大的銑削力極易導致分層、崩邊等損傷,因此實現(xiàn)對復合材料銑削力的準確預測進而控制銑削力成為復合材料高質高效銑削加工亟待解決的問題。本文以碳纖維增強樹脂基復合材料為研究材料,使用實驗研究與理論分析相結合的方法,首先使用BP神經網(wǎng)絡并引入銑削力系數(shù)實現(xiàn)了對CFRP單向鋪層銑削力系數(shù)的準確預測；在此基礎上分析了CFRP多向層合板的銑削力與單向鋪層之間的關系,使用層合疊加的方法建立了CFRP多向層合板銑削力預測模型,為工程實際中預測并控制CFRP銑削力提供了一定參考,本文主要研究內容如下：首先開展CFRP單向層合板銑削工藝實驗,分析了不同纖維方向角下銑削力時域曲線特征；根據(jù)銑削力時域曲線與切削過程的對應關系,計算得到銑削力系數(shù)數(shù)據(jù),獲得了銑削力系數(shù)隨纖維切削角、切削厚度、切削速度的變化規(guī)律。而后,基于已獲得的銑削力系數(shù)數(shù)據(jù),使用BP神經網(wǎng)絡,實現(xiàn)了對銑削力系數(shù)的預測,并進行了實驗驗證,結果表明,預測的CFRP銑削力系數(shù)準確度可達85%以上。然后,考慮各鋪層間的層間結合力的作用,對現(xiàn)有的線性疊加單向鋪層銑削力計算多向層合板銑削力的方法進行了優(yōu)化。通過觀測CFRP多向層合板加工表面形貌和面下形貌,推斷出由于層間結合力作用,使得90°和135°單向鋪層受到了相鄰鋪層較強的支撐作用,切削狀態(tài)得以改善,對應的銑削力較小,提出將90°和135。單向鋪層的鋪放方式分為單側異向支撐和雙側異向支撐兩種,并進行工藝實驗,擬合出對應的優(yōu)化系數(shù)。最后,使用BP神經網(wǎng)絡預測出的銑削力系數(shù)數(shù)據(jù)和考慮鋪層間結合力作用的疊加方法建立CFRP多向層合板銑削力預測模型,并進行工藝實驗對模型精度進行驗證,結果表明建立的CFRP多向層合板預測模型精度較高,預測結果較為準確。
[Abstract]:Carbon fiber reinforced resin matrix composite (CFRP) has many excellent properties, such as specific strength, high specific stiffness, fatigue resistance and corrosion resistance, etc. In recent years, the amount of carbon fiber reinforced resin matrix composites has been increasing year by year in the field of aerospace and other fields. In the manufacturing process of composite components, milling has become an important processing method for composite components because of its flexible track, strong adaptability and high processing quality. Due to the typical anisotropy of carbon fiber reinforced composites, machining damage is very sensitive to the change of milling force, and excessive milling force can easily lead to delamination and collapse damage. Therefore, accurate prediction of milling force of composite material and control of milling force are the urgent problems to be solved in high quality and high efficiency milling of composite material. In this paper, carbon fiber reinforced resin matrix composite is used as the research material, the method of combining experimental research with theoretical analysis is used. Firstly, BP neural network is used and milling force coefficient is introduced to realize accurate prediction of CFRP unidirectional lamination milling force coefficient. On this basis, the relationship between milling force and unidirectional lamination of CFRP multidirectional laminates is analyzed, and the CFRP multidirectional milling force prediction model is established by using laminated stacking method. This paper provides a certain reference for predicting and controlling the milling force of CFRP in engineering practice. The main contents of this paper are as follows: firstly, the milling process experiment of CFRP unidirectional laminated plate is carried out, and the characteristics of milling force curve in time domain under different fiber directions are analyzed. According to the corresponding relationship between milling force time domain curve and cutting process, the data of milling force coefficient are obtained, and the change rule of milling force coefficient with fiber cutting angle, cutting thickness and cutting speed is obtained. Then, based on the data of milling force coefficient obtained, the prediction of milling force coefficient is realized by using BP neural network, and the experimental results show that the accuracy of the predicted CFRP milling force coefficient can reach more than 85%. Then, considering the effect of the interlaminar bonding force between the layers, the existing methods for calculating the milling force of multidirectional laminated plates with linear superposition unidirectional milling force are optimized. By observing the surface morphology and the underplane morphology of CFRP multidirectional laminates, it is inferred that due to the effect of interlaminar bonding force, 90 擄and 135 擄unidirectional laminates are strongly supported by adjacent layers, and the cutting state can be improved, and the corresponding milling force is smaller. 90 擄and 135 擄are proposed. The laying mode of unidirectional layer can be divided into two types: one side and the other side, and the corresponding optimization coefficient is fitted out by the experiment. Finally, using the data of milling force coefficient predicted by BP neural network and the superposition method considering the effect of interlaminar bonding force, the CFRP multidirectional milling force prediction model is established, and the precision of the model is verified by technological experiments. The results show that the CFRP multidirectional laminated plate prediction model is accurate and accurate.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB332;TG54

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本文編號：2183451