本文選題：硬切削　切入點：表層特征　出處：《哈爾濱理工大學》2015年碩士論文

【摘要】：淬硬鋼是典型的難加工材料,由于其具有較高的強度和硬度等機械物理性能,在高端裝備制造過程中得到了廣泛的應(yīng)用,淬硬鋼切削加工工件表面三維粗糙度、白層和殘余應(yīng)力等表層特征因素,對零件服役過程中的精度、耐磨性、壽命和疲勞強度等都有著重要的影響,深入研究加工表層特征形成機理及使用性能已成為淬硬鋼切削技術(shù)推廣應(yīng)用的關(guān)鍵。本文以淬硬鋼切削加工表層特征為研究對象,探究硬切削加工表層特征的變化規(guī)律、表層特征和疲勞壽命之間的關(guān)系。通過切削試驗,研究切削參數(shù)和刀具磨損對殘余應(yīng)力、白層和表面三維粗糙度等表層特征因素的影響規(guī)律,進行疲勞壽命試驗,分析表層特征對疲勞壽命的影響;在此基礎(chǔ)上建立淬硬鋼切削加工表層特征的預(yù)測評價模型。首先,設(shè)計硬切削加工表層特征試驗,并用掃描電子顯微鏡、X射線衍射儀、激光共聚焦顯微鏡、超景深顯微鏡等檢測儀器,對加工表層特征進行微觀檢測。分析并闡述加工表層特征形成機制及工藝參數(shù)對表層特征的影響規(guī)律。其次,進行硬切削疲勞性能試驗,試驗分析加工試件疲勞性能,獲取不同切削參數(shù)和刀具磨損狀況下加工表層特征變化規(guī)律對工件使役性能的影響規(guī)律,分析疲勞試樣的損傷形態(tài)和表層特征對疲勞性能的影響。最后,根據(jù)淬硬鋼切削試驗的數(shù)據(jù)結(jié)果,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淬硬鋼切削加工表層特征預(yù)測模型,對不同的切削參數(shù)和刀具磨損情況下的工件表面特征進行預(yù)測;在此基礎(chǔ)上結(jié)合疲勞性能試驗結(jié)果,采用模糊綜合評價的方法,建立切削加工表層特征模糊評價模型,實現(xiàn)淬硬鋼切削加工表層特征的預(yù)測和評價。
[Abstract]:Hardened steel is a typical refractory material, because of its high mechanical and physical properties, such as strength and hardness, it has been widely used in the manufacture of high-end equipment.The surface characteristic factors, such as white layer and residual stress, have important influence on the precision, wear resistance, life and fatigue strength of the parts in service.It has become a key point for the popularization and application of hardened steel cutting technology to study the forming mechanism and performance of machining surface features.In this paper, the surface features of hardened steel cutting are studied, and the relationship between surface features and fatigue life is explored.The effects of cutting parameters and tool wear on residual stress, white layer and surface 3D roughness were studied, and fatigue life tests were carried out to analyze the influence of surface features on fatigue life.On this basis, a prediction and evaluation model for the surface features of hardened steel cutting is established.First of all, we design the surface feature test of hard cutting, and use scanning electron microscope (SEM), laser confocal microscope (LSCM), hyper-depth microscope and other testing instruments to detect the surface features of the machined surface.The formation mechanism of machining surface features and the influence of process parameters on surface features are analyzed and expounded.Secondly, the fatigue properties of hard cutting specimens are tested and analyzed, and the effects of different cutting parameters and tool wear on the workpiece performance are obtained.The effects of damage morphology and surface characteristics of fatigue specimens on fatigue properties were analyzed.Finally, according to the data of hardened steel cutting test, a BP neural network model for predicting the surface features of hardened steel cutting is established, and the surface characteristics of workpiece under different cutting parameters and tool wear are predicted.Based on the results of fatigue test and fuzzy comprehensive evaluation method, a fuzzy evaluation model of cutting surface features is established to predict and evaluate the surface features of hardened steel cutting.
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG506.7

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本文編號：1696150