本文選題：微細車銑 + 表面粗糙度��； 參考：《沈陽理工大學》2015年碩士論文

【摘要】：隨著民用和國防等眾多領域?qū)τ谖⑿⌒土悴考男枨罅坎粩嘣黾?有關微小型零部件的設計與加工問題也越來越受到人們的關注。微細切削加工技術因其加工成本低、加工精度高、加工效率高、三維加工能力強等優(yōu)點,已成為微小型零部件制備的重要方法之一。微細車銑技術作為微細切削技術的一種,與微細車削技術相比具有更高的加工效率與更好的表面質(zhì)量。目前對于微小型零部件表面粗糙度與殘余應力的檢測都十分困難。因此,進行微細車銑加工的表面粗糙度和殘余應力的研究對實際生產(chǎn)和科學研究有著重要的現(xiàn)實意義。首先,通過分析大量有關微細銑削技術的文獻并結合微細車銑自身特點,確定影響粗糙度的主要因素;根據(jù)實際情況選擇各因素的水平,選擇正交試驗表進行正交試驗;利用輪廓儀觀察試驗后工件表面的三維形貌并對表面形貌的形成機理進行了分析;利用直觀分析法分析了各因素對表面粗糙度的影響大小,在此基礎上進行方差分析確定了每個因素的顯著性。其次,針對微細車銑加工過程中工件表面粗糙度測量困難的問題,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的微細車銑表面粗糙度的預測方法。針對BP網(wǎng)絡存在的缺陷進行了相應的改進;根據(jù)因素數(shù)與指標數(shù),分別確定BP網(wǎng)絡的輸入層與輸出層的節(jié)點數(shù);通過經(jīng)驗公式初步選擇隱層節(jié)點數(shù),在此基礎上對選擇的節(jié)點數(shù)進行泛化能力測試并最終確定隱層的節(jié)點數(shù)。利用MATLAB軟件編程來實現(xiàn)BP算法和相應的改進措施;將創(chuàng)建完成的BP網(wǎng)絡進行訓練和仿真,結果表明由BP網(wǎng)絡建立微細車銑表面粗糙度模型具有很高的預測精度。最后,針對微小型零件的殘余應力難以測量的問題,利用Solid Works對微細銑刀和工件進行建模,將建立的模型導入有限元分析軟件ABAQUS進行仿真研究,以此來估計所選因素不同水平對殘余應力的影響規(guī)律。
[Abstract]:This paper presents a method for predicting the surface roughness and residual stress of micro - small parts by analyzing a lot of literatures about micro - milling technology .
【學位授予單位】：沈陽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG65

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本文編號：2106043