本文選題：微細(xì)車銑 + 表面粗糙度�。� 參考：《沈陽理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著民用和國防等眾多領(lǐng)域?qū)τ谖⑿⌒土悴考男枨罅坎粩嘣黾?有關(guān)微小型零部件的設(shè)計與加工問題也越來越受到人們的關(guān)注。微細(xì)切削加工技術(shù)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(xì)車銑技術(shù)作為微細(xì)切削技術(shù)的一種,與微細(xì)車削技術(shù)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(yīng)力的檢測都十分困難。因此,進(jìn)行微細(xì)車銑加工的表面粗糙度和殘余應(yīng)力的研究對實際生產(chǎn)和科學(xué)研究有著重要的現(xiàn)實意義。首先,通過分析大量有關(guān)微細(xì)銑削技術(shù)的文獻(xiàn)并結(jié)合微細(xì)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(jìn)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(jī)理進(jìn)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(chǔ)上進(jìn)行方差分析確定了每個因素的顯著性。其次,針對微細(xì)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(luò)的微細(xì)車銑表面粗糙度的預(yù)測方法。針對BP網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn);根據(jù)因素數(shù)與指標(biāo)數(shù),分別確定BP網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上對選擇的節(jié)點數(shù)進(jìn)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(yīng)的改進(jìn)措施;將創(chuàng)建完成的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,結(jié)果表明由BP網(wǎng)絡(luò)建立微細(xì)車銑表面粗糙度模型具有很高的預(yù)測精度。最后,針對微小型零件的殘余應(yīng)力難以測量的問題,利用Solid Works對微細(xì)銑刀和工件進(jìn)行建模,將建立的模型導(dǎo)入有限元分析軟件ABAQUS進(jìn)行仿真研究,以此來估計所選因素不同水平對殘余應(yīng)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(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG65

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本文編號：2106043