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微銑削高溫合金GH4169工藝參數(shù)優(yōu)化

發(fā)布時間:2020-05-21 08:38
【摘要】:隨著零件小型化和復雜化的趨勢不斷發(fā)展,微銑削加工方法也越來越受到人們的重視。由于微切削屬于新興領域,加工方法沒有趨于成熟。微切削加工尺寸微小,表現(xiàn)出尺寸效應,宏觀切削理論已經無法適用。因此,加工時對于切削參數(shù)的選取沒有合理可靠的依據(jù)。實際加工時,對切削力、切削溫度等方面的數(shù)據(jù)需要控制在合理的范圍內,這就要求基于目標對切削參數(shù)進行預測和優(yōu)化。鎳基高溫合金具有良好的抗腐蝕性和抗蠕變性能,強度高,適用于高應力應變和高溫狀態(tài)。廣泛應用于航天和船舶等領域;谝陨嫌^點,本文進行了如下工作:(1)為了探究高溫合金GH4169的最小切削厚度,運用Abaqus軟件建立了二維微車削高溫合金GH4169正交模型。刀尖半徑設置為0.015mm,以切削厚度為變量,進行了5組實驗,分析GH4169材料切削過程中刀具切削力和材料切削溫度的變化情況。根據(jù)結果可知,隨著切削厚度的增加,進給方向的切削力隨之增加,垂直進給方向的切削力則先增大后減小,工件的最高溫度隨著切削深度的改變先升高后降低再升高。切削力和工件溫度的第一次升高又降低與傳統(tǒng)切削規(guī)律不符,這是由于尺寸效應引起的。由這些表現(xiàn)分析可得,材料的最小切削厚度大約為0.4r即0.006mm。(2)建立三維微銑削模型,以切削參數(shù)即主軸轉速、每齒進給量和切削深度為因素,設計了三因素五水平正交實驗,探究切削參數(shù)的變化對切削力、切削溫度和殘余應力的影響。實驗所得的切削力多數(shù)在4N左右,溫度在200度左右,殘余應力在1000MPa居多。與文獻中數(shù)據(jù)相近。通過對結果進行分析得出,每齒進給量對切削力的影響最為顯著。切削深度對工件溫度和殘余應力的影響最為顯著。(3)建立神經網(wǎng)絡-遺傳算法預測優(yōu)化模型。以正交實驗參數(shù)為樣本,切削參數(shù)為自變量,切削力、切削溫度和殘余應力為因變量,對神經網(wǎng)絡進行訓練,把切削參數(shù)輸入訓練好的網(wǎng)絡,可以預測實驗結果。切削力參數(shù)的預測誤差最大為26%,溫度的預測誤差為61%,殘余應力的預測誤差最大在21%。神經網(wǎng)絡預測模型對切削力和殘余應力的預測效果較好,對工件溫度的預測效果較差。之后,應用遺傳算法,將神經網(wǎng)絡作為適應度函數(shù),對切削參數(shù)進行優(yōu)化。當主軸轉速取12201.6r/min(線速度383.33mm/s)、每齒進給量取0.008mm/z、切削深度取0.019mm時切削力最小,為0.014N。當主軸轉速取14463.6r/min(線速度454.39mm/s)、每齒進給量取0.013mm/z、切削深度取0.015mm時,工件溫度最低,為21.08℃。當主軸轉速取38418.7r/min(線速度1206.96mm/s)、每齒進給量取0.011mm/z、切削深度取0.016mm時殘余應力最小,為674MPa.通過實驗對上述結果進行驗證,證明了神經網(wǎng)絡對切削參數(shù)的優(yōu)化較為準確。
【學位授予單位】:太原理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TG54

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本文編號:2674006

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