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拉夾逆向車削細長軸的振動特性及切削力預測研究

發(fā)布時間:2020-05-22 02:57
【摘要】:細長軸零件在機器中對連接和傳動起到重要作用,尤其在交通、國防、農(nóng)業(yè)等行業(yè)應用廣泛,但由于其長徑比大,在車削時會產(chǎn)生振動和彎曲變形。其中振動的產(chǎn)生是切削過程中比較常見的一種不利因素,并且切削力也是車削過程中極其重要的切削參數(shù),振動的發(fā)生和切削力大小的選擇不僅會影響刀具使用壽命和設備的功率消耗,也會影響工件的表面質(zhì)量及尺寸精度。因此對細長軸切削過程中的振動因素和切削力大小的研究,對于實現(xiàn)細長軸精密加工具有重要的應用價值。本文主要研究了采用拉夾逆向法車削細長軸的振動特性,并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測采用此方法車削細長軸時切削力的大小。首先介紹了機械加工系統(tǒng)中常見的振動類型及各自的振動特征,分別建立普通車削細長軸和拉夾逆向車削細長軸的結構圖和徑向彎曲振動模型,求解出前三階固有頻率和振型函數(shù),并證明振型函數(shù)的正交性,用Matlab軟件求解出細長軸前三階振型函數(shù)的彎曲曲線。其次用Deform仿真軟件基于正交試驗選擇合適的切削參數(shù)得到的采用拉夾逆向法車削細長軸的切削力的大小,并與經(jīng)驗公式算出的切削力進行對比,驗證仿真結果的正確性,得到的切削力大小也為ANSYS分析提供了數(shù)據(jù)。然后基于ANSYS Workbench軟件建立了拉夾逆向車削細長軸的靜力學仿真模型,并分別對細長軸進行靜力學分析、模態(tài)分析和諧響應分析,得出拉夾逆向車削細長軸的變形比普通車削變形小,振動頻率得到很大提高,大約是普通車削的兩倍,諧響應值大約是普通車削的一半,從而驗證了理論分析結果的正確性。最后應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練拉夾逆向車削細長軸車削力的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,并進行了所訓練網(wǎng)絡模型的試驗驗證,網(wǎng)絡模型的預測值與仿真值十分接近,因此,建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以精確的預測車削力的大小,為合理確定切削用量、提高工件表面質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率等提供了重要的參考依據(jù)。
【圖文】:

后拉,夾頭


圖 1-1 后拉夾頭裝置Fig.1-1 Rear pull chuck device武文革[16]主要對逆向車削細長軸進行了力學分析,通過分析正向車削和逆向車削,在進行試驗驗證時,首切采用正向車削,復切采用逆向車削,這樣的工藝路線既可以提高加工精度又可以提高加工效率。鄧志平教授[17]對雙刀切削細長軸的方法進行了研究,采用對稱式雙刀車削,可以有效的減小彎曲變形量,提高了加工精度,并且刀具的背吃刀量減小,提高了刀具的壽命,最后得出雙刀車削不僅能夠提高加工質(zhì)量、提高工作效率還能降低成本。譚文凱、劉利民等[18]在生產(chǎn)實踐中發(fā)現(xiàn)超細長軸加工困難,很容易出現(xiàn)竹節(jié)形等形狀誤差,于是利用上下刀塔同步技術進行雙刀對稱切削,制定合適的工藝路線,加工出的細長軸完全符合設計要求,可以達到較高的加工精度。戴海港等[19]提出了一種三刀車削細長軸的方案,對此方案受力分析并建立力學模型,用計算機軟件仿真分析,,最后得出采用此種方法的彎曲變形量是普通方法的五分之一。郭建華[20]提出要想提高加工精度,必須有一套完善的工藝方案,其中包括加工工藝路線、裝夾方法、切削刀具角度等等,并且針對刀具角度的選擇做了進一

細長軸,誤差來源


第 1 章 緒論且改造效果好等優(yōu)點。李桂華[31]通過對細長軸加工過程中的受力和受熱分析,根據(jù)傳熱學理論和彈性力學原理,建立了誤差補償數(shù)學模型,并在加工過程中開發(fā)數(shù)控伺服系統(tǒng)的半閉環(huán)誤差補償系統(tǒng)對切削力達到同步實時補償,通過試驗證明該方法的有效可行,也為其他零件的精密加工提供參考。趙航[32]根據(jù)對細長軸加工過程的仿真研究,開發(fā)了一套車削仿真的軟件系統(tǒng),可實現(xiàn)對細長軸的典型加工過程仿真,并且對其加工結果進行檢測,得出其誤差大小,根據(jù)檢測結果對實際加工系統(tǒng)進行補償和修正,取得較好的效果。江平[33]研究了采用跟刀架輔助切削細長軸時的誤差補償,通過 Deform 軟件仿真車削細長軸的加工過程,并分析加工過程中的刀具磨損情況,由此得出細長軸的誤差主要來源于加工過程中工件彎曲變形導致的工件退讓和刀具磨損,采用 MCS-51 單片機對誤差進行補償,達到很好的抑制作用。
【學位授予單位】:河北工程大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TG51

【參考文獻】

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本文編號:2675333

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