發(fā)布時間：2022-07-11 19:17

　　石油行業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的支柱行業(yè),石油機(jī)械復(fù)雜多樣,其中以管類零件和薄壁件居多。鉻銅合金因其較高的強(qiáng)度和硬度,以及良好的導(dǎo)熱性,被用來加工某石油機(jī)械冷卻裝置的內(nèi)殼。鉻銅合金薄壁件在加工過程中存在加工變形等諸多困難,分析其加工變形原因并控制變形量對實(shí)際生產(chǎn)具有非常重要的意義。本文分析銑削加工過程的各個關(guān)鍵技術(shù),建立了鉻銅合金薄壁件三維熱力耦合銑削加工模型,分析銑削力的變化規(guī)律,通過靜力學(xué)仿真模型預(yù)測加工過程中零件的變形量。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,仿真模型的徑向變形平均誤差為11.1%,切向變形平均誤差為12.8%。隨后建立銑削力插件程序,結(jié)合靜力學(xué)仿真模型,得出銑削參數(shù)和最大變形量之間的仿真數(shù)據(jù)。借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對銑削參數(shù)和變形量之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行擬合,然后利用遺傳算法,以最小變形量和最大加工效率為目標(biāo)函數(shù),對銑削參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。優(yōu)化后的銑削參數(shù)為主軸轉(zhuǎn)速n=1550r/min、背吃刀量α_p=0.36mm、側(cè)吃刀量α_c=0.23mm、進(jìn)給量為1.6mm/s。通過與經(jīng)驗(yàn)參數(shù)比較可知,用優(yōu)化后的銑削參數(shù)加工零件時,其徑向變形和切向變形均明顯減小,且加工效率提升... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 有關(guān)本課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 薄壁件銑削加工仿真技術(shù)國內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.2 薄壁件切削變形預(yù)測的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 薄壁件切削用量優(yōu)化的研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題目前研究的不足
    1.4 本課題研究的主要內(nèi)容
第二章 三維銑削加工過程有限元仿真
    2.1 金屬切削基本理論
        2.1.1 金屬切削的變形過程
        2.1.2 切削力
        2.1.3 切削熱和切削溫度
    2.2 三維銑削有限元模型的仿真技術(shù)路線
    2.3 薄壁件三維銑削的關(guān)鍵性技術(shù)
        2.3.1 材料本構(gòu)模型
        2.3.2 材料失效準(zhǔn)則
        2.3.3 自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)
    2.4 薄壁件三維銑削仿真模型的建立
        2.4.1 立銑刀和工件模型的建立
        2.4.2 材料屬性的設(shè)置
        2.4.3 模型的接觸屬性
        2.4.4 設(shè)置載荷和添加約束
        2.4.5 網(wǎng)格的劃分
        2.4.6 仿真結(jié)果分析與后處理
    2.5 銑削力驗(yàn)證試驗(yàn)
        2.5.1 銑削力實(shí)驗(yàn)原理
        2.5.2 銑削參數(shù)的選擇
        2.5.3 實(shí)驗(yàn)分組方案
        2.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 薄壁件銑削加工變形研究
    3.1 鉻銅合金薄壁件銑削加工變形靜力學(xué)仿真
        3.1.1 仿真模型的建立
        3.1.2 銑削力的加載
        3.1.3 銑削仿真加工變形結(jié)果分析
    3.2 銑削加工變形的測量
    3.3 不同銑削參數(shù)下的加工變形預(yù)測
        3.3.1 銑削力圖形界面插件程序的應(yīng)用
        3.3.2 不同銑削參數(shù)下的加工變形數(shù)據(jù)的獲取
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的薄壁件變形預(yù)測模型
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
        4.1.1 BP神經(jīng)元
        4.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
        4.2.1 確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        4.2.2 誤差的選擇
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練及結(jié)果
        4.3.1 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)
        4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的樣本數(shù)據(jù)擬合
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于遺傳算法的銑削參數(shù)優(yōu)化
    5.1 遺傳算法的基本原理與方法
        5.1.1 編碼
        5.1.2 遺傳算法的基本運(yùn)算
        5.1.3 適應(yīng)度函數(shù)
        5.1.4 控制參數(shù)的選擇
        5.1.5 約束條件的處理
    5.2 目標(biāo)函數(shù)和約束條件的選擇
        5.2.1 遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)
        5.2.2 約束條件
    5.3 遺傳算法優(yōu)化模型的建立
        5.3.1 遺傳算法的運(yùn)算流程
        5.3.2 適應(yīng)度函數(shù)的建立
        5.3.3 使用遺傳算法優(yōu)化銑削參數(shù)
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3658726