本文關鍵詞：H13鋼硬態(tài)銑削表面形貌建模及預測

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【摘要】：隨著現代制造技術的發(fā)展,對模具加工精度的要求越來越高。表面形貌是表面完整性的重要內容,對模具的耐磨性、抗腐蝕性和密封性等諸多性能的影響很大。雖然在機械制造行業(yè),表面形貌越平整越好,但對表面形貌要求太高卻會增加不必要的加工成本,有時略顯粗糙的表面形貌對零件的使用性能也會產生有利影響。所以,從功能性和經濟性綜合考慮,表面形貌及其評定參數的大小應該控制在合理的范圍內。 AISI H13鋼硬度高達50HRC,若嘗試通過試切的方法提前預知表面形貌的優(yōu)劣,勢必會降低生產效率,增加加工成本。合理預測表面形貌,則能提高切削效率、降低生產成本,同時能為合理選擇切削參數提供依據。計算機技術和虛擬制造技術的發(fā)展,也為表面形貌的預測提供了技術支持。因此,表面形貌預測對模具制造業(yè)具有重要的理論和現實意義。 圍繞球頭銑刀硬態(tài)銑削H13鋼的三維表面形貌和表面粗糙度的建模及預測開展研究。根據表面形貌的定義,將其分離為宏觀的形狀誤差和微觀的表面粗糙度兩部分,并綜合運用幾何建模和神經網絡對表面形貌進行仿真預測。①利用坐標變換原理和矢量運算法則,推導出球頭銑刀相對于工件的運動軌跡方程,通過布爾運算,建立了基于MATLAB軟件的三維表面形貌仿真算法和MATLAB計算機程序,對形狀誤差進行預測。②通過整體式硬質合金球頭立銑刀銑削AISI H13鋼的實驗,驗證了三維表面形貌仿真模型的有效性。基于平面形貌仿真模型,研究了初始切入角、回轉偏心、加工傾角、徑向切削深度和每齒進給量等幾何因素以及刀具磨損對表面形貌的影響。③借助于MATLAB軟件,通過反復訓練,建立了BP神經網絡表面粗糙度預測模型,通過測試樣本對預測結果進行了驗證。結果表明,預測結果和實驗結果的相對誤差在10%以內,所建立的BP神經網絡模型對表面粗糙度起到了較為準確的預測作用。 通過球頭銑刀硬態(tài)銑削AISI H13鋼三維表面形貌和表面粗糙度的建模,對合理預測模具加工之后的三維表面形貌,研究切削參數對表面形貌及其評定參數的影響規(guī)律具有重要的理論和實踐指導意義,為切削參數的合理選擇提供了理論依據和技術支持。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TG54;TH161.1

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