| 题名 | PCBN刀具硬态干式切削淬硬钢的仿真研究 |
| 作者 | 王亚祥 |
| 答辩日期 | 2019 |
| 导师 | 邬再新 |
| 关键词 | 硬态干式切削 PCBN刀具 淬硬钢 数值模拟 神经网络 参数优化 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 硬态干式切削是在不使用切削液条件下对高硬度材料进行精密切削的技术,它具有加工高效、环保及表面质量高等优点。聚晶立方氮化硼刀具(Polycrystalline Cubic Bor on Nitride,PCBN)由于其硬度高、化学稳定性和热稳定性好等优点,被广泛应用到硬态干式切削加工。淬硬钢作为典型的耐磨难加工的高硬度材料,通常采用磨削完成其精加工,但费时低效,采用硬态干式切削代替磨削完成淬硬钢零件最终精加工已成为一种趋势。在硬态干式切削技术应用中,提高已加工表面质量是所需解决的一个重要问题,对已加工表面质量进行评价的指标主要集中在切削力、切削温度、刀具磨损及表面粗糙度等方面。本文以PCBN硬态干式车削50HRC淬硬钢为研究对象,采用有限元法和人工智能算法对切削过程中的切削力、切削温度及加工表面粗糙度进行了研究,具体内容如下:(1)利用数值模拟软件AdvantEdge FEM建立PCBN刀具硬态干式车削50HRC淬硬钢的有限元模型,对切削过程进行仿真加工。采用单因素变量法分析刀具几何参数及切削参数对切削力、切削温度的影响规律,得到各因素对切削力和切削温度的影响曲线。(2)设计以刀具前角、刀尖圆弧半径、进给速度、进给量、切削深度为设计变量的正交试验方案,利用建立的有限元仿真模型进行加工模拟。针对切削力和切削温度进行刀具参数和切削参数的优化分析,采用极差分析法和方差分析法得到各因素对切削力和切削温度的影响程度,并确定最优的刀具几何参数及切削参数组合。(3)利用T–S模糊神经网络建立基于刀具前角、刀尖圆弧半径、切削速度、进给量和切削深度的表面粗糙度预测模型,实现对表面粗糙度的较精确预测。同时以此模型为目标函数采用遗传算法对刀具参数与切削参数进行优化,获得了最优表面粗糙度以及相对应的刀具参数与切削参数。在试验次数较少的情况下,建立的模型既实现了加工表面粗糙度的较精确预测,又为切削参数的合理选择提供了参考,对提高实际加工质量和加工效率具有重要的意义。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 68 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/94782]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王亚祥. PCBN刀具硬态干式切削淬硬钢的仿真研究[D]. 2019. |
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