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基于有限元分析钻削工艺仿真及变形控制研究

发布时间:2017-09-24 01:42

  本文关键词:基于有限元分析钻削工艺仿真及变形控制研究


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【摘要】:目前,航空件上的泵体类零件被广泛应用,此类零件结构复杂,孔系较多且相互交叉贯穿,精度要求较高,容易产生加工变形,在钻削过程中,对加工精度和表面质量产生影响,属于难加工结构零件。因此运用有限元模拟钻削加工过程,对尺寸精度、表面粗糙度等加工精度及表面质量进行研究,采取有效控制措施,减小在加工过程中工件的变形,提高零件精度和质量。本文以航空发动机燃油泵为研究对象,基于工艺分析和有限元分析研究了零件加工精度变化规律,优化了切削参数,主要研究工作如下:(1)根据零件的材料属性及结构特点,分析了零件的加工方式,针对零件的切削加工性能选择了合适的刀具,确定了合适的切削参数范围。(2)结合有限元关键技术理论分析及仿真加工要求,构建切削过程的有限元模型,定义有限元模型参数,并基于有限元仿真软件平台,对加工过程进行模拟仿真。(3)结合理论分析选取三组切削用量,从切削力、尺寸精度、表面粗糙度及圆柱度误差等方面,运用数理统计分析方法研究,得出初步的变化趋势。(4)基于变化趋势,对切削用量的每一因变量扩选九组参数,采用此参数仿真模拟,从尺寸精度、表面粗糙度及圆柱度误差等方面,分析加工精度和表面质量的影响变化,并优选切削用量。(5)基于遗传算法优化理论,借助MATLAB工具箱对切削参数进行优化,对比优化参数和仿真结果,给出优化切削参数的合适范围。
【关键词】:有限元分析 加工精度 表面质量 切削参数优化
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V261.2
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 1 绪论10-16
  • 1.1 课题研究背景及意义10-12
  • 1.1.1 选题依据及背景来源10-11
  • 1.1.2 课题研究目标及意义11
  • 1.1.3 实际应用价值11-12
  • 1.2 国内外技术研究现状12-14
  • 1.3 本文的主要研究内容14-16
  • 2 高精度小孔径深孔钻削工艺分析16-26
  • 2.1 零件的材料与结构特性分析16-18
  • 2.1.1 零件材料属性16
  • 2.1.2 零件结构特点16-17
  • 2.1.3 零件的加工特点17-18
  • 2.2 刀具的选择18-21
  • 2.2.1 刀具材料18
  • 2.2.2 刀具几何参数18-19
  • 2.2.3 刀具的确定19-21
  • 2.3 选择切削用量21-25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 3 基于ABAQUS的工艺加工过程仿真及研究26-46
  • 3.1 有限元分析方法与ABAQUS介绍26-28
  • 3.1.1 有限元分析过程及基本原理26-27
  • 3.1.2 有限元仿真软件——ABAQUS27-28
  • 3.2 金属切削加工仿真模拟关键技术28-31
  • 3.3 参数设置31
  • 3.4 高精度小孔径深孔钻削加工有限元仿真31-35
  • 3.5 加工过程模拟仿真分析35-43
  • 3.5.1 基于统计分析的数据过滤方法35-36
  • 3.5.2 切削力的分析与研究36-41
  • 3.5.3 切削参数对零件质量影响分析研究41-43
  • 3.6 切削参数的选取43-44
  • 3.7 本章小结44-46
  • 4 加工精度的分析与研究46-62
  • 4.1 尺寸精度的分析与研究46-50
  • 4.1.1 仿真结果输出及数据提取46-48
  • 4.1.2 基于数理统计的尺寸精度的分析处理48-49
  • 4.1.3 切削用量对尺寸精度的影响49-50
  • 4.2 圆柱度误差的分析与研究50-56
  • 4.2.1 仿真结果输出及数据提取50-52
  • 4.2.2 基于最小二乘法的圆柱度误差判定52-55
  • 4.2.3 切削用量对圆柱度误差的影响55-56
  • 4.3 切削用量对加工精度的影响56-61
  • 4.4 本章小结61-62
  • 5 表面质量的分析与研究62-72
  • 5.1 仿真结果输出及数据提取62
  • 5.2 基于数理统计的表面粗糙度理论计算62-66
  • 5.3 切削参数对表面质量的影响66-70
  • 5.4 本章小结70-72
  • 6 切削参数优化72-82
  • 6.1 遗传算法概述72-74
  • 6.2 优化建模74-78
  • 6.2.1 设计变量74-75
  • 6.2.2 目标函数75-76
  • 6.2.3 目标函数约束条件76-78
  • 6.3 目标函数优化算法78-79
  • 6.4 优化结果及验证79-80
  • 6.5 本章小结80-82
  • 7 总结与展望82-84
  • 7.1 总结82
  • 7.2 展望82-84
  • 参考文献84-90
  • 攻读硕士学位期间发表的论文90-92
  • 致谢92-93

【参考文献】

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本文编号:908656

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