精密切削加工表面完整性及评价方法研究

发布时间：2017-04-11 08:00

  本文关键词：精密切削加工表面完整性及评价方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着机械工程应用领域对零件加工表面质量的要求越来越高,精密切削加工表面完整性技术的研究已成为当今制造技术领域竞争的学术前沿和技术制高点。然而对于这一项新技术,在其理论研究尤其是精密切削表面完整性评价、预测方面缺少全面系统的研究,阻碍了其在实际生产中的推广和应用。本研究基于金属切削理论,主要致力于表面完整性内容体系研究及其评价、预测,其主要贡献为:1.通过分析精密切削加工表面的形成以及结合表面完整性的内涵,构建了由表面的质量、表层的质量和棱边的质量组成的表面完整性结构体系,并以该体系为基础详细阐述了表面完整性各项表征参量的基本概念、特性参数、检测和控制方法;2.毛刺作为金属切削加工过程中产生于棱边的普遍现象,是表面完整性的重要表征参数。通过对表面完整性内涵的分析及综合国内外研究进展,提出了表面完整性内容应包含切削加工棱边(毛刺)的质量,阐述了毛刺的概念、特征参数、分类体系、测量方法,以及分析了主动控制毛刺的途径,丰富和完善了了表面完整性的内涵和体系;3.在分析表面完整性评价标准的基础上,总结出表面完整性的主要表征参数,并用层次分析法确定了这些参数的权重,并经过一致性检验确定了权重分配的合理性,再结合实验通过模糊综合评判法定量地给出了实验试样的表面完整性,由此实现了表面完整性可行合理的定量评价;4.结合切削实验数据,以切削参数为输入量,以残余应力和毛刺特征量为输出量,运用LM-BP神经网络方法建立了精密切削表层残余应力和毛刺预测模型。应用matlab软件开发了精密车削表层残余应力、毛刺的预测系统,实现了精密切削表面完整性较高精度的预测。
【关键词】：精密切削 表面完整性 毛刺 AHP 模糊综合评判 评价方法 预测
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG506
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-22
• 1.1 研究背景11
• 1.2 精密切削加工表面的形成11-13
• 1.3 切削加工表面完整性的含义及其组成要素13-15
• 1.3.1 表面完整性的含义13-14
• 1.3.2 表面完整性的组成要素14-15
• 1.4 表面完整性对零件使用性能的影响15-17
• 1.5 精密切削加工表面完整性国内外研究进展17-19
• 1.5.1 表面质量的研究进展17-18
• 1.5.2 表层质量的研究进展18-19
• 1.5.3 棱边（毛刺）质量的研究进展19
• 1.6 目前存在的问题19-20
• 1.7 本研究主要内容20-21
• 1.8 本章小结21-22
• 第二章 精密切削表面的质量及其评价22-32
• 2.1 表面粗糙度及其检测改善22-27
• 2.1.1 理论粗糙度22-23
• 2.1.2 表面粗糙度的检测23-25
• 2.1.3 改善表面完整性的途径25-27
• 2.2 表面纹理特征及其检测27-30
• 2.2.1 表面纹理的特征27-28
• 2.2.2 表面纹理的检测28-29
• 2.2.3 表面纹理的评价29-30
• 2.3 表面缺陷及其评价30-31
• 2.3.1 表面缺陷的种类30
• 2.3.2 表面缺陷的评价30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 精密切削表层的质量及其检测32-40
• 3.1 表层残余应力及其检测32-34
• 3.1.1 残余应力的测量方法32-33
• 3.1.2 影响残余应力的主要因素33-34
• 3.2 加工硬化及其检测34-37
• 3.2.1 加工硬化的产生34
• 3.2.2 加工硬化的评价指标34-35
• 3.2.3 加工硬化常用检测方法35
• 3.2.4 影响加工硬化的主要因素35-37
• 3.3 微观组织特征及微观裂纹37-39
• 3.3.1 加工变质层的形成37
• 3.3.2 微观组织特征37-38
• 3.3.3 微观裂纹38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 精密切削棱边的质量及其控制40-51
• 4.1 棱边（毛刺）的质量40-44
• 4.1.1 毛刺的概念40
• 4.1.2 毛刺的特征参数及常见形态40-41
• 4.1.3 毛刺的分类体系41-44
• 4.2 毛刺的检测方法44-46
• 4.3 棱边（毛刺）质量的控制46-50
• 4.3.1 影响毛刺形成变化的主要因素46
• 4.3.2 毛刺的控制原则46-47
• 4.3.3 控制棱边质量的基本途径47-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 精密切削加工表面完整性的综合评价51-61
• 5.1 模糊层次综合评价法51
• 5.2 表面完整性的评价标准51-53
• 5.3 表面完整性表征参数权重的确定53-56
• 5.4 表面完整性综合评价实验验证56-60
• 5.4.1 精密切削实验56-57
• 5.4.2 基于模糊数学的实验结果分析57-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 精密切削加工表面完整性的预测61-71
• 6.1 人工神经网络61-63
• 6.1.1 人工神经网络及人工神经元基本概念61
• 6.1.2 BP神经网络61-63
• 6.2 基于LM-BP算法的表层残余应力预测63-68
• 6.2.1 Levenberg-Marquardt算法63-64
• 6.2.2 表层残余应力预测64-68
• 6.3 切削毛刺的BP神经网络预测68-69
• 6.4 精密车削表面完整性预测系统的实现69-70
• 6.5 本章小结70-71
• 第七章 研究总结与展望71-73
• 7.1 研究结论71
• 7.2 展望71-73
• 参考文献73-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士学位期间取得的相关成果77

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