高速切削钛合金TC4的刀具磨损及演化机制研究
发布时间：2021-01-24 07:32
随着德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等新概念的相继提出,我国提出了《中国制造2025》新思想紧追制造业的发展步伐,三者本质内容都是“互联网+制造”,即智能制造。高速、高效切削作为《中国制造2025》的高新技术,与传统切削加工相比,具有加工效率更高、加工表面质量更优等显著优点。在航空航天、国防军事等领域得到广泛运用。然而,随着我国航空航天领域的不断发展,对所选材料的综合性能要求更为严格。被誉为“太空金属”的钛合金TC4材料,具有耐腐蚀性好、耐热性好、比强度高等突出特点,在航空航天领域中有卓越的应用前景,但也因为该材料具有导热系数小、高温化学性大和弹性模量低等特性,使之成为典型的难加工材料。因此,本文借助人工神经网络技术、基于线性回归分析求解技术、能谱分析等现代科学技术,对高速切削钛合金TC4刀具磨损进行深入研究,为现代加工企业提供可行性理论参考。首先借助人工神经网络技术,构建四输入两输出三层网络结构,运用四因素四水平正交设计试验法对钛合金TC4棒料进行中高速干切削实验,以期实现不同切削参数下切削力和刀具磨损量的实验值与预测值的对比,同时检验BP神经网络的可行性。经过16组正交实验及...
【文章来源】：南昌航空大学江西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文的研究背景
1.2 国内外研究现状综述
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容及研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文章节安排
1.5 本章小结
第二章 试验方案设计
2.1 车削加工试验条件确定
2.1.1 切削试验工件材料
2.1.2 切削试验刀具材料
2.1.3 试验设备介绍
2.2 设计实验方法的选择
2.2.1 试验设计方法介绍
2.2.2 试验的主要影响因素
2.2.3 试验因素范围的选择
2.3 车削加工试验方案的确定
2.4 本章小结
第三章 刀具磨损预测研究
3.1 人工神经网络
3.2 神经元模型结构组成
3.2.1 神经元的数学模型
3.2.2 神经元之间的转移函数类型
3.3 BP神经网络的学习算法
3.4 刀具磨损预测方法
3.4.1 网络结构介绍
3.4.2 训练样本的选择
3.4.3 神经网络的训练
3.4.4 预测及结果分析
3.5 本章小结
第四章 高速车削钛合金TC4刀具磨损曲线
4.1 刀具磨损曲线
4.2 磨损曲线试验结果的分析与研究
4.3 切削力研究分析
4.4 磨损曲线回归求解分析
4.4.1 线性回归分析
4.4.2 一元线性回归效果的检验
4.4.3 刀具磨损曲线回归模型的建立
4.5 本章小结
第五章 高速车削钛合金TC4刀具磨损机理研究
5.1 磨损和磨损机理概论
5.2 前期预处理
5.3 能谱测试结果分析
5.3.1 刀片能谱分析
5.3.2 切屑能谱分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位论文期间发表的学术论文
主持或参与的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]刀具磨损曲线的分段线性拟合研究[J]. 贺一川. 机电工程技术. 2015(12)
[2]切削速度对轴向车铣TC4钛合金刀具磨损的影响[J]. 张富君,姜增辉,王文凯. 机械设计与制造. 2015(09)
[3]PCBN刀具高速车削TC4钛合金刀具磨损的研究[J]. 姜增辉,于海鸥,王文凯,李玉朋. 组合机床与自动化加工技术. 2015(05)
[4]高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究[J]. 张宝磊,熊艺文,王为庆,朱帅玲. 组合机床与自动化加工技术. 2015(03)
[5]切削速度对车削TC4钛合金硬质合金刀具磨损的影响[J]. 韩冰,姜增辉,刘朋和. 沈阳理工大学学报. 2015(01)
[6]高速铣削钛合金Ti-6Al-4V切屑形态试验研究[J]. 刘丽娟,吕明,武文革,祝锡晶. 机械工程学报. 2015(03)
[7]钛合金高速铣削刀具磨损机理和预测方法研究[J]. 周海波,张京京,闫寒,张素敏. 工具技术. 2014(03)
[8]硬质合金刀具切削Ti6Al4V的磨损机理及特征[J]. 姜增辉,王琳琳,石莉,吴月颖. 机械工程学报. 2014(01)
[9]基于SPSS的蝶阀流阻性能回归分析[J]. 章万银,张跃刚,冉茂华,王致民. 机械. 2013(09)
[10]钛合金TC4高速切削刀具磨损的有限元仿真[J]. 陈燕,杨树宝,傅玉灿,徐九华,苏宏华. 航空学报. 2013(09)
博士论文
[1]车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究[D]. 李威霖.西南交通大学 2013
硕士论文
[1]难加工材料切削试验研究及其工艺参数优化[D]. 谢文斌.南昌航空大学 2015
本文编号：2996854
【文章来源】：南昌航空大学江西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文的研究背景
1.2 国内外研究现状综述
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容及研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文章节安排
1.5 本章小结
第二章 试验方案设计
2.1 车削加工试验条件确定
2.1.1 切削试验工件材料
2.1.2 切削试验刀具材料
2.1.3 试验设备介绍
2.2 设计实验方法的选择
2.2.1 试验设计方法介绍
2.2.2 试验的主要影响因素
2.2.3 试验因素范围的选择
2.3 车削加工试验方案的确定
2.4 本章小结
第三章 刀具磨损预测研究
3.1 人工神经网络
3.2 神经元模型结构组成
3.2.1 神经元的数学模型
3.2.2 神经元之间的转移函数类型
3.3 BP神经网络的学习算法
3.4 刀具磨损预测方法
3.4.1 网络结构介绍
3.4.2 训练样本的选择
3.4.3 神经网络的训练
3.4.4 预测及结果分析
3.5 本章小结
第四章 高速车削钛合金TC4刀具磨损曲线
4.1 刀具磨损曲线
4.2 磨损曲线试验结果的分析与研究
4.3 切削力研究分析
4.4 磨损曲线回归求解分析
4.4.1 线性回归分析
4.4.2 一元线性回归效果的检验
4.4.3 刀具磨损曲线回归模型的建立
4.5 本章小结
第五章 高速车削钛合金TC4刀具磨损机理研究
5.1 磨损和磨损机理概论
5.2 前期预处理
5.3 能谱测试结果分析
5.3.1 刀片能谱分析
5.3.2 切屑能谱分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位论文期间发表的学术论文
主持或参与的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]刀具磨损曲线的分段线性拟合研究[J]. 贺一川. 机电工程技术. 2015(12)
[2]切削速度对轴向车铣TC4钛合金刀具磨损的影响[J]. 张富君,姜增辉,王文凯. 机械设计与制造. 2015(09)
[3]PCBN刀具高速车削TC4钛合金刀具磨损的研究[J]. 姜增辉,于海鸥,王文凯,李玉朋. 组合机床与自动化加工技术. 2015(05)
[4]高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究[J]. 张宝磊,熊艺文,王为庆,朱帅玲. 组合机床与自动化加工技术. 2015(03)
[5]切削速度对车削TC4钛合金硬质合金刀具磨损的影响[J]. 韩冰,姜增辉,刘朋和. 沈阳理工大学学报. 2015(01)
[6]高速铣削钛合金Ti-6Al-4V切屑形态试验研究[J]. 刘丽娟,吕明,武文革,祝锡晶. 机械工程学报. 2015(03)
[7]钛合金高速铣削刀具磨损机理和预测方法研究[J]. 周海波,张京京,闫寒,张素敏. 工具技术. 2014(03)
[8]硬质合金刀具切削Ti6Al4V的磨损机理及特征[J]. 姜增辉,王琳琳,石莉,吴月颖. 机械工程学报. 2014(01)
[9]基于SPSS的蝶阀流阻性能回归分析[J]. 章万银,张跃刚,冉茂华,王致民. 机械. 2013(09)
[10]钛合金TC4高速切削刀具磨损的有限元仿真[J]. 陈燕,杨树宝,傅玉灿,徐九华,苏宏华. 航空学报. 2013(09)
博士论文
[1]车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究[D]. 李威霖.西南交通大学 2013
硕士论文
[1]难加工材料切削试验研究及其工艺参数优化[D]. 谢文斌.南昌航空大学 2015
本文编号：2996854
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