钛合金Ti-6Al-4V电火花线切割参数试验研究

发布时间：2017-04-26 18:01

  本文关键词：钛合金Ti-6Al-4V电火花线切割参数试验研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：进入二十世纪以来,钛及钛合金因其优越的性能越来越受到人们的青睐,钛合金具备比强度高,抗腐蚀能力强,抗热性能高,稳定性好、可塑性强、化学活性高等一系列的优点,被广泛应用于航空航天、石油开采、海洋开发、医疗器械等众多领域。对钛合金进行机械加工时,由于导热系数低,加工时所产生的大量热难以经过工件释放;钛合金比热系数较小,机械加工时局部温度集聚过快,导致刀具的刀尖温度过高,使其急剧磨损,刀具的寿命大大降低,所以钛合金属于一种难切削的加工材料。目前,对于加工难切削材料越来越多用到了特种加工的方法,电火花线切割就是其中的一种。我国作为率先研制出快走丝电火花线切割机床的的国家,无论是在机械结构,数控技术等方面取得了重大的发展。近年来,高速走丝电火花线切割机床凭借着自身优异的性能特点,被广泛应用于航天航空,医疗器械,精密加工等行业。由于钛合金Ti-6Al-4V化学活性高,导热系数低,因此采用快走丝电火花线切割机床其加工也不是很容易,所以研究钛合金电火花加工性能,对提高钛合金的加工速度和加工质量具有实用意义。本文以快走丝电火花线切割机床的电参数为控变因子,研究了各个电参数对钛合金加工后的加工速度和表面质量的影响规律。采用正交试验法,根据钛合金性质,确定各参数的适当范围,进行了试验。通过极差分析及方差分析,得出各参数对不同指标的影响的主次顺序,给出了加工效果最佳时的电参数组合。采用BBD曲面响应试验设计方法,基于Design-Expert试验设计软件对试验数据进行分析,得出了材料去除率和表面粗糙度与电参数关系的拟合方程,同时描绘出两个试验指标的三维响应曲面图,直观的表达出最佳区域,对最优电参数的组合进行预测。利用神经网络系统中的BP神经网络进行了仿真。首先输入大量数据,建立神经网络系统,系统内部对数据进行反复的训练,使得系统逐渐趋于理想值,然后对需要预测的数据进行预测,得出近似值。本文通过大量试验,研究了电火花线切割各电参数对其性能指标的影响。通过正交试验,得出各因素的对不同指标的影响大小;通过曲面响应试验,直观的得出优化区域;通过BP神经网络,对试验数据的结果进行了较为理想的预测。
【关键词】：钛合金 快走丝线切割 电参数 材料去除率 表面粗糙度
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG484
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题研究的背景及意义11
• 1.2 钛及钛合金11-15
• 1.2.1 钛的类别11-12
• 1.2.2 钛的发展12-13
• 1.2.3 钛合金TC4的性能13-14
• 1.2.4 钛合金的切削特性14-15
• 1.3 电火花加工技术15-17
• 1.3.1 特种加工15
• 1.3.2 电火花线切割15-16
• 1.3.3 电火花线切割的发展趋势16-17
• 1.4 论文的主要研究内容17-19
• 第二章 电火花线切割的特性及试验平台19-27
• 2.1 电火花线切割的特性19-20
• 2.1.1 电火花线切割的工艺指标19
• 2.1.2 四个电参数对加工速度以及表面质量的影响19-20
• 2.2 试验平台的简介20-22
• 2.3 试验方案的建立22-25
• 2.3.1 试验材料尺寸的选择22-24
• 2.3.2 材料去除率的计算24
• 2.3.3 表面质量的测量24-25
• 2.4 试验步骤25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 正交试验设计27-43
• 3.1 正交试验的介绍27-30
• 3.1.1 试验设计的发展27-28
• 3.1.2 试验设计的优异性28-29
• 3.1.3 正交表的简介29
• 3.1.4 正交试验设计的步骤29-30
• 3.2 正交试验的极差分析30-38
• 3.2.1 极差分析30-31
• 3.2.2 电火花线切割钛合金TC4的极差分析31-38
• 3.3 正交试验的方差分析38-40
• 3.3.1 方差分析38-39
• 3.3.2 电火花线切割钛合金TC4的方差分析39-40
• 3.4 本章小结40-43
• 第四章 曲面响应设计43-65
• 4.1 响应面概述43-51
• 4.1.1 最速上升法44-45
• 4.1.2 二阶曲面响应分析45-46
• 4.1.3 响应面的特性46-48
• 4.1.4 拟合模型介绍48-51
• 4.2 Design-Expert简介51-52
• 4.3 BBD试验设计52-64
• 4.4 本章小结64-65
• 第五章 BP神经网络的仿真65-79
• 5.1 神经网络的介绍65-70
• 5.1.1 神经网络的概念65-66
• 5.1.2 神经网络的发展66-67
• 5.1.3 人工神经元的模型67-69
• 5.1.4 神经网络的特性69-70
• 5.1.5 BP神经网络的发展70
• 5.2 BP神经网络的训练与仿真70-77
• 5.3 本章小结77-79
• 第六章 总结与展望79-83
• 6.1 总结79-80
• 6.2 展望80-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和成果89

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