新型模具钢铣削加工性能多因素综合评价方法研究
发布时间：2021-08-08 12:24
热作模具钢和塑胶模具钢在模具行业应用广泛,从而研究新型模具钢具的铣削性能有很重要的意义。随着模糊数学理论的完善以及广泛的应用于机械领域,对于新型模具钢的铣削加工性能多因素综合评价可以很好的通过模糊数学理论来分析研究。通过建立模糊数学模型来分析研究新型模具钢的铣削加工多因素综合评价方法,从而提高铣削加工性能评价方法的准确性、可靠性和精准性。本文首先通过利用单因素控制变量的方法控制新型模具钢铣削参数的各个因素,独立的各个因素将会使其影响表面质量和残余应力等的变化趋势。为新型模具钢铣削加工性能多因素综合评价方法,进一步利用模糊综合评价方法分析提供了一定的理论基础。然后利用多因素模糊综合评价理论方法,分析对新型模具钢的铣削加工性能评价。由于多因素模糊综合评价方法,是一种通过将影响新型模具钢的铣削加工性能中模糊因素概念进行模糊集化处理,并且将这些影响因素概念进行数字化计算分析。在处理影响因素进行模糊集化处理时,同时需要对因素集进行隶属度分析。并且将各个因素集中的量级和和量纲上的区别进行规格化处理,使其满足数学分析的准确性。之后运用模糊数学进行模糊综合评价时,需要分析考虑因素集中的各个因素分配的权...
【文章来源】：上海应用技术大学上海市
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统图
第6页上海应用技术大学硕士学位论文因素，通过传统的方法进行一定程度的评价铣削加工性能。随着模糊数学在应用领域的快速发展，本文对新型模具的铣削加工性能多因素综合评价方法，进行了如下的研究分析：（1）运用了单因素控制变量的方法，结合新型模具钢铣削加工实验获得的数据，分析了铣削参数分别对于铣削力、表面质量和残余应力的影响变化。（2）对于新型模具钢铣削加工性能多因素综合评价方法的可行性进行了分析，并运用模糊数学的方法。根据模糊数学方法，将影响铣削加工性能的因素转变模糊集，需要对这些影响因素进行隶属度分析计算。权重又是多因素综合评价中不可缺少的一部分，因此对权重进行了常权和变权两种不同方式进行了分析。在实现了准备工作后，建立新型模具钢铣削性能的评判模型。（3）在完成新型模具钢铣削加工性能综合评判后，从而引出如何优选铣削参数的问题。这亦回归到了最初，为了对新型模具钢的铣削加工性能多因素综合评价方法，通过模糊预测模型来优化铣削工艺参数。（4）利用仿真模拟和实验铣削加工材料，对新型模具钢的铣削加工性能多因素综合评价方法进行理论分析验证。本文对新型模具钢的铣削加工性能的分析研究，并建立了新型模具钢的铣削性能分析流程图（图1.2）。图1.2新型模具钢的铣削性能分析流程图Fig.1.2Flowchartofmillingperformanceanalysisofnewmoldsteel1.4.2论文研究目标在对新型模具钢进行铣削加工时，需要提前了解其铣削加工性能。为此需要对新型模具钢的铣削加工性能进行综合评价，而通常情况下对于加工材料的铣削性能评价，会
第10页上海应用技术大学硕士学位论文2.3.1每齿进给量对铣削力的影响每齿进给量主要是通过铣削面积的变化来影响铣削力的，通过单因素控制变量的方法，运用理论与绘图来解析实验数据中，各个影响因素之间的变化趋势。设铣削三要素中的铣削速度、铣削深度和铣削宽度分别为120（m/min）、1.5（mm）和1（mm），进给量数值分别设为0.05、0.054、0.058、0.062、0.066、0.07、0.074、0.078、0.082、0.086和0.092（mm/z），实验所得如下图2.1所示。图2.1每齿进给量变量下的铣削力变化趋势图Fig.2.1Trendgraphofmillingforceunderfeedvariablepertooth在新型模具钢的铣削试验获得的数据如图2.1所示，在铣削速度、铣削深度和铣削宽度不变的情况下，每齿进给量与铣削力之间的变化接近近似正比，并且随着增加，总铣削力也越来越大。2.3.2铣削深度对铣削力的影响在铣削中铣削深度是通过改变铣削面积，来影响铣削力的变化。运用单因素控制铣削深度作为变量，解析它的影响变化。结合实验数据分析变化规律。设铣削三要素中的铣削速度、每齿进给量和铣削宽度分别为150（m/min）、0.065（mm）和1（mm），铣削深度逐渐增加为0.5、0.64、0.78、0.92、1.06、1.2、1.34、1.48、1.62、1.76和1.9（mm），实验所得如下图2.2所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊预测的铣削工艺参数优选方法研究[J]. 郑刚,马旌超,吴雁,张而耕. 组合机床与自动化加工技术. 2020(01)
[2]AerMet100超高强度钢铣削加工性能及参数优化研究[J]. 王永鑫,张昌明. 兵器材料科学与工程. 2019(05)
[3]薄壁件残余应力变形仿真预测与切削参数优化[J]. 丛靖梅,莫蓉,吴宝海,王骏腾. 机械科学与技术. 2019(02)
[4]基于灰色关联分析-层次分析法的机械加工工艺评价[J]. 白飞先,汪永超,魏宇,刘亮辉,王东升. 组合机床与自动化加工技术. 2018(08)
[5]TiN涂层刀具切削淬硬H13钢切削性能试验研究[J]. 杜劲,王立国. 机床与液压. 2018(11)
[6]涂层刀具高速铣削模具钢SKD11的表面粗糙度模型预测[J]. 谢英星. 工具技术. 2017(05)
[7]PAC5000模具钢的高速铣削加工试验研究[J]. 苏发,刘勇,练国富. 机床与液压. 2016(15)
[8]铣削加工过程中的材料去除率计算[J]. 李初晔,王海涛,王增新. 工具技术. 2016(01)
[9]基于区间层次分析法的机械加工工艺方案评价研究[J]. 刘雅荣. 机械设计与制造. 2015(12)
[10]航空钛合金结构件铣削刀具性能模糊综合评判[J]. 赵威,王盛璋,何宁,李亮,杨吟飞. 中国机械工程. 2015(06)
博士论文
[1]钨钴类超细硬质合金刀具及其切削性能研究[D]. 程剑兵.北京理工大学 2015
[2]微切削加工单位切削力及表面加工质量的尺寸效应研究[D]. 张涛.山东大学 2013
[3]基于不确定性理论的隧道围岩稳定性及风险分析研究[D]. 张永杰.湖南大学 2010
[4]三维复杂槽型铣刀片槽型优化原理与优化技术的研究[D]. 程耀楠.哈尔滨理工大学 2008
硕士论文
[1]45#钢铣削工艺参数对加工表面残余应力影响的研究[D]. 董情焱.兰州理工大学 2018
[2]H13钢硬态铣削过程中的刀具磨损及其对表面完整性的影响[D]. 吕宏刚.山东大学 2012
[3]不同组织结构钛合金切削性能的实验研究[D]. 刘敏.上海交通大学 2009
[4]基于模糊物元的高速铣刀切削性能评价[D]. 马海真.哈尔滨理工大学 2008
本文编号：3329951
【文章来源】：上海应用技术大学上海市
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统图
第6页上海应用技术大学硕士学位论文因素，通过传统的方法进行一定程度的评价铣削加工性能。随着模糊数学在应用领域的快速发展，本文对新型模具的铣削加工性能多因素综合评价方法，进行了如下的研究分析：（1）运用了单因素控制变量的方法，结合新型模具钢铣削加工实验获得的数据，分析了铣削参数分别对于铣削力、表面质量和残余应力的影响变化。（2）对于新型模具钢铣削加工性能多因素综合评价方法的可行性进行了分析，并运用模糊数学的方法。根据模糊数学方法，将影响铣削加工性能的因素转变模糊集，需要对这些影响因素进行隶属度分析计算。权重又是多因素综合评价中不可缺少的一部分，因此对权重进行了常权和变权两种不同方式进行了分析。在实现了准备工作后，建立新型模具钢铣削性能的评判模型。（3）在完成新型模具钢铣削加工性能综合评判后，从而引出如何优选铣削参数的问题。这亦回归到了最初，为了对新型模具钢的铣削加工性能多因素综合评价方法，通过模糊预测模型来优化铣削工艺参数。（4）利用仿真模拟和实验铣削加工材料，对新型模具钢的铣削加工性能多因素综合评价方法进行理论分析验证。本文对新型模具钢的铣削加工性能的分析研究，并建立了新型模具钢的铣削性能分析流程图（图1.2）。图1.2新型模具钢的铣削性能分析流程图Fig.1.2Flowchartofmillingperformanceanalysisofnewmoldsteel1.4.2论文研究目标在对新型模具钢进行铣削加工时，需要提前了解其铣削加工性能。为此需要对新型模具钢的铣削加工性能进行综合评价，而通常情况下对于加工材料的铣削性能评价，会
第10页上海应用技术大学硕士学位论文2.3.1每齿进给量对铣削力的影响每齿进给量主要是通过铣削面积的变化来影响铣削力的，通过单因素控制变量的方法，运用理论与绘图来解析实验数据中，各个影响因素之间的变化趋势。设铣削三要素中的铣削速度、铣削深度和铣削宽度分别为120（m/min）、1.5（mm）和1（mm），进给量数值分别设为0.05、0.054、0.058、0.062、0.066、0.07、0.074、0.078、0.082、0.086和0.092（mm/z），实验所得如下图2.1所示。图2.1每齿进给量变量下的铣削力变化趋势图Fig.2.1Trendgraphofmillingforceunderfeedvariablepertooth在新型模具钢的铣削试验获得的数据如图2.1所示，在铣削速度、铣削深度和铣削宽度不变的情况下，每齿进给量与铣削力之间的变化接近近似正比，并且随着增加，总铣削力也越来越大。2.3.2铣削深度对铣削力的影响在铣削中铣削深度是通过改变铣削面积，来影响铣削力的变化。运用单因素控制铣削深度作为变量，解析它的影响变化。结合实验数据分析变化规律。设铣削三要素中的铣削速度、每齿进给量和铣削宽度分别为150（m/min）、0.065（mm）和1（mm），铣削深度逐渐增加为0.5、0.64、0.78、0.92、1.06、1.2、1.34、1.48、1.62、1.76和1.9（mm），实验所得如下图2.2所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊预测的铣削工艺参数优选方法研究[J]. 郑刚,马旌超,吴雁,张而耕. 组合机床与自动化加工技术. 2020(01)
[2]AerMet100超高强度钢铣削加工性能及参数优化研究[J]. 王永鑫,张昌明. 兵器材料科学与工程. 2019(05)
[3]薄壁件残余应力变形仿真预测与切削参数优化[J]. 丛靖梅,莫蓉,吴宝海,王骏腾. 机械科学与技术. 2019(02)
[4]基于灰色关联分析-层次分析法的机械加工工艺评价[J]. 白飞先,汪永超,魏宇,刘亮辉,王东升. 组合机床与自动化加工技术. 2018(08)
[5]TiN涂层刀具切削淬硬H13钢切削性能试验研究[J]. 杜劲,王立国. 机床与液压. 2018(11)
[6]涂层刀具高速铣削模具钢SKD11的表面粗糙度模型预测[J]. 谢英星. 工具技术. 2017(05)
[7]PAC5000模具钢的高速铣削加工试验研究[J]. 苏发,刘勇,练国富. 机床与液压. 2016(15)
[8]铣削加工过程中的材料去除率计算[J]. 李初晔,王海涛,王增新. 工具技术. 2016(01)
[9]基于区间层次分析法的机械加工工艺方案评价研究[J]. 刘雅荣. 机械设计与制造. 2015(12)
[10]航空钛合金结构件铣削刀具性能模糊综合评判[J]. 赵威,王盛璋,何宁,李亮,杨吟飞. 中国机械工程. 2015(06)
博士论文
[1]钨钴类超细硬质合金刀具及其切削性能研究[D]. 程剑兵.北京理工大学 2015
[2]微切削加工单位切削力及表面加工质量的尺寸效应研究[D]. 张涛.山东大学 2013
[3]基于不确定性理论的隧道围岩稳定性及风险分析研究[D]. 张永杰.湖南大学 2010
[4]三维复杂槽型铣刀片槽型优化原理与优化技术的研究[D]. 程耀楠.哈尔滨理工大学 2008
硕士论文
[1]45#钢铣削工艺参数对加工表面残余应力影响的研究[D]. 董情焱.兰州理工大学 2018
[2]H13钢硬态铣削过程中的刀具磨损及其对表面完整性的影响[D]. 吕宏刚.山东大学 2012
[3]不同组织结构钛合金切削性能的实验研究[D]. 刘敏.上海交通大学 2009
[4]基于模糊物元的高速铣刀切削性能评价[D]. 马海真.哈尔滨理工大学 2008
本文编号：3329951
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