高速铣削铝锂合金切削力和表面粗糙度试验研究

发布时间：2017-06-15 12:10

  本文关键词：高速铣削铝锂合金切削力和表面粗糙度试验研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：铝锂合金2060作为一种新兴材料,具有密度低,比刚度、比强度高的优良机械特性,可以在保证结构件强度的前提下减轻结构的质量,从而达到减重的目标,正被推广应用于飞机关键零部件中,认为是航空航天领域最具潜力的材料之一。然而国内外对其切削加工特性研究报道较少,尤其是在合金切削加工参数优化方面,这影响到铝锂合金铣削的加工质量和加工效率,从而阻碍该材料在航天航空制造领域的推广和应用。因此研究铝锂合金2060的切削加工性能,优化工艺参数对于提高加工效率,保证加工质量有着重要意义。本文通过新型铝锂合金2060铣削试验,结合最小二乘支持向量机和优化原理,重点研究了切削参数对切削力和加工表面粗糙度的影响规律及最优参数选择。论文主要研究内容:为较系统的掌握高速铣削铝锂合金时切削参数对切削力和表面粗糙度的影响规律,利用正交试验法设计了四因素五水平的铝锂合金2060高速铣削试验,并借助极差分析法,研究了切削参数径向切深、轴向切深、每齿进给量和主轴转速对切削力和表面粗糙度的影响程度及影响变化趋势。为进一步研究切削力和表面粗糙度与加工参数间的内在联系,又采用多元线性回归方法分别建立了切削力和表面粗糙度的经验公式,对其进行显著性检验,结果表明两个经验模型是显著的。随后,进行铣削试验验证了经验模型的实际预测能力。基于最小二乘支持向量回归机理论,针对高速铣削铝锂合金表面粗糙度进行了较之经验模型更为精确的建模预测。通过验证试验的结果得出,基于最小二乘支持向量回归机的表面粗糙度预测模型能准确的预测高速铣削铝锂合金2060的表面粗糙度情况。在保证加工表面粗糙度的前提下,为提高加工效率,以材料去除率最大化为目标,应用优化原理建立了高速铣削铝锂合金切削参数优化模型。通过计算求解得到了最优切削参数组合,并用试验验证了优化结果的有效性。
【关键词】：铝锂合金 铣削力 表面粗糙度 最小二乘支持向量回归机 参数优化
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG54
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 铝锂合金材料性能特点、发展及应用现状12-14
• 1.2.1 铝锂合金的性能特点、发展历史及现状12-13
• 1.2.2 铝锂合金在航空航天制造业的应用13-14
• 1.2.3 新型铝锂合金 206014
• 1.3 研究现状及存在的问题14-18
• 1.3.1 铝锂合金加工特性现状14-15
• 1.3.2 切削力的研究现状15-16
• 1.3.3 表面粗糙度的研究进展16-17
• 1.3.4 切削参数优化17-18
• 1.3.5 存在的问题18
• 1.4 本文主要研究内容18-20
• 第2章 铝锂合金高速铣削切削力试验研究20-38
• 2.1 切削力的来源及影响因素20
• 2.2 试验条件及方案设计20-24
• 2.2.1 试验材料20
• 2.2.2 试验条件20-21
• 2.2.3 试验方案设计21-22
• 2.2.4 切削力正交试验结果22-24
• 2.3 基于极差法的切削参数对切削力影响分析24-28
• 2.4 高速铣削铝锂合金切削力经验模型的建立28-37
• 2.4.1 多元线性回归原理及模型28-31
• 2.4.2 切削力线性回归模型31-32
• 2.4.3 模型显著性检验32-35
• 2.4.4 经验模型验证35-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第3章 铝锂合金高速铣削表面粗糙度试验研究38-47
• 3.1 表面粗糙度概述38-39
• 3.1.1 表面粗糙度对构件工作性能的影响38
• 3.1.2 表面粗糙度的评定参数38-39
• 3.1.3 表面粗糙度的影响因素39
• 3.2 试验条件及方案设计39
• 3.3 表面粗糙度试验结果39-41
• 3.4 基于极差法的切削参数对表面粗糙度影响分析41-44
• 3.5 表面粗糙度经验模型的建立44-46
• 3.5.1 表面粗糙度线性回归模型44
• 3.5.2 模型显著性检验44-45
• 3.5.3 经验模型验证45-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第4章 基于最小二乘支持向量机的铝锂合金高速铣削表面粗糙度预测研究47-61
• 4.1 表面粗糙度预测方法47-48
• 4.2 支持向量机理论48-53
• 4.2.1 最优超平面及支持向量48-50
• 4.2.2 核函数50-51
• 4.2.3 支持向量回归机原理51-53
• 4.3 最小二乘支持向量机理论53-54
• 4.4 最小二乘支持向量机预测模型建立54-60
• 4.4.1 数据预处理54-56
• 4.4.2 核函数及参数选择56-57
• 4.4.3 基于最小二乘支持向量机表面粗糙度预测模型建立57-58
• 4.4.4 表面粗糙度预测结果验证58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 铝锂合金高速铣削切削参数优化61-66
• 5.1 参数优化理论概述61
• 5.2 参数优化模型建立61-64
• 5.2.1 目标函数及优化变量62
• 5.2.2 约束条件62-63
• 5.2.3 优化模型63-64
• 5.3 参数优化结果与验证64
• 5.4 本章小结64-66
• 结论66-67
• 参考文献67-72
• 致谢72

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4 阙q诒，

本文编号：452406