钛合金Ti6Al4V切削加工机理及参数优化

发布时间：2017-12-05 11:17

  本文关键词：钛合金Ti6Al4V切削加工机理及参数优化

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【摘要】：制造业是实体经济的根基,用来衡量一个国家的重要支柱产业,其强弱将直接影响到综合国力的兴衰,而金属的切削加工在制造行业中起着举足轻重的地位,而钛合金材料又是金属材料重要的组成部分,在机械制造业领域中具有重大的研究价值。由于钛合金材料具有强度高、耐磨性好、抗高温、蠕变能力强等优良特性,而被大量应用到航空航天、铁路运输、汽车、特种工程机械、石油、化工、医疗等军用及民用领域。然而钛合金材料具有导热系数低、弹性模量小、加工硬化严重等特点使其属于难加工的材料,导致在切削加工经过中存在切削热、表面加工质量等一系列的工艺难题。高速切削具有很高的加工效率,能降低在加工过程中切削热对加工工件表面的影响,也能获得较高的加工精度而被作为是加工钛合金材料中最广泛的使用方法。本文以钛合金Ti6Al4V为分析对象采用切削方法对加工过程进行分析,主要包括几个方面的内容:(1)介绍了切削加工中相关物理量的理论与方法研究,对于切削加工模拟过程中提供了相应的理论指导。(2)介绍了钛合金的性能,高速切削加工原理和切屑形成,切削力理论分析,表面粗糙度与残余应力的理论分析。(3)采用有限元软件DEFORM-3D对切削加工过程进行模拟仿真试验,分析了切削参数对切削力、残余应力等方面的影响,为实际生产加工工艺过程提供参考,提高加工工艺精确度,缩短生产周期,降低成本奠定了基础。(4)对于在各种实际加工工程中各相关物理量函数不能显式表示的问题,研究了一种基于支持向量回归机物理量模型预测的方法。并通过正交试验设计法选取合适的设计参数样本点进行建立预测模型,并得到预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性进行检验分析。通过BP神经网络建立模型对试验值预测,与支持向量机模型预测结果相比,得出支持向量机模型预测的结果更能准确预测小样本数值。(5)在有限元软件仿真数据,智能预测模型以及参数优化理论的基础上,采用遗传算法对钛合金的切削参数作出优化,从而得到切削力的优化结果。
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG506

【共引文献】

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本文编号：1254624