SKD61模具钢高速铣削表面完整性与疲劳寿命研究

发布时间：2020-06-29 13:40

【摘要】：自上世纪90年代以来,高速切削技术在我国得到了突飞猛进的发展。其在先进制造领域已经逐步取得基础性和代表性的地位,并在航空航天、汽车、模具等多个领域中都越来越发挥着不可替代的作用。对于具有大硬度的模具材料来讲,高速铣削加工对其加工的特点是去除余量大、工作效率低、刀具磨损严重,这直接影响模具零件的表面加工质量和使用寿命。表面完整性是衡量表面性质的重要指标之一,并且会对零件的疲劳寿命具有极其深远的影响。因此研究高速铣削加工的材料的表面完整性与其疲劳寿命之间的影响规律及机理有着重要的理论价值和实践指导意义。本文从理论分析和试验探究两个方面对模具钢的高速铣削加工进行了较为深入的研究,提出了预测零件疲劳寿命的数学模型,旨在为模具的高速切削加工以及模具寿命预测提供一定的指导作用。论文的主要研究工作有如下四个方面:首先,采用正交试验法,用圆环面铣刀对SKD61模具钢进行高速铣削加工,分析了不同工艺参数(主轴转速、切削速度、切削深度、切削行距以及刀具倾角)对表面粗糙度的影响规律并结合回归分析得出表面粗糙度预测数学模型,结果表明不同工艺参数对表面粗糙度的影响显著程度各不相同。第二,应用单因素试验法,分析了工艺参数对表面完整性(表面粗糙度、表面显微硬度以及表层残余应力)的影响规律及机理。结果表明,高速铣削加工后的SKD61模具钢的可获得低表面粗糙度、低残余应力和较小加工硬度的表面。第三,针对铣削加工后的疲劳试件进行了疲劳试验,得出了表面完整性与疲劳寿命间的关系。结论表明,表面完整性的不同量化指标对零件寿命的影响程度不同,影响趋势并不单一化,铣削加工产生的表面残余压应力能显著地延长零件的疲劳寿命。最后,根据表面完整性的量化指标,采用人工神经网络方法构建疲劳寿命预测模型。研究表明:将表面完整性和人工神经网络结合,构建的零件疲劳寿命预测模型,其预测值与实测值的误差在2.3%到15.8%之间。
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG54

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本文编号：2733934