切削参数对单点金刚石车削铝合金6061-T6表面糙度的影响

发布时间：2017-08-10 11:26

  本文关键词：切削参数对单点金刚石车削铝合金6061-T6表面糙度的影响

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【摘要】：铝合金6061-T6作为一种高强度合金,不仅在航天航空、生物工程、机械等领域都有非常广泛的应用,在微小模具制造上也有非常好的应用前景,随着技术的发展,对零件的加工要求越来越高,微车削精密加工技术也越来越受到学者们的重视。本文的研究目的在于提高微车削加工工件的表面质量,着重探索切削参数对表面质量的影响,建立表面粗糙度预测模型,根据切削要素进行表面质量预测。本文首先分析了金属车削理论以及单点金刚石微车削研究的现状。借助大型通用有限元软件ABAQUS建立了直角车模型,以获取试验中难以量化的数据。模拟切削单因素对加工过程的影响此外预测了不同切削深度下切屑的体貌特征,并使用SEM电镜扫描实际加工切屑和观察表面痕迹,探讨切屑的成型机理。其次,利用NANOTECH 350FG摩尔机床,搭建直角车削实验平台,设计了直角切削单因素实验和切削三要素的正交实验,得到最优的切削参数组合为：主轴转速3000rpm、进给量5mm/min、切削深度5μm。分析主轴转速、切削深度和进给量各个因素的影响差异,实验表明：进给量对表面质量影响最明显,其次是主轴转速,影响最小的是切削深度。本文在正交实验的16组实验的基础上,利用MATLAB进行曲线拟合得出6061-T6铝合金的表面粗糙度预测模型,并对模型进行显著性检验。最后,随机选取加工参数进行切削加工,利用激光共聚焦测量仪对得到的工件进行表面粗糙度检测。用检测值与表面粗糙度拟合曲线进行比较。结果显示：构建工件表面粗糙度预测模型,与实测值相比偏差在5nm以内。本文结合机械、材料和数值分析等多个学科,在理论上对6061-T6铝合金单点金刚石微切削参数进行研究,建立并实验验证其表面粗糙度预测模型。另外,本文的设计和研究方法对类似的车削加工具有一定的参考意义。
【关键词】：单点金刚石 正交实验 表面粗糙度预测 有限元 MATLAB
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG51
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-10
• CONTENTS10-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 金属切削理论研究13-14
• 1.2 微切削加工有限元仿真研究14-15
• 1.3 课题研究的意义15-16
• 1.4 本文研究内容16-18
• 第二章 有限元模型的建立18-33
• 2.1 软件简介及模型简化18-19
• 2.1.1 有限元软件ABAQUS简介18
• 2.1.2 有限元模型的简化18-19
• 2.2 6061-T6铝合金材料参数19-20
• 2.3 材料模型的本构关系20-25
• 2.3.1 Johnson-Cook材料本构关系20-21
• 2.3.2 6061-T6铝合金本构方程建立21-22
• 2.3.3 切削分离准则22-23
• 2.3.4 基于累进损伤失效模型23-25
• 2.4 工件与刀具接触设置25-27
• 2.5 有限元模型基本设置27-30
• 2.6 本章小结30-33
• 第三章 有限元仿真结果与切屑体貌预测33-43
• 3.1 6061-T6铝合金仿真结果33-35
• 3.2 有限元仿真预测切屑形态35-40
• 3.2.1 切屑的形成过程35-37
• 3.2.2 预测切屑形态37-38
• 3.2.3微切削微观体貌38-40
• 3.3 微切削成型机理分析40-41
• 3.4 仿真结果分析与对比41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 单点金刚石切削表面粗糙度影响因素实验研究43-71
• 4.1 切削过程中表面粗糙度影响因素43-44
• 4.2 直角微切削试验方案44-50
• 4.2.1 试验所用材料及设备44-48
• 4.2.2 试验机床调试48-50
• 4.3 表面粗糖度单因素实验与分析50-58
• 4.3.1 主轴转速50-54
• 4.3.2 切削深度54-56
• 4.3.3 进给量56-58
• 4.4 表面粗糙度正交实验58-67
• 4.4.1 实验方法58-60
• 4.4.2 正交实验结果测量60-63
• 4.4.3 正交实验结果分析63-67
• 4.5 表面宏观损伤67-69
• 4.5.1 刀痕的形态及分布67-68
• 4.5.2 表面形貌机理分析68-69
• 4.6 本章小结69-71
• 第五章 表面粗糖度预测模型及实验71-80
• 5.1 表面粗糙度预测模型71-77
• 5.1.1 多元线性回归预测模型71-75
• 5.1.2 多元线性回归预测模型残差分析及显著性检验75-77
• 5.2 多元线性回归预测模型预测实验检验77-78
• 5.3 本章小结78-80
• 结论与展望80-82
• 参考文献82-86
• 攻读学位期间发表的论文86-88
• 致谢88

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本文编号：650452