模具钢Cr12MoV硬态切削表面完整性控制

发布时间：2017-09-21 02:41

  本文关键词：模具钢Cr12MoV硬态切削表面完整性控制

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【摘要】：模具钢Cr12MoV具有较高的热稳定性，高的淬透性、耐磨性、高抗弯强度，仅次于高速钢，是冷镦模、冲模等的重要材料，，其消耗量在冷作模具钢中居首位。硬态切削工艺具有良好的加工柔性和环保性，该工艺已逐步取代磨削作为模具钢精加工工艺。然而，要使硬态切削工艺完全取代磨削其重点在于提高工件表面完整性及其使用性能，因此对表面完整性的研究是十分必要的。在硬态车削加工中，刀具磨损是一个重要影响因素，因此本文考虑刀具磨损及切削参数对硬态车削模具钢Cr12MoV表面完整性及疲劳寿命进行参数优化，而要使得优化结果可靠，准确的预测模型是必不可少的。本论文的主要内容包括： 首先，对表面完整性进行正交试验，根据试验得到的数据特点对表面完整性各特征指标进行确定。通过极差法对表面完整性进行主效应分析，从而得到切削条件对表面完整性的影响大小，对主要影响因素进行单因素试验，从而比较全面的对表面完整性进行试验研究； 其次，基于旋转弯曲疲劳寿命及表面完整性的正交试验结果，利用灰色关联理论及表面完整性和疲劳寿命的单因素回归模型对切削条件及疲劳寿命进行相关性研究，从而得到获得良好疲劳寿命的合理途径； 最后，利用遗传算法优化后的BP神经网络与响应曲面法(RSM)建立表面完整性与疲劳寿命的预测模型，利用Matlab建立硬态车削综合预测系统从而实现了即时输入与输出功能，并根据建立好的模型利用改进粒子群算法对表面完整性进行参数优化，利用标准例子群算法对疲劳寿命进行参数优化，并对优化后的结果进行验证性试验，从而通过实验值与优化结果的对比确定优化结果的准确性。
【关键词】：硬态切削 表面完整性 建模 工艺参数优化
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG142.45;TG51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 研究的目的和意义11-12
• 1.2 硬态切削技术的研究现状12-16
• 1.2.1 表面完整性的研究现状12-14
• 1.2.2 硬切建模技术的研究现状14-15
• 1.2.3 工艺优化的研究现状15-16
• 1.3 本课题来源及主要研究内容16-18
• 第2章 硬态车削 Cr12MoV 表面完整性试验研究18-31
• 2.1 表面完整性的影响因素分析18-21
• 2.1.1 表面粗糙度的主要影响因素18
• 2.1.2 表面残余应力的主要影响因素18-20
• 2.1.3 加工硬化层性质及特征值的提取20-21
• 2.2 试验设备及方案21-23
• 2.2.1 试验材料21
• 2.2.2 试验设备21-23
• 2.2.3 试验方案的制订23
• 2.3 表面完整性正交试验设计及结果分析23-26
• 2.3.1 正交试验设计23-24
• 2.3.2 表面粗糙度正交试验结果分析24-25
• 2.3.3 表面残余应力正交试验结果分析25-26
• 2.3.4 塑性变形层厚度正交试验结果分析26
• 2.4 表面完整性的单因素试验分析26-30
• 2.4.1 进给量单因素试验设计及结果分析26-27
• 2.4.2 背吃刀量单因素试验设计及结果分析27-29
• 2.4.3 刀具磨损单因素试验设计及结果分析29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 硬态车削 Cr12MoV 疲劳寿命的相关性分析31-42
• 3.1 灰色关联理论简介31-33
• 3.1.1 灰色关联理论的提出31-32
• 3.1.2 灰色关联计算步骤32-33
• 3.2 表面完整性对疲劳寿命影响因素分析33-35
• 3.2.1 表面残余应对疲劳寿命的影响33-34
• 3.2.2 表面粗糙度对疲劳寿命的影响34-35
• 3.2.3 塑性变形层厚度对疲劳寿命的影响35
• 3.3 硬态车削 Cr12MoV 旋转弯曲疲劳寿命正交试验研究35-38
• 3.3.1 试验条件及结果35-37
• 3.3.2 切削条件、表面完整性与疲劳寿命的关联度分析37-38
• 3.4 表面完整性及疲劳寿命的相关性分析38-41
• 3.4.1 表面完整性及疲劳寿命的单因素模型建立38-39
• 3.4.2 表面完整性及疲劳寿命的影响关系分析39-41
• 3.4.3 疲劳寿命综合评价指标的确定41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 硬态车削表面完整性预测模型的建立42-58
• 4.1 基于响应曲面法表面完整性预测模型的建立42-45
• 4.1.1 表面粗糙度预测模型的建立42-43
• 4.1.2 表面粗糙度预测模型的的验证43-44
• 4.1.3 塑性变形层厚度预测模型的建立44
• 4.1.4 塑性变形层厚度预测模型的验证44-45
• 4.2 基于遗传算法的 BP 神经网络优化45-49
• 4.2.1 BP 神经网络预测模型46-47
• 4.2.2 遗传算法介绍47-48
• 4.2.3 BP+GA 算法的设计48-49
• 4.3 基于 BP+GA 表面特征预测模型的建立49-56
• 4.3.1 表面残余应力预测模型的建立49-51
• 4.3.2 表面残余应力预测模型的训练与验证51-53
• 4.3.3 疲劳寿命预测模型的建立53-54
• 4.3.4 疲劳寿命预测模型的训练与验证54-56
• 4.4 硬态车削 Cr12MoV 表面完整性综合预测系统的实现56-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第5章 基于表面完整性的多目标参数优化58-71
• 5.1 多目标优化方法简介58-60
• 5.1.1 线性加权法58-59
• 5.1.2 理想点法59
• 5.1.3 平方和加权法59
• 5.1.4 Pareto 最优意义的多目标优化59-60
• 5.1.5 粒子群算法60
• 5.2 标准粒子群算法及改进粒子群算法实现步骤60-63
• 5.2.1 标准粒子群算法实现步骤60-61
• 5.2.2 改进粒子群算法实现步骤61-63
• 5.3 基于改进粒子群算法的表面完整性多目标优化63-68
• 5.3.1 表面粗糙度与表面残余应力的多目标优化63-65
• 5.3.2 表面粗糙度与塑性变形层厚度的多目标优化65-66
• 5.3.3 表面残余应力与塑性变形层厚度的多目标优化66-67
• 5.3.4 表面残余应力、塑性变形层厚度及表面粗糙度的多目标优化67-68
• 5.4 基于标准粒子群算法的旋转弯曲疲劳寿命参数优化68-70
• 5.4.1 旋转弯曲疲劳寿命的参数优化68
• 5.4.2 验证性试验68-70
• 5.5 本章小结70-71
• 结论71-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文与专利76-77
• 致谢77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王素玉;郭培燕;李明艳;;刀具几何参数对已加工表面残余应力影响的模拟[J];山东科技大学学报(自然科学版);2007年03期

2 胡旺;Gary G. YEN;张鑫;;基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法[J];软件学报;2014年05期

本文编号：891935