H13钢硬态铣削表面形貌建模及预测

发布时间：2017-11-25 01:14

  本文关键词：H13钢硬态铣削表面形貌建模及预测

  更多相关文章： H13钢 表面形貌 表面粗糙度 建模 预测

【摘要】：随着现代制造技术的发展,对模具加工精度的要求越来越高。表面形貌是表面完整性的重要内容,对模具的耐磨性、抗腐蚀性和密封性等诸多性能的影响很大。虽然在机械制造行业,表面形貌越平整越好,但对表面形貌要求太高却会增加不必要的加工成本,有时略显粗糙的表面形貌对零件的使用性能也会产生有利影响。所以,从功能性和经济性综合考虑,表面形貌及其评定参数的大小应该控制在合理的范围内。 AISI H13钢硬度高达50HRC,若尝试通过试切的方法提前预知表面形貌的优劣,势必会降低生产效率,增加加工成本。合理预测表面形貌,则能提高切削效率、降低生产成本,同时能为合理选择切削参数提供依据。计算机技术和虚拟制造技术的发展,也为表面形貌的预测提供了技术支持。因此,表面形貌预测对模具制造业具有重要的理论和现实意义。 围绕球头铣刀硬态铣削H13钢的三维表面形貌和表面粗糙度的建模及预测开展研究。根据表面形貌的定义,将其分离为宏观的形状误差和微观的表面粗糙度两部分,并综合运用几何建模和神经网络对表面形貌进行仿真预测。①利用坐标变换原理和矢量运算法则,推导出球头铣刀相对于工件的运动轨迹方程,通过布尔运算,建立了基于MATLAB软件的三维表面形貌仿真算法和MATLAB计算机程序,对形状误差进行预测。②通过整体式硬质合金球头立铣刀铣削AISI H13钢的实验,验证了三维表面形貌仿真模型的有效性。基于平面形貌仿真模型,研究了初始切入角、回转偏心、加工倾角、径向切削深度和每齿进给量等几何因素以及刀具磨损对表面形貌的影响。③借助于MATLAB软件,通过反复训练,建立了BP神经网络表面粗糙度预测模型,通过测试样本对预测结果进行了验证。结果表明,预测结果和实验结果的相对误差在10%以内,所建立的BP神经网络模型对表面粗糙度起到了较为准确的预测作用。 通过球头铣刀硬态铣削AISI H13钢三维表面形貌和表面粗糙度的建模,对合理预测模具加工之后的三维表面形貌,研究切削参数对表面形貌及其评定参数的影响规律具有重要的理论和实践指导意义,为切削参数的合理选择提供了理论依据和技术支持。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TG54;TH161.1

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李振华;盛敏奇;钟庆东;王毅;吴红艳;杜海龙;;基体表面粗糙度对H13钢板表面镀铬层的影响[J];材料研究学报;2010年05期

2 胡凤兰;高为国;董丽君;邱建友;;表面粗糙度的综合评定及混合谱模型[J];湖南工程学院学报(自然科学版);2005年04期

3 赵军;方文勇;韩式国;;自由曲面数控加工表面形貌仿真[J];工具技术;2007年08期

4 唐林虎;黄建龙;高成秀;罗文翠;程仲文;张军平;;干式硬态车削淬硬工具钢Cr12MoV表面粗糙度试验与预测模型[J];兰州理工大学学报;2012年02期

5 李宏慧,沙成梅,许军山;数控加工曲面的工艺分析[J];甘肃科技;2004年08期

6 陈明全;;浅谈表面粗糙度对零件使用性能的影响及其评定数值的选取方法[J];贵州农机化;2007年03期

7 曲云霞,徐安平,张大卫,黄田;广义铣削加工表面创成模型[J];河北工业大学学报;2001年03期

8 金成哲;陈尔涛;徐骣;;车铣粗糙度预测模型的建立和分析[J];哈尔滨工业大学学报;2009年03期

9 崔伯第;郭建亮;;基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究[J];机床与液压;2012年09期

10 徐安平,张大卫,黄田,曲云霞;柔性螺旋立铣刀数控铣削表面形貌物理仿真模型[J];计算机辅助设计与图形学学报;2000年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前7条

1 张娜;高速数控铣削表面形貌的仿真与研究[D];兰州理工大学;2011年

2 熊巨陆;基于UG的挤压铸造模具设计与运动仿真[D];武汉理工大学;2005年

3 张斌;数控加工表面粗糙度的预测[D];西北工业大学;2007年

4 孙艳玲;基于垂直位移扫描的表面轮廓综合测量仪[D];华中科技大学;2006年

5 朱双霞;磨削表面纹理表征及其摩擦特性研究[D];南昌大学;2007年

6 聂梦清;表面形貌软件测量标准应用系统研究[D];华中科技大学;2007年

7 李颖;高精度复杂曲面的数控铣削加工工艺参数的优化[D];兰州理工大学;2010年

，

本文编号：1224270