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H13钢硬态铣削表面形貌建模及预测

赵厚伟  
【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。


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