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精车大螺距螺杆加工系统的稳定性
被引量：
1
1
作者
李哲
付祥夫
+2 位作者
郑敏利
李景帅
周亚栋
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1110-1120,共11页
高进给速度精车大螺距螺杆加工过程中,随着旋转螺纹件与刀具相对接触关系的实时变化、刀具磨损量的动态演变和工件材料去除导致的质量变化,加工系统的动力学特性呈现时变特性,研究其稳定性也就具有重要意义。首先结合精车削大螺距螺杆...
高进给速度精车大螺距螺杆加工过程中,随着旋转螺纹件与刀具相对接触关系的实时变化、刀具磨损量的动态演变和工件材料去除导致的质量变化,加工系统的动力学特性呈现时变特性,研究其稳定性也就具有重要意义。首先结合精车削大螺距螺杆动力学模型,分别利用频域法和全离散时域法,提出一种适用于大螺距螺纹件的车削稳定域预估方法,并进行实验验证;然后在时域法基础上,考虑过程阻尼的影响,研究了不同刀具磨损情况对精车大螺距螺杆切削加工稳定性的影响,并验证测量结果与预测规律相吻合。研究结果表明:精车大螺距螺杆稳定性预测优先选用时域法;极限切深随后刀面磨损量增大而呈现出上升的趋势;选用转速分别为10r/min和25r/min,切深8mm,轴向进刀量0.05mm加工参数进行加工时,能获得基本符合工程实际要求的成品件。本文研究成果为高进给车削工艺参数优选奠定理论基础,同时丰富和发展以大螺距螺杆为代表的大型装备关键零部件的高进给加工理论并推进其工程应用。
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关键词
大螺距螺杆
稳定性
车削
磨损
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职称材料
基于机器学习与群智能算法的精车大螺距螺杆切削优化研究
2
作者
李哲
丛玮琦
+2 位作者
付祥夫
田盛
罗明明
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第9期58-64,共7页
大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,...
大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,可以解决工件表面质量差的问题。首先,比较机器学习与回归方式的拟合误差,选用精确性更高的机器学习方法建立了切削力和切削温度的预测模型。其次,采用不同的群智能算法对优化目标进行求解,比较不同算法的求解性能,选择人工蜂群算法的优化结果为最优参数组合。最后,对不同切削方案得到的工件表面粗糙度进行测量,结果表明:采用优化后的参数加工,得到的工件表面粗糙度下降了20%,改善了工件表面质量,达到了切削优化的目的。
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关键词
大螺距螺杆
车削
机器学习
群智能算法
多目标优化
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职称材料
题名
精车大螺距螺杆加工系统的稳定性
被引量：
1
1
作者
李哲
付祥夫
郑敏利
李景帅
周亚栋
机构
哈尔滨理工大学高效切削及刀具国家地方联合工程实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期1110-1120,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51575148)
文摘
高进给速度精车大螺距螺杆加工过程中,随着旋转螺纹件与刀具相对接触关系的实时变化、刀具磨损量的动态演变和工件材料去除导致的质量变化,加工系统的动力学特性呈现时变特性,研究其稳定性也就具有重要意义。首先结合精车削大螺距螺杆动力学模型,分别利用频域法和全离散时域法,提出一种适用于大螺距螺纹件的车削稳定域预估方法,并进行实验验证;然后在时域法基础上,考虑过程阻尼的影响,研究了不同刀具磨损情况对精车大螺距螺杆切削加工稳定性的影响,并验证测量结果与预测规律相吻合。研究结果表明:精车大螺距螺杆稳定性预测优先选用时域法;极限切深随后刀面磨损量增大而呈现出上升的趋势;选用转速分别为10r/min和25r/min,切深8mm,轴向进刀量0.05mm加工参数进行加工时,能获得基本符合工程实际要求的成品件。本文研究成果为高进给车削工艺参数优选奠定理论基础,同时丰富和发展以大螺距螺杆为代表的大型装备关键零部件的高进给加工理论并推进其工程应用。
关键词
大螺距螺杆
稳定性
车削
磨损
Keywords
large-pitch thread
cutting stability
turning
wear and tear
分类号
TG51 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于机器学习与群智能算法的精车大螺距螺杆切削优化研究
2
作者
李哲
丛玮琦
付祥夫
田盛
罗明明
机构
哈尔滨理工大学高效切削及刀具国家地方联合工程实验室
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第9期58-64,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51575148)
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(KYYWF-0349)。
文摘
大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,可以解决工件表面质量差的问题。首先,比较机器学习与回归方式的拟合误差,选用精确性更高的机器学习方法建立了切削力和切削温度的预测模型。其次,采用不同的群智能算法对优化目标进行求解,比较不同算法的求解性能,选择人工蜂群算法的优化结果为最优参数组合。最后,对不同切削方案得到的工件表面粗糙度进行测量,结果表明:采用优化后的参数加工,得到的工件表面粗糙度下降了20%,改善了工件表面质量,达到了切削优化的目的。
关键词
大螺距螺杆
车削
机器学习
群智能算法
多目标优化
Keywords
large-pith thread
turning
machine learning
swarm intelligence algorithm
mutli-objective optimization
分类号
TG51 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
精车大螺距螺杆加工系统的稳定性
李哲
付祥夫
郑敏利
李景帅
周亚栋
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
在线阅读
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职称材料
2
基于机器学习与群智能算法的精车大螺距螺杆切削优化研究
李哲
丛玮琦
付祥夫
田盛
罗明明
《制造技术与机床》
北大核心
2021
0
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职称材料
已选择
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