为解决激光定向能量沉积(laser-directed energy deposition,L-DED)成型工艺制备的镍钴基功能梯度材料(NiCo-FGMs)磨削后表面质量一致性较差这一问题,基于正交试验分析了磨削工艺参数对NiCo-FGMs的磨削力和表面粗糙度的影响规律,并建立...为解决激光定向能量沉积(laser-directed energy deposition,L-DED)成型工艺制备的镍钴基功能梯度材料(NiCo-FGMs)磨削后表面质量一致性较差这一问题,基于正交试验分析了磨削工艺参数对NiCo-FGMs的磨削力和表面粗糙度的影响规律,并建立相应的预测模型.针对粗加工与精加工的不同加工目标,利用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合熵权法与逼近理想解的排序方法即熵权TOPSIS(technique for order proference by similarity to ideal solution)法进行了多目标磨削工艺参数优化,并进行验证.结果表明:粗加工磨削参数采用a_(p)=53.61μm,v_(s)=29.99 m/s,v_(w)=311.89 mm/min;精加工磨削参数采用ap=14.96μm,v_(s)=29.99 m/s,v_(w)=300.92 mm/min.经两道工序加工,表面粗糙度标准差从0.195μm降至0.101μm,有效提高NiCo-FGMs的表面粗糙度一致性.展开更多
文摘为解决激光定向能量沉积(laser-directed energy deposition,L-DED)成型工艺制备的镍钴基功能梯度材料(NiCo-FGMs)磨削后表面质量一致性较差这一问题,基于正交试验分析了磨削工艺参数对NiCo-FGMs的磨削力和表面粗糙度的影响规律,并建立相应的预测模型.针对粗加工与精加工的不同加工目标,利用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)结合熵权法与逼近理想解的排序方法即熵权TOPSIS(technique for order proference by similarity to ideal solution)法进行了多目标磨削工艺参数优化,并进行验证.结果表明:粗加工磨削参数采用a_(p)=53.61μm,v_(s)=29.99 m/s,v_(w)=311.89 mm/min;精加工磨削参数采用ap=14.96μm,v_(s)=29.99 m/s,v_(w)=300.92 mm/min.经两道工序加工,表面粗糙度标准差从0.195μm降至0.101μm,有效提高NiCo-FGMs的表面粗糙度一致性.
