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TC4钛合金高效深磨工艺试验研究及其磨削质量预测

作者：唐昆 Publish: 2007-9-27 Hits:-

【中文题名】

TC4钛合金高效深磨工艺试验研究及其磨削质量预测

【英文题名】

The Process Experimental Study on High Efficiency Deep Grinding for TC4 Titanium Alloy and Its Prediction of Grinding Quality

【学科专业】

机械设计与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-9-27

【中关键词】

钛合金,高效深磨,工艺试验,质量预测,,

【英关键词】

Titanium alloy,High efficiency deep grinding,Process experimental,Quality prediction,

【分类导航】

工业技术>金属学与金属工艺>金属切削加工及机床>磨削加工与磨床>一般性问题>磨削加工工艺

【论文摘要】

钛合金以其比强度高,抗腐蚀性能优异,无磁性、耐热性能好、疲劳强度高等诸多优良特性,在各领域的应用越来越广泛。然而钛合金优良的材料性能,也给其磨削加工造成了很大困难。采用常规方法磨削钛合金,磨削力大、磨削温度高,砂轮粘附和损耗严重。因此,迫切需要采用新的高效高质量的先进磨削工艺对其进行加工。高速及超高速高效深磨作为一种先进的现代磨削技术,以超乎一般想象的极高磨削效率,极大的砂轮磨削比,良好的工件表面完整性,给传统的磨削领域带来了一场革命,展现了现代磨削技术发展的巨大潜力和广阔应用前景。将高效深磨技术应用到钛合金磨削加工中对于扩大高效深磨技术的应用范围,探寻钛合金高效磨削技术等方面都有重要意义。本文在40Cr钢高效深磨试验的基础上,对TC4钛合金进行了系统的高效深磨试验研究。试验中通过改变磨削用量,测量了两种材料在高效深磨条件下不同工况的磨削力和工件表面粗糙度。对比研究了它们的磨削力、比磨削能和磨削力比随磨削用量变化的特征,对它们反映出的材料去除机理和磨削力的形成机理进行了探讨,并推导了粘附条件下TC4钛合金高效深磨磨削力的数学模型;对比磨削能的特征、形成及磨削功率的消耗也进行了研究;分别采用...

【论文题纲】

摘要	7-8
Abstract	8-10
第1章论文研究背景及意义	10-15
1.1 论文研究及选题背景	10
1.2 论文研究的目的、意义及课题来源	10-12
1.3 项目研究的技术现状及发展趋势	12-15
第2章研究内容及研究目标	15-25
2.1 研究目标	15
2.2 主要研究内容	15-23
2.2.1 钛合金材料特性研究	15-17
2.2.2 高效深磨磨削机理研究	17-18
2.2.3 高效深磨工艺研究	18
2.2.4 高效深磨试验研究	18
2.2.5 磨削力、磨削能的分析与研究	18-21
2.2.6 人工神经网络及其软件实现	21-23
2.3 研究的技术路线	23
2.4 技术创新点	23-25
第3章 TC4 钛合金高效深磨工艺试验	25-34
3.1 试验材料及其性能	25-26
3.2 试验设备及条件	26-29
3.2.1 超高速磨削实验台	26-27
3.2.2 砂轮选用及其修整	27
3.2.3 实验数据采集设备	27-29
3.3 磨削力信号的采集与处理	29-32
3.4 工艺试验方案	32-34
第4章磨削用量对磨削力及比磨削能影响规律分析	34-47
4.1 砂轮线速度的影响	34-37
4.2 工作台速度的影响	37-38
4.3 切深的影响	38-40
4.4 比磨除率相同的情况下改变切深和工作台速度的影响	40-41
4.5 砂轮及工件表面形貌观测结果	41-45
4.5.1 砂轮表面形貌观测及砂轮选用	41-43
4.5.2 工件表面形貌观测结果及分析	43-45
4.6 本章小结	45-47
第5章磨削力及比磨削能特征分析	47-60
5.1 磨削力的特征和形成机理分析	47-54
5.1.1 磨削力的特征及其分析	47-52
5.1.2 粘附条件下 TC4 钛合金高效深磨磨削力数学模型	52-54
5.2 高效深磨过程中的磨削能	54-58
5.2.1 比磨削能随hmax 的变化情况及特征分析	54-55
5.2.2 比磨削能随 Z'w 的变化情况及特征分析	55-56
5.2.3 高效深磨过程消耗磨削功率分析	56-58
5.3 本章小结	58-60
第6章基于进化神经网络的工件表面粗糙度预测	60-71
6.1 进化神经网络预测模型的建立	60-63
6.1.1 BP 神经网络结构的建立	60-62
6.1.2 进化神经网络学习算法	62-63
6.2 基于进化神经网络的TC4 钛合金高效深磨表面粗糙度预测	63-70
6.2.1 预测过程的 Matlab 实现	63-68
6.2.2 表面粗糙度预测结果及其对比分析	68-70
6.3 本章小结	70-71
结论与展望	71-73
参考文献	73-77
致谢	77-78
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文	78

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.73942



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