超声椭圆振动车削镍基高温合金切削参数优化研究

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镍基高温合金Inconel 718具有耐腐蚀、耐高温、抗疲劳等良好机械性能,被广泛应用于军工、航空以及核能等领域,在使用普通切削方式加工该金属材料工件的过程中,其严重的加工硬化现象会使得刀具剧烈磨损,对工件的加工精度以及生产效率产生影响。为了解决上述问题,本文主要围绕超声椭圆振动车削加工Inconel 718工件的切削参数优化问题展开研究。首先进行超声椭圆振动车削Inconel 718的有限元仿真分析,并与相同切削参数条件下的超声椭圆振动车削实验相验证,说明了超声椭圆振动车削Inconel 718有限元模型仿真分析的可靠性;其次设计超声椭圆振动正交车削Inconel 718实验用以收集样本数据;创建基于正交回归分析法和BP神经网络算法的切削力预测数学模型,比较二者的预测效果,选择预测更精确的基于BP神经网络算法的切削力预测模型与材料去除率预测模型;再次以每转进给量af、振动频率f、振幅Ax、切削速度υc以及切削深度ap等五个工艺参数作为数学优化模型的设计变量,将切削力和材料去除率作为两个待优化的目标函数,在考虑了切削参数、表面粗糙度等约束函数条件下建立了超声椭圆振动车削Inconel 718切削工艺参数多目标优化模型,使用遗传算法针对该模型进行求解,得到优化结果;最后通过超声椭圆振动车削实验及其有限元切削仿真分析两种方法相互结合验证模型优化结果,验证结果表明本文的多目标优化结果是可靠准确的,根据最优切削工艺参数组合,可以提高难加工金属材料Inconel 718的切削质量和效率。
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