切削加工表面粗糙度预测方法切削加工表面粗糙度预测方法.pdf

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1、第8期组合机床与自动化加工技术NO．82013年8月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueAug．2013文章编号：1001—2265(2013)08—0004—04切削加工表面粗糙度预测方法段春争，郝清龙(大连理工大学机械工程学院，辽宁大连116024)摘要：表面粗糙度是进行零件设计的重要技术要求之一，也是衡量工件加工质量的重要指标，因此，在实际加工前，对表面粗糙度进行预测和加工参数优化具有重要的意义。文章根据近年来国内外的研究进展情况，总结和讨论了切削加工过程中表面粗糙度的预测方法：理论方法、设计实

2、验方法和人工智能方法，并探讨了该研究领域今后的发展方向。关键词：表面粗糙度预测；理论建模方法；设计实验方法；人_Y-智能方法中图分类号：TP391文献标识码：AMethodsofPredictingSurfaceRoughnessinMachiningDUANChun—zheng，HAOQing—long(SchoolofMechanicalandEngineering，DalianUniversityofTechnology，DalianLiaoning116024，China)Abstract：Surfaceroughnessisoneofthetechnic

3、alrequirementsindesigningmechanicalpartsandplaysanimportantroleinevaluatingproductsquality．Thepredictionofsurfaceroughnessandoptimizationofcuttingparametersbeforeactualprocessinghaveimportantsignificances．Thispaperreviewstheresearchprogressesofdomesticandoverseas，anddiscussesthemethod

4、sofsurfaceroughnessprediction：theoreti—calmethod，experimentsdesignmethodandartificialintelligencemethod．Atlastthedevelopingtrendofsurfaceroughnesspredictionisdiscussed．Keywords：surfaceroughnessprediction；theoreticalmethod；experimentsdesignedmethod；artificialintelligencemethod不同，将刀具和T件

5、看作刚性几何体，分析在不同加0引言T方式下，刀具几何形状和进给量对表面残留面积在机械加工中，表面粗糙度是进行零件设计的的影响，通过估算残留面积高度来预测表面粗糙度。重要技术要求之一，同时也是衡量工件加工质量的但是这种方法没有对加工过程中表面粗糙度的形成重要指标。表面粗糙度对工件的疲劳强度、接触机理以及刀具偏转、振动等因素的影响进行研究，建刚度、耐腐蚀性能以及工件之间的配合等有着重要立的预测模型比较简单，预测结果与实际粗糙度值的影响，因此实际加工前，根据加工方式、切削参数相差很大。近年来，随着对表面粗糙度形成机理和等因素对表面粗糙度进行预测具有非常重要的意影响因素研

6、究的不断深入以及计算机技术的发展，义。许多的国内外学者对表面粗糙度预测进行了研很多研究者在建立表面粗糙度的预测模型时，考虑究，并取得了一定的成果。论文以车削、铣削加工为刀具跳动、进给方式、主轴的回转偏心、轴向窜动以例，对表面粗糙度预测方法进行了总结和讨论。目及加工震动等因素对表面粗糙度的影响，并将计前，表面粗糙度预测方法主要可以分为以下三类：理算机技术与表面粗糙度预测联系起来，利用计算机论建模力l珐、设计实验方法和人工智能方法。仿真技术对表面粗糙度进行预测，建立的模型更1理论建模方法接近实际加T过程，预测结果更加准确。表面粗糙度预测理论模型的建立不需要事先进理论建

7、模方法是一种通过对加工方式以及加丁行实验，而是通过对表面粗糙度的形成过程进行研过程中表面粗糙度生成机理进行分析，研究刀具形究，分析各因素对表面粗糙度的影响，建立表面粗糙状、加工参数和振动等因素对表面粗糙度的影响，对度的预测模型，实现对表面粗糙度的预测。但是由表面粗糙度进行预测的方法。于切削过程具有复杂性和不确定性，而建立的模型早期理论模型⋯的建立主要是考虑加工方式的不可能将切削参数、切屑类型、刀具特征、工件材料收稿日期：2012一l2～17；修回日期：2013—01—12基金项目：国家自然科学基金资助项目(50875033)；辽宁“百千万人才工程”培养经费资助项目

8、(2012