nomex蜂窝复合材料直刃刀超声复合切割机理研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文NOMEX蜂窝复合材料直刃刀超声复合切割机理研究研究生：黄秀秀指导教师：胡小平教授2015年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterStudyonUltrasonicCuttingMechanismonStraightBladeCutterofNOMEXHoneycombCompositesCandidate:HuangXiuxiuSupervisor:Prof.HuXiaopingMarch,2

2、015杭州电子科技大学硕士学位论文摘要由于NOMEX蜂窝复合材料具有高比强度、高比刚度、耐腐蚀、绝缘性能好等一系列优良特性，目前在航天航空领域已得到广泛应用。NOMEX蜂窝复合材料是一种典型的难加工纤维材料，传统的高速铣削加工时,材料表面容易出现基体开裂、毛刺、外形缺陷等现象，这些加工缺陷降低了结构件的使用性能，难以满足航空航天领域的应用需求。针对这些问题，近年来国内开始引进超声复合切割技术，但是由于该技术在国内起步较晚，目前对超声复合切割加工技术的研究还处于初级阶段，对蜂窝复合材料的加工研究仅限于铣削加工原理及加工工艺

3、方面，对蜂窝复合材料的超声复合切割加工尚未进行系统化的从加工机理到加工工艺研究，以至于尚未能够实现蜂窝复合材料的高效、优质加工，这在一定程度上限制了其在航空领域的应用。针对此本文以直刃刀超声复合切割NOMEX蜂窝复合材料为研究对象，开展超声复合切割机理及加工工艺参数优化研究，主要研究内容与成果如下：（1）针对目前未形成完善的NOMEX蜂窝复合材料超声复合切割加工机理体系，本文基于直刃刀超声蜂窝复合材料运动学特性分析，应用动态断裂力学理论研究蜂窝复合材料超声复合切割微观断裂机理，研究表明加入超声振动后，振动冲击作用引起材料

4、内部裂纹快速扩展，材料出现超前微观断裂，从而减小了切割力。并在此基础上，建立了切割力与工艺参数及刀具参数的关系理论模型，为工艺参数优化奠定理论基础。（2）针对当前NOMEX蜂窝复合材料超声切割加工中工艺参数具有盲目性以及加工质量、加工效率不理想问题，本文进行直刃刀有超声和无超声两种条件下切割NOMEX蜂窝复合材料的切割力试验研究。研究表明与普通切割加工相比，超声复合切割加工可以有效地降低切割力，获得较好的表面加工质量，具有突出加工优势；研究总结各切割参数及切割参数两两交互作用对切割力的影响，研究表明合理选择刀具摆角、刀具

5、前倾角、切割深度工艺参数对减小切割力改善加工质量具有重要意义，并为工艺参数优化提供理论依据；研究结果很好地验证了建立的切割力理论模型正确性；（3）针对超声切割加工中切割参数如何合理选择一直没有得到很好的解决问题，本文以提高加工效率和加工质量为出发点，建立以切割力和材料去除率为优化目标函数，开展优化切割参数优化研究，应用一种结合了遗传算法的全局搜索寻优和非线性规划算法的局部寻优的优化算法进行切割参数的优化计算，获取最佳工艺参数。优化结果表明:优化工艺参数的结果与理论分析结果相一致，说明该优化结果的正确性，可为实际加工过程中

6、的工艺参数的合理选择提供了一定的参考价值。关键词：NOMEX蜂窝复合材料，直刃刀，超声复合切割，运动学，切割力，工艺参数优化I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTTheNOMEXhoneycombcompositessandwichplatestructureiswidelyusedinaviationandaerospacefieldsasNOMEXhoneycombcoreforseriesofexcellentmeritssuchashighspecificstrength,highstiffness,co

7、rrosionresistance,goodinsulationpropertiesandgoodvibrationabsorbing.TheNOMEXhoneycombcompositesisatypicaldifficult-to-machinefibermaterials.Fortraditionalhighspeedmilling,thefinishedsurfaceofhoneycombcompositeiseasytoappearphenomenonsuchasmatrixcracking,burr,appe

8、arancedefects,thesedefectsanddamagegreatlydegradeperformanceofthestructurecomponent,whichisveryhardlytomeetprocessingrequirementinaviationandaerospacefields.Ai