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镍基高温合金高效切削加工质量控制技术研究

作　者: 刘鑫源
导　师: 张宏志
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 航空宇航制造工程
关键词: 车削GH4169 表面粗糙度神经网络预测模型遗传算法切削用量优化
分类号: TG506.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

镍基高温合金具有优良的热强热硬性能、热稳定性能及热疲劳性能,可以承受复杂应力、组织稳定、有害相少,高温时抗氧化热腐蚀性好、蠕变特性出色,能够在相当苛刻的高温环境下进行服役,所以广泛应用于航空航天领域,如制造航空发动机、各类燃气轮机热端部件,如涡轮部分的工作叶片、导向叶片、涡轮盘和燃烧室等。目前先进的发动机上镍基高温合金已占总重量的一半左右。由于在切削加工中存在切削力大、切削温度高、刀具磨损严重和表面质量难以保证等诸多问题,成为制约提高镍基合金加工生产率的主要因素。为了提高镍基高温合金加工效率,获得较好的表面质量,本文针对目前使用最多的GH4169(即Inconel718),进行了以下内容的研究:首先,设计了高速车削GH4169的实验,对切削速度,进给量,刀具前角对表面粗糙度及切削力,切削温度的影响情况进行了实验研究,总结并分析了影响规律;设计了刀具使用寿命实验,对不同涂层、切削速度和刀具前角对刀具使用寿命的影响进行了实验研究,对刀具前角和涂层进行了比较和优选;其次,采用神经网络建立了表面粗糙度预测模型,根据GH4169的实际车削情况筛选得到最佳表面粗糙度预测模型;导出模型数学表达式,给出有效预测范围区间。最后,根据对切削用量的优化要求;选用遗传算法,并对遗传算法进行改进;采用改进的遗传算法,通过表面粗糙度预测模型,完成对切削用量的优化要求。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第1章绪论  7-12
  1.1 课题的来源和意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-11
  1.3 论文研究的主要内容  11-12
第2章加工参数对GH4169 的影响实验  12-23
  2.1 实验装置和实验方法  12-14
  2.2 切削速度对表面粗糙度影响  14-15
  2.3 刀具前角对表面粗糙度的影响  15-17
  2.4 进给量对表面粗糙度的影响  17-18
  2.5 刀具涂层对刀具使用寿命的影响  18-19
  2.6 刀具前角对刀具使用寿命的影响  19-22
  2.7 小结  22-23
第3章基于神经网络的表面粗糙度预测模型的建立  23-37
  3.1 神经网络的选择  23-24
  3.2 模型建立所需数据的获取  24-28
    3.2.1 训练数据的实验设计  24-26
    3.2.2 测试数据的获得  26-27
    3.2.3 数据预处理  27-28
  3.3 BP 神经网络的设置  28-31
    3.3.1 BP 神经网络介绍  28-29
    3.3.2 BP 神经网络的主要参数设置  29-30
    3.3.3 预测模型的确定  30-31
  3.4 BP 网络模型的训练与筛选  31-36
    3.4.1 模型训练参数的设置  31-33
    3.4.2 完成训练模型的筛选  33-35
    3.4.3 数学模型的导出  35-36
  3.5 小结  36-37
第4章基于表面粗糙度预测模型的切削用量优化  37-47
  4.1 几种基于粗糙度预测模型对切削用量优化问题  37-38
  4.2 遗传算法的选用和设置  38-40
    4.2.1 遗传算法的选择  38-39
    4.2.2 遗传算法的运行过程  39-40
  4.3 遗传算法参数的设置和优选  40-42
    4.3.1 世代数的选择  40-41
    4.3.2 交叉率的选择  41
    4.3.3 变异率的优选  41
    4.3.4 参数优化后的遗传算法模型  41-42
  4.4 改进的遗传算法  42-44
    4.4.1 改进方案  42-43
    4.4.2 改进后算法与基本遗传算法对比  43
    4.4.3 优选参数  43-44
  4.5 对切削用量优化问题的解决方法和实例  44-46
  4.6 小结  46-47
结论  47-48
参考文献  48-52
致谢  52

镍基高温合金高效切削加工质量控制技术研究

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