镁合金板材砂带磨削的表面质量分析及磨削工艺参数预测

镁合金板材砂带磨削的表面质量分析及磨削工艺参数预测

论文摘要

镁合金是目前工业应用中最轻的金属结构材料,具有密度小、比强度和比刚度高,铸造性能、减震性能、切削加工性、尺寸稳定性、电磁屏蔽性能好,以及资源丰富、容易回收等一系列优点,因此被广泛应用在航空航天、汽车、电子等工业。但是镁合金的抗腐蚀能力是制约镁合金应用的最大障碍,提高镁合金基体前处理表面质量,可极大的增强覆盖层与基体结合强度,增强镁合金抗腐蚀能力。而砂带磨削作为一种高效、经济、用途广泛,并有“万能磨削”之称的新型磨削工艺,为此本文提出一种在镁合金材料表面处理领域内使用砂带作为磨具进行镁合金材料表面前处理的方法。镁合金材料的表面质量是评价镁合金基体预处理质量的一个重要指标,它反映了镁合金材料表面的几何特性和表面层特性,对镁合金材料的表面处理以及镁合金材料的耐磨性、配合质量、抗疲劳强度、抗腐蚀性等方面的使用性能都有相当大的影响。因此研究砂带磨削镁合金材料的表面质量具有非常重要的意义,不但可以改善镁合金表面前处理的质量,同时有助于扩大镁合金的应用范围,还可以推广砂带磨削在镁合金材料表面处理方面的应用,本文的研究对生产实际有理论指导意义。本文以典型的AZ31B变形镁合金材料为研究对象,通过实验研究并利用各种仪器观察、测量,同时联系现有的文献资料,得到以下结论:(1)用砂带磨削AZ31B镁合金板材试件,其表面的磨削纹路相当清晰而且基本完整,没有粘附物,砂带在工件表面耕犁出沟痕,沟痕两边的金属滑移隆起突出,而且被推挤的金属明显产生了滑移,表面质量良好。(2)分别用正交实验和单因素实验对砂带磨削AZ31B的表面粗糙度进行研究,对粗糙度影响最大的是砂带粒度,其次为砂带速度、工件进给速度、接触压力。在相同的条件下,随粒度变细、粗糙度降低;砂带线速度增大,粗糙度降低;工件进给速度对表面粗糙度有一定影响,速度减小,粗糙度降低;反之增加;接触压力减小,砂带磨削的粗糙度变小。(3)粗粒度砂带磨削AZ31B板材时随着磨削深度增加,残余压应力不断增大。当磨削深度达到较大时,残余应力却减小。细粒度砂带磨削AZ31B时随着磨削深度增加,残余压应力不断增大,同时由于粒度变细,其残余应力值较粗粒度砂带磨削AZ31B板材时要小得多,同时它并不存在粗粒度砂带磨削AZ31B板材在磨削深度增加后,残余应力变小的情况。(4)粗粒度砂带磨削AZ31B板材时随着磨削深度增加,硬度值也不断增大。当磨削深度达到较大时,硬度值却减少。细粒度砂带磨削AZ31B板材时随着磨削深度增加,硬度值不断增大,由于粒度变细,其硬度值较粗粒度砂带磨削AZ31B板材时要小,同时它并不存在粗粒度砂带磨削AZ31B板材在磨削深度增加后,硬度值变小的情况。鉴于砂带磨削加工过程的复杂性,采用BP神经网络对磨削工艺参数进行预测。利用BP神经网络理论建立磨削工艺参数(砂带粒度、砂带线速度、工件进给速度,接触压力)与表面粗糙度以及表面硬度两者之间的模型,并将BP模型的预测结果与实验值进行了对比,表明了采用BP神经网络进行磨削工艺参数预测的正确性与实用性,对于砂带磨削镁合金板材性能的研究以及砂带磨床的设计制造具有借鉴和参考价值。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 本课题的选题背景
  • 1.2 本课题的研究意义
  • 1.3 国内外研究现状及发展趋势
  • 1.3.1 镁合金板材砂带磨削技术的研究现状
  • 1.3.2 砂带磨削表面质量的研究现状
  • 1.3.3 磨削工艺参数预测的研究现状
  • 1.4 课题来源及研究内容
  • 1.4.1 课题来源
  • 1.4.2 本文主要的研究工作
  • 1.5 本章小结
  • 2 镁合金板材砂带磨削加工的表面质量理论分析
  • 2.1 变形镁合金板材的作用及特性
  • 2.2 砂带磨削原理与基本形式
  • 2.2.1 砂带磨削原理
  • 2.2.2 砂带磨削的基本形式
  • 2.3 镁合金板材砂带磨削加工机理
  • 2.4 镁合金板材砂带磨削表面质量的评定指标及影响因素
  • 2.4.1 镁合金板材砂带磨削的表面粗糙度及其影响因素
  • 2.4.2 镁合金板材砂带磨削表面层的机械性能及其影响因素
  • 2.4.3 镁合金板材砂带磨削的磨削力及其影响因素
  • 2.5 本章小结
  • 3 镁合金板材砂带磨削的实验装置与实验方法
  • 3.1 实验装置及改进
  • 3.2 磨削力及其试验测定
  • n 的试验测定'>3.2.1 法向磨削力Fn的试验测定
  • t 的测量原理及试验测定'>3.2.2 切向磨削力Ft的测量原理及试验测定
  • 3.3 磨削性能评价指标参数的测试方法及分析仪器
  • 3.4 实验装置系统原理及相关仪器的选型
  • 3.4.1 实验装置系统原理图
  • 3.4.2 互感器及电流表选型
  • 3.4.3 PLC 控制器选型
  • 3.4.4 触摸屏的选型
  • 3.4.5 比例阀选型
  • 3.5 本章小结
  • 4 磨具工件接触状态分析及工件横向进给方式的研究
  • 4.1 接触轮板材之间接触状态分析
  • 4.1.1 刚体与弹性体接触问题
  • 4.1.2 接触状态应力及变形的有限元法求解
  • 4.2 工件横向进给方式的研究
  • 4.3 本章小结
  • 5 镁合金板材砂带磨削的表面质量分析
  • 5.1 AZ31B 镁合金板材砂带磨削的表面形貌
  • 5.2 AZ31B 镁合金板材砂带磨削的表面粗糙度研究
  • 5.2.1 正交实验及分析
  • 5.2.2 单因素试验及分析
  • 5.3 砂带磨削AZ31B 镁合金板材的表面残余应力研究
  • 5.3.1 砂带磨削表面残余应力产生机理
  • 5.3.2 残余应力的检测方法
  • 5.3.3 残余应力对镁合金板材力学性能影响的研究
  • 5.3.4 对AZ31B 镁合金板材砂带磨削的残余应力实验研究
  • 5.4 砂带磨削AZ31B 镁合金板材的表面硬度研究
  • 5.4.1 表面硬度测量的原理和方法
  • 5.4.2 对AZ31B 镁合金板材砂带磨削的硬度实验研究
  • 5.5 砂带磨削AZ31B 镁合金板材切向磨削力的实验研究
  • 5.6 AZ31B 镁合金板材砂带磨削的推荐工艺参数
  • 5.7 本章小结
  • 6 基于BP 神经网络的磨削工艺参数预测
  • 6.1 BP 神经网络模型及基本原理
  • 6.1.1 BP 神经网络结构
  • 6.1.2 BP 网络学习基本原理
  • 6.2 BP 神经网络的设计
  • 6.2.1 输入和输出层的设计
  • 6.2.2 隐层的设计
  • 6.2.3 初始值的选取
  • 6.3 磨削工艺参数BP 模型建立及预测
  • 6.3.1 Matlab 及其神经网络工具箱简介
  • 6.3.2 磨削工艺参数BP 模型建立及预测
  • 6.3.3 磨削工艺参数BP 网络的GUI 实现
  • 6.4 本章小结
  • 7 结论与展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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