粉末冶金高速钢S390的拖曳式研磨参数优化及表面完整性研究

摘要

精冲过程中凸、凹模承受着极大的接触压力以及剧烈摩擦，其刃口处常常承受着循环应力和应变，极易因疲劳失效而降低模具寿命。模具加工后的表面完整性对于模具寿命有很大影响。在模具加工流程中，工件经精密线切割后一般需要一道研磨处理。与传统的手工研磨相比，拖曳式自动研磨抛光是精冲行业的新尝试。由于拖曳式自动研磨与自动抛光的过程复杂，影响因素很多，规律难以把握。因此本文以试验为基础，对粉末冶金高速钢S390拖曳式自动研磨参数进行了优化和表面完整性的研究。
　　首先，通过正交试验优化了拖曳式自动研磨参数。对试验结果进行极差分析，研究了四个自动研磨参数对三个工件表面完整性指标的影响规律及主次关系，确定各指标下的优化参数组合。并利用综合平衡法，得到了同时考虑三个指标的最优参数组合。最优参数组合为加工时间1 h，装夹角度30°，缸体转速100 r/min,自转速度8 r/min。
　　其次，用BP人工神经网络建立了自动研磨参数与工件表面完整性的模糊模型。研究表明，可以在一定范围内实现利用BP神经网络对自动研磨表面完整性的预测。对网络输入最优参数组合时得到表面材料去除量0.3536μm，表面粗糙度0.054μm，残余应力112.3 Mpa，表明良好的表面完整性。
　　最后，详细研究了线切割后模具经拖曳式自动研磨的表面完整性。测试工件的表面形貌、粗糙度、白层厚度和表面残余应力，探讨了表面完整性对模具的寿命影响。工件经自动研磨处理后表层白层已基本去除，改善了表面形貌，去除了一定的表面缺陷，并使得表面残余拉应力减小。

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1 绪论

1.1论文研究背景

1.2研磨技术发展现状和趋势概述

1.3精冲模具寿命的影响因素

1.4课题来源、意义及主要内容

2 拖曳式自动研磨抛光机的技术分析

2.1拖曳式自动研磨抛光机原理和特点

2.2研磨加工参数

2.3研磨表面完整性指标

3 拖曳式自动研磨参数优化试验

3.1试验设计

3.2试验环境

3.3试验结果处理与分析

3.4本章小结

4 基于人工神经网络的自动研磨表面完整性预测

4.1人工神经网络技术概述

4.2自动研磨过程中的人工神经网络参数识别模型

4.3网络模型识别结果

4.4本章小结

5 拖曳式自动研磨工件表面完整性研究

5.1拖曳式自动研磨磨粒分析

5.2拖曳式自动研磨对线切割表面完整性影响

5.3本章小结

6 总结与展望

6.1全文总结

6.2研究展望

致谢

参考文献

附录 硕士期间发表论文