为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。

为了提高数控铣削加工过程的能量利用率,降低铣削加工过程中的碳排放量,基于铣削加工能耗分析的基础,建立了数控铣床能耗模型,并基于铣削工艺输入输出特性提出了铣削工艺碳排放评估函数,结合材料去除率提出碳效率概念,以此作为优化目标,并以机床主轴转速和进给量作为优化变量,考虑机床各项性能参数和工件的加工质量等约束,建立了基于碳效率的数控铣削切削参数优化模型,并通过案例,采用遗传算法对模型进行优化求解,验证了该模型的有效性。

介绍了螺纹数控铣削工艺。对外螺纹铣削参数化编程关键点进行了分析和研究,并在此基础上通过一个实例开发出一套外螺纹铣削参数化加工程序。通过VERICUT仿真和实际加工,验证了程序的安全性和可行性。研究发现,该加工程序加工的螺纹完全满足加工质量要求,且程序简单,可读性强,具有循环加工的特点,对外螺纹铣削编程具有适用性和灵活性,该程序可供企业编程人员和加工人员参考。

结合数控铣削实例,重点指出巧妙运用刀具补偿功能,可以大大简化程序长度,优化编制的程序。最后强调注意事项,编程中设计路径是关键,合理运用刀具补偿可有效地提高数控编程质量。

提出一种典型数控铣加工中切削参数的优化方法。利用测量啮合角来表示切削力的大小，通过大量实验数据建立表示切削力的数学模型。利用模糊逻辑理论拟合切削参数数据集,使拟舍后的切削参数数据集能够在实际加工中具有通用性。根据工件的几何特征来计算啮合角，从而判定切削力以确定各加工区域的进给速度。

针对生产中的薄板铝件零件在数控铣削加工中出现的变形问题,通过多次的加工实验和探索,阐述了防止其变形的工艺措施,获得了用于生产、行之有效的薄板铝件数控铣削加工工艺经验,达到了设计要求。

通过一个典型多边形零件倒圆的编程实例,灵活运用宏程序和G68、G10、G16指令,对该类零件的倒圆编程进行了参数化编程。只需修改初始参数,就可以加工出任意旋转角度和任意边数正多边形倒圆角,使得编制的数控程序更具灵活性和通用性,大大缩短了该类零件的编程时间,提高了数控机床加工的效率。

对于大直径锥管螺纹,在不宜采用丝锥加工的情况下,在数控机床上,采用参数法编制数控铣削程序,程序通用性强,加工螺纹质量好。

在模具型腔零件工艺分析的基础上,设计了两种工艺方案,经分析、比较,选择了基于工序集中的工艺方案,详细设计了加工工序及走刀路线。结果表明,该加工工艺正确、合理,可有效缩短零件加工时间,保证加工质量,这对模具型腔类零件的数控铣削加工具有一定的参考价值。

介绍了钢体PDC钻头的加工工艺,以某型号钻头为例,基于UG CAM软件完成了数控编程与加工仿真。依据积累的加工工时数据,应用SPSS软件,基于钢体钻头几何特征参数,建立了数控铣削工时估算模型。