为探究FeCoNiCrMnAlx(x=0、0.6、1)高熵合金的微铣削加工性能,采用单因素实验法,分析不同主轴转速、每齿进给量、铣削深度等工艺参数对其微铣削力、切削比能和表面粗糙度的影响。结果表明Al1合金的铣削力最大,表面质量最差;Al0合金由于较低的铣削力、切削比能和表面粗糙度而具有更好的可加工性;3种合金的微铣削力和表面粗糙度均随主轴转速和每齿进给量的增加先增大后减小,随铣削深度的增加而增大;为降低合金的铣削力和表面粗糙度,可以适当提高主轴转速和每齿进给量,降低铣削深度。

根据铣齿机床能耗与工件表面粗糙度信息,提出一种结合多元非线性拟合和粒子群算法的预测优化方法,旨在为齿轮铣削提供优选工艺参数。基于数控铣齿机床动力结构建立能耗模型,进而提出铣齿切削比能的概念;开展正交和全析因试验对多工况铣齿机床的功率和表面粗糙度数据进行监测;通过多元非线性拟合函数建立机床切削比能和工件粗糙度的预测模型;将拟合目标函数组代入粒子群算法进行工艺参数的优化。试验结果表明,基于多元非线性拟合的预测模型拟合优度均超过了0.99,采用粒子群算法求解获得的8组解集考虑到了机床节能增效的客观需要。

以子午线轮胎模具侧板为研究对象进行铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度对轮胎模具侧板切削比能、材料去除率和表面粗糙度的影响规律。分析试验结果可知:切削比能随着切削参数的增大而减小,说明适当增大切削参数可以提高切削效率并节约能量;表面粗糙度随主轴转速增大呈先增大后减小的趋势,随切削深度和每齿进给量的增加而增大。结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能(节能)也有利于改善表面粗糙度,增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会恶化表面质量。因此,为同时达到高效节能和良好表面质量的要求,应尽量提高主轴转速。

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。