不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度。考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型。首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测。将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面粗糙度预测系统,最后采用两样本T分配假设检验,以此验证该预测系统的有效性与可行性。

采用ABAQUS有限元仿真软件建立SiO2/HDPE复合材料随机颗粒分布切削模型,研究切削速度对切削力和切削温度的影响,对复合材料进行切削加工试验并测量已加工表面粗糙度。结果表明,切削力随切削速度的增大呈现先增加、后降低的趋势,切削温度随切削速度的增加而升高,切削速度可以改善加工表面质量。

提出了一种通过应用制造大数据来提高数控机床组群整体性能的新思路和实现方法,分析了以机床模型为中心的误差预测问题,介绍了机床组群实时加工数据的互学习精度参数优化方法,以及大数据驱动的机床加工精度优化路径,对数控机床互学习精度优化的关键技术进行分析。

缸盖是内燃机的重要部件,它的加工精度直接影响到发动机的工作性能。发动机工作时,可燃气体是在缸盖燃烧室压缩后进行点燃,所以要求气门和阀座有很好的密封性,这就对气门阀杆和阀座的同心度和圆度提出了很高的精度要求。文章通过分析影响气门阀座跳动的因素的,排出了来料、刀具、设备的影响,优化了加工条件,最终提高了阀座跳动加工精度。

为解决LF2铝合金挡片零件车削加工变形量大和表面质量差的问题,提出双刀车削加工工艺。通过理论分析,得出加工参数是控制双刀车削加工结果的关键因素;利用拉丁超立方体法设计试验方案,通过对试验结果进行趋势分析和统计分析,探究加工参数对加工结果的影响规律;基于响应面法建立单目标预测模型,利用JMP软件的等高线刻画器模块对加工参数进行多目标优化求解,并对优化结果进行实际加工验证。结果表明:采用满足多目标优化的双刀车削加工参数,可精准控制LF2铝合金挡片零件加工变形量和表面粗糙度;所提方案具有良好的实际工程应用价值。

采用正交实验方法用铜电极对Inconel718合金材料进行电火花加工研究,研究了不同的加工参数（电流、周率、效率、间隙电压）对电火花加工Inconel718材料过程中的电极损耗和材料的去除率的影响,并对实验结果进行了主效应分析以及方差分析。结果表明：材料去除率随着电流和周率的增大而增大,电极损耗随着周率的增大而减小。在加工参数电流为10A,周率为100μs,效率为80%,间隙电压20V时获得较高的材料去除率;加工参数在电流为4A,周率为200μs,效率为20%,间隙电压20V时获得较小的电极损耗。

在板材精冲加工过程中，加工参数的设定是影响冲裁断面质量的关键。文中以厚2．0mm（AISI 1045）中碳钢为材料，改变；中头一冲模间隙、冲头一；中模刀刃的钝锐、压板压力及逆压料板压力4个参数，并利用田口法对实验数据进行了分析，研究了加工参数对；中裁断面质量的关系，研究结果可作为工程技术人员的参考。

采用STAR20走心式车床对U型接骨螺钉加工,介绍了如何选择毛坯、刀具及相应的加工参数,并针对零件的具体要求简要分析了加工工艺过程.

简述了在翼柄加工过程中,采用机床专用夹具确定工序加工基准,并且选择合理的加工参数及工艺来控制翼柄的加工精度的方法,加工的样件精度满足了设计要求.

利用内冷功能和模块化高速深孔加工刀具在具有液冷功能的数控机床上加工深孔,达到提高加工效率和加工质量的目的。