创新的水喷射切割技术

作者:xingyang                         时间：2010-12-02

轴承及轴承相关技术文章（轴承型号查询网提供） 关键字：轴承, 1　前言　　旋压是用于成形薄壁空心回转体零件的一种金属压力加工方法。该工艺具有变形力小，节约 原材料等优点，被广泛应用于航天、军工、机械等领域［1］。　　在大直径薄壁件的生产中，采用一般的三旋轮同平面的强力旋压工艺，往往会由于减薄率的 限制，需进行多道次加工。通常，中间退火是难免的过渡工艺，其最终结果是产品质量差、 生产效率低。因此，近些年来，错距旋压得到了广泛的应用。错距旋压时，三旋轮在毛坯周 向呈120°均布，并在轴向和径向相互错开一定距离(图1)。这样，使旋压变形由三个旋轮分担，增大了道次减薄率，减少了 加工道次，提高了加工精度和生产效率。当然，错距旋压也有其缺点：工艺参数较多，而且 彼此之间的关系十分复杂，只有当各个工艺参数匹配合理时才能显示出其工艺优势。因此， 对错距旋压工艺参数的优化进行选择非常必要。[img]http://www.jinkouzc.com/0903162303351932.bmp[/img]图1　筒形件错距旋压示意图2　参数优化系统框架　　实际生产中，仍然在延续着“工艺参数=经验+生产调试”的选择模式；相关的技术资料中也 只能定位在简化的工程近似计算的基础上，应用效果并不好。本文采用有限元模拟与智能技 术相结合的方法，揭示错距旋压的变形机理，实现对旋压工艺参数的优化。图2为本系统的 结构框架［2,3］。[img]http://www.jinkouzc.com/0903162303448562.bmp[/img]图2　筒形件错距旋压仿真系统结构框架　　系统通过工艺设计模块，可以根据输入的工件初始参数得出初始的由解析求得的加工工艺参 数，以此参数为条件，进行有限元建模并输出后处理结果。本文通过对有限元后处理文件的 编程处理，结合人工神经网络方法，实现了对原始工艺参数的优化。最后，输出优化工艺参 数。3　系统关键技术3.1　有限元建模　　利用通用有限元软件MARC实现了对错距旋压有限元模型 的三维弹塑性数值模拟。模型采用六面体单元，采用反正切摩擦模型来描述摩擦条件。有限元模型见图3。[img]http://www.jinkouzc.com/0903162303522983.bmp[/img]图3　错距旋压三维3.2　参数优化的实现　　本文采用人工神经网络实现优化旋压工艺的目的。模拟用的最初工艺参数来自工艺计算模块 ，本模块将根据其模拟结果对初始工艺参数进行优化。优化所需特征参数的最终来源为有限元计算的结果输出文件。通过对MARC后处理的二次开发，可以实现对所需具体数据的分 类格式输出。然后通过编程，提取神经网络所需的输入值，主要输入参数为三旋轮压下量Δ t1、Δt2、Δt3，三旋轮间的轴向错距值a12、a23， 三旋 轮的径向力Fr1、Fr2、Fr3，毛坯壁厚t0，旋轮进给比f。输出为修正 后的三旋轮压下量Δt1′、Δt2′、Δt3′，三旋轮间的轴向错距值a 12′、a23′，旋轮进给比f′。人工神经网络采用BP算法 ，其网络模型如图4所示。神经网络的学习样本来自于大量的模拟优化的成功算例和经验总结。将所得工艺参数重新用于模拟分析， 以缺陷（断裂、损伤程度）、尺寸精度和三旋轮的径向分力的平衡程度为主要评定指标，重 复该模拟-评定-模拟的过程，直到得出合格的工艺参数。[img]http://www.jinkouzc.com/0903162304028166.bmp[/img]图4　人工神经网络模型3.3　基于人工神经网络的工艺输出　　在实际生产中，工件的加工精度受毛坯的质量、设备精度、工艺参数等多种因素的影响。所 以，通过模拟优化所得的工艺参数仍然无法用于实际加工。这就需要一个合理的转换过程， 将毛坯和设备等系统误差的影响考虑在内。这样，所得的模拟优化结果经过转换就可 以直接用于实际生产之中。本文通过神经网络实现了由模拟优化的工艺参数向实际工艺参数 的映射。神经网络采用BP算法，其学习样本来自于生产中的实际工艺参数和试验及模拟所得 的结果。其输入为毛坯壁厚t0及经过模拟优化的三旋轮压下量Δt1、Δt2 、Δt3，三旋轮间的轴向错距值a12、a23，旋轮进给比f。输出为可用 于实际加工的工艺参数：三旋轮压下量Δt1′、Δt2′、Δt3′，三旋 轮间的轴向错距值a12′、a23′，旋轮进给比f′。4　结论　　通过对有限元模拟，结合人工智能方法，实现了对筒形件错距旋压工艺参数的优化，其结果 可直接用于指导生产加工，具有重要的实际意义。【MechNet】

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