【摘 要】
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模具是制造业中使用量大、影响面广的工具产品,模具质量的好坏直接影响着企业的生产效率和生产成本。近年来,在模具加工上高速切削加工已经逐渐替代了传统的加工方法而成为模
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模具是制造业中使用量大、影响面广的工具产品,模具质量的好坏直接影响着企业的生产效率和生产成本。近年来,在模具加工上高速切削加工已经逐渐替代了传统的加工方法而成为模具加工的主要途径,基于高速加工的模具表面质量研究已经成为国内外研究的热点。采用实验与有限元模拟方法研究了球头铣削热作模具钢H13加工表面残余应力的产生机理,在分析高速铣削加工参数对加工表面残余应力的影响过程中加入了刀具姿态的变化,分析了刀具姿态对工件加工表面残余应力的影响机理,采用BP神经网络方法建立了加工表面残余应力的预测模型。研究了热作模具钢加工表面残余应力产生机理。通过对试验结果和有限元模拟结果的分析得出：在高速铣削过程中,切削力对加工表面残余应力的产生影响最大,其中“挤光效应”是加工表面残余应力产生的主要原因；垂直进给方向的残余应力呈现出梯度分布的主要原因是刀具磨损的结果,而由于应力随刀具运动而不断积聚和释放,所以刀具在工件上一次连续切削后工件表面的残余应力值呈波动变化。分析了刀具姿态对加工表面残余应力的影响机理和不同姿态下加工残余应力的变化规律。研究发现球头铣刀姿态是通过改变参与切削的切削刃的实际切削速度而引起残余应力变化的。分析了切削参数对H13钢表面加工残余应力的影响。结果表明：轴向切深和主轴转速是影响其变化的主要因素,它们也是通过改变实际切削速度来影响残余应力的,随着切削速度的增加,工件加工表面残余压应力有随着切削速度增大而先增大后减小的趋势。建立了一种新的基于人工神经网络方法中的误差反向传播前向网络(BP网络)算法的H13钢高速球头铣削表面加工残余应力预测模型。通过大量实验数据进行训练后,预测值与实测值结果基本一致。
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