典型钛合金在全工艺流程环境下高速切削物理建模与数据库基础
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51875356
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:61.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0509.加工制造
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:徐锦泱; 明伟伟; 陈杰; 党嘉强; 陈耀峰; 陈小刚;
- 关键词:
项目摘要
The cutting database is the technological foundation for realizing the high-speed, high-efficiency, high-precision and high-reliability machining. The present project aims to study the inheritance and evolution mechanisms of fundamental cutting physics data under the whole process environment and establish the inheritance-inference-evolution models of fundamental cutting data; propose the standard experimental specifications for acquisitions of both cutting physics data and cutting process data so as to create a feasibility evaluation method for massive, multi-dimensional and heterogeneous cutting physics data; develop the material-structure-process-machine tool correlation models to reveal the activated mapping mechanisms dominating the cutting physics data and cutting process data; establish the intelligent cutting database system based on predictive models, develop high-efficiency CNC machining components for typical titanium structures to realize the deep integration of cutting databases and CNC systems. The project can consummate the fundamental high-speed cutting data of titanium alloys in our country, enhance the intelligent manufacturing level of aerospace titanium alloy structural parts and provide common support technologies for the development of China's cutting databases.
切削数据库是实现高速、高效、高精度和高可靠性加工的技术基础。本项目拟研究全工艺流程环境下切削物理基础数据继承和进化作用机制,建立切削基础数据继承-推理-进化模型;建立切削物理基础数据与切削工艺数据获取的标准实验规范,创建海量、多维、异构切削物理基础数据的有效性评价方法;建立材料-结构-工艺-机床关联模型,揭示切削物理基础数据与切削工艺数据之间的映射机制;建立基于预测模型的智能切削数据库系统,开发典型钛合金结构件高效数控加工组件,实现切削数据库与数控系统的深度融合。完善我国钛合金材料高速切削基础数据,提升航空航天钛合金结构件智能制造水平,为我国切削数据库发展提供共性支撑技术。
结项摘要
切削加工作为基础制造工艺承担着70%以上基础零部件的加工制造任务,我国数控切削机床消费规模世界第一,但机床能效没有充分发挥,缺少配套的高速切削数据库是主要原因之一。切削数据库是实现高速、高效、高精度和高可靠性加工的技术基础。本项目针对锻造钛合金和激光熔覆钛合金材料,从全工艺流程角度,研究了高速切削基础数据的系统性、有效性、规范性和通用性,在数据来源、数据规范、数据进化和数据应用等方面开展工作。研究了宽范围切削速度变温环境下钛合金切削变形力学行为,建立锻造钛合金和激光熔覆钛合金的本构模型,为切削力、切削温度、切屑形成、切削毛刺和残余应力物理建模仿真提供源头理论数据;建立了钛合金切削加工第二变形区和第三变形区粘结-滑移摩擦模型,为第二变形区滑动摩擦系数和平均摩擦系数的计算提供了理论依据,可以为切削参数优化、积屑瘤控制、刀具断屑槽设计和刀具刀面耐磨减摩涂层设计提供理论数据。提出了回归模型融合的钛合金铣削刀具磨损预测方法,使用该方法实现刀具磨损预测精度达到98%以上,为钛合金零件加工刀具全寿命周期管理提供基础数据。定义了数控系统与刀具全工艺流程寿命模型、切削数据库交互的标准接口,提出了数控系统加工工艺参数自适应调整方法,搭建了面向钛合金铣削的自适应优化系统。建立了涵盖特征参数化几何信息和特征材料物理信息、标准化刀具信息、加工策略信息、工艺参数信息、以及信息关联关系的结构特征工艺知识模型,建立了立钛合金高速切削基础数据库,开发基于推理和重用机制的结构特征加工策略和加工工艺自动推荐系统,满足切削基础理论研究、切削工艺制订与切削技术开发、机床设计与刀具开发、数控系统开发等工作需要。项目研究对于推动我国钛合金材料实现高速、高效、高精度、高可靠性切削加工具有重要现实意义,有利于进一步推动高速切削加工实现数字化、网络化和智能化,与我国发展智能制造战略主线一致。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
发动机缸盖铣削毛刺形成及控制技术研究
- DOI:--
- 发表时间:2021
- 期刊:机械设计与制造
- 影响因子:--
- 作者:陈耀峰;李康;明伟伟;陈明
- 通讯作者:陈明
New observations on wear characteristics of solid Al2O3/Si3N4 ceramic tool in high speed milling of additive manufactured Ti6Al4V
增材制造 Ti6Al4V 高速铣削中固体 Al2O3/Si3N4 陶瓷刀具磨损特性的新观察
- DOI:10.1016/j.ceramint.2019.11.039
- 发表时间:2020-04-01
- 期刊:CERAMICS INTERNATIONAL
- 影响因子:5.2
- 作者:Dang, Jiaqiang;Zhang, Heng;Chen, Ming
- 通讯作者:Chen, Ming
High-quality machining of edges of thin-walled plates by tilt side milling based on an analytical force-based model
基于解析力模型的倾斜侧铣薄壁板边缘的高质量加工
- DOI:10.1115/1.4043363
- 发表时间:2019
- 期刊:Journal of Manufacturing Science and Engineering
- 影响因子:--
- 作者:Gongyu Liu;Jiaqiang Dang;Weiwei Ming;Qinglong An;Ming Chen;Haonan Li
- 通讯作者:Haonan Li
Effects of in-situ TiB2 particles on machinability and surface integrity in milling of TiB2/2024 and TiB2/7075 Al composites
原位 TiB2 颗粒对 TiB2/2024 和 TiB2/7075 Al 复合材料铣削加工性能和表面完整性的影响
- DOI:10.1016/j.cja.2020.06.017
- 发表时间:2020-06
- 期刊:Chinese Journal of Aeronautics
- 影响因子:5.7
- 作者:Jie CHEN;Weiwei YU;Zhenyu ZUO;Yugang LI;Dong CHEN;Qinglong AN;Jiwei GENG;Ming CHEN;Haowei WANG
- 通讯作者:Haowei WANG
A novel multi-scale CNN and attention mechanism method with multi-sensor signal for remaining useful life prediction
一种新颖的多尺度 CNN 和注意力机制方法,具有多传感器信号,用于剩余使用寿命预测
- DOI:10.1016/j.cie.2022.108204
- 发表时间:2022-04
- 期刊:Computers and Industrial Engineering
- 影响因子:7.9
- 作者:Xingwei Xu;Xiang Li;Weiwei Ming;Ming Chen
- 通讯作者:Ming Chen
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- 通讯作者:李桐
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