工具电极材料及形状对短电弧铣削加工性能影响规律研究

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短电弧铣削加工是依赖于电能和热能进行热侵蚀加工的新工艺,其基于非接触式极间不断产生持续的电弧等离子体高能束熔化或气化工件表面材料,并在水雾混合介质射流动力作用下完成剥离去除,属于非接触式放电加工,是特种加工技术的一种。基于非接触式加工机理,其中电极材料、形状及电参数的改变将直接对加工性能和表面完整性产生重要影响,因此持续加深对工具电极和电参数的研究是短电弧铣削加工的重点之一。本文通过加工特性实验深入分析了气液混合介质环境下的短电弧铣削加工机理。通过选用钨铜合金、石墨及紫铜材料电极开展短电弧铣削加工实验,表明钨铜电极和石墨电极能取得较好加工效果。通过中孔石墨及钨铜电极加工性能与表面完整性实验分析,选出适合短电弧铣削高效低损耗加工的电极材料。通过开展电参数加工效果影响实验,分析得出直接影响工艺指标的电参数,为后续电参数优化提供理论依据。为改善间隙冲刷效果,提高电蚀产物排除效率和表面质量,对短电弧铣削加工极间流场进行了理论和仿真分析。仿真并实验验证了电极直径对极间冲刷效果的影响。在现有电极结构基础上改进电极结构,通过仿真分析和实验研究得出中孔和环孔配合电极改善了极间冲液效果,提高了间隙放电稳定性,解决了侧铣初始阶段极间无有效冲液的问题。通过建立温度场模型,研究冲液环境下温度场分布规律及工作液流速对极间温度的影响规律。基于工艺实验数据分析电参数对加工性能及表面完整性的影响规律。本文选用快速非支配的NSGA-II遗传算法对直接影响工艺指标的电参数进行优化以达到高效低损耗高质量的加工目的。首先,基于BP神经网络算法对短电弧铣削放电数据建立参数模型并验证模型准确性。其次,应用NSGA-II算法对所建立的神经网络模型进行优化,得到优化后的放电参数模型。最后,以放电参数为测试数据与预测结果进行对比分析,并得出优化后的参数模型具有较高的精确度,为今后短电弧铣削加工电参数的设置提供技术支撑。
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