以子午线轮胎模具侧板为研究对象进行铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度对轮胎模具侧板切削比能、材料去除率和表面粗糙度的影响规律。分析试验结果可知:切削比能随着切削参数的增大而减小,说明适当增大切削参数可以提高切削效率并节约能量;表面粗糙度随主轴转速增大呈先增大后减小的趋势,随切削深度和每齿进给量的增加而增大。结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能(节能)也有利于改善表面粗糙度,增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会恶化表面质量。因此,为同时达到高效节能和良好表面质量的要求,应尽量提高主轴转速。

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。

针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验。根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型。通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度。结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测。

为提高效率、降低劳动强度,采用激光抛光技术进行表面抛光。使用激光辐射熔化材料层,通过材料自身的表面张力将熔化的材料均匀地分布在表面上。以9CrWMn模具钢为研究对象,使用波长为1 080 nm的光纤激光,以激光功率、扫描速度、离焦量作为影响抛光效果的变量,设计一组正交试验,对工件进行激光单道抛光试验,并分析试验后工件表面单道抛光痕迹。结果表明:在负离焦量的情况下,提高抛光速度、适当降低功率可提高抛光后的表面平整程度。

为研究加工参数对超声辅助滚压强化TC4钛合金表面完整性的影响规律,设计基于主轴转速、进给速度、静压力和加工次数的4×4正交试验,对试样表面显微形貌、残余应力、硬度和粗糙度进行观测分析。结果表明:表面残余应力和硬度随主轴转速和进给速度的增大先增大后减小,随静压力的增大逐渐增大,随加工次数的增多逐渐减小;表面粗糙度随主轴转速和进给速度的增大逐渐增大,随静压力和加工次数的增大而减小。加工后试样表面完整性得到有效提高,划痕缺

为解决标准斗链模型中约束条件“员工作业速度严格递增排列”在实际生产中难以实现的问题,释放标准斗链模型的约束条件,对作业速度非严格递增的斗链装配线进行了建模分析及数值仿真研究;分析了其平衡点特性及向自平衡状态收敛的能力,提出非严格递增作业速度斗链装配线的平衡点存在定理;在此基础上给出同质员工斗链装配线的运行规则,并通过对生产实例的Witness仿真验证了其有效性。