渐开线花键轴冷滚轧模具CAPP系统关键模块研究与实现

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精密冷滚轧是金属塑性成形与轧制成形相结合的一种无切削加工技术,与传统切削加工方法相比具有生产效率高、承载能力强、加工精度高等优点。燕山大学于上世纪九十年代初,在国内率先对精密冷滚轧成形技术进行了深入的研究,并取得了开创性科研成果。目前,精密冷滚轧成形技术得到广泛的重视。随着该项技术的推广,国内有一些工具、模具厂也纷纷承担一些冷滚轧模具的设计与加工。但由于不能自主进行数字化设计与制造,只能通过对进口模具齿形测绘模仿制造,故模具精度低、生产规模小,已严重制约我国精密冷滚轧技术的应用与发展。因此,为了推动冷滚轧技术在机械制造行业中的快速发展,本文在渐开线花键轴冷滚轧CAPP系统架构指导下,以整体集成为目标,以实现花键轴冷滚轧模具参数化设计、花键轴冷滚轧成形的数值模拟分析、数字化加工、设备力能参数智能模型建立为目的,基于反推法设计理念,针对渐开线花键轴冷滚轧模具CAPP系统各功能模块的实现进行了实践与研究。以达到缩短渐开线花键轴冷滚轧模具的开发周期,减少试模次数,提高产品整体设计质量。在机械制造领域,该课题的研究对推广精密冷滚轧成形技术的应用,具有重要现实意义。在参数化设计模块中,本文依据反推法设计思想,在VB环境下应用Pro/E、AGW软件进行花键轴冷滚轧模具的参数化设计及开发,实现渐开线花键轴冷滚轧模具的标准化、系列化CAD设计。提出准确、快捷确定渐开线花键轴冷滚轧模具关键参数的方法及准则。为了进一步验证通过反推法设计的渐开线花键轴冷滚轧模具的可行性,在数值模拟模块中,采用大型有限元MSC.Marc软件,采用冷滚轧模具数字模型进行了渐开线花键轴的成形模拟与仿真。分析了渐开线花键轴冷滚轧模具设计参数与花键成形精度的关系,并给出修正模具设计参数的方法。为了将人工智能技术应用到模具CAPP系统中,使模具CAPP系统具有推理、判断、分析、记忆功能。在建立冷滚轧成形的力能参数理论模型基础上,本文通过误差反向传播BP神经网络建立了渐开线花键轴冷滚轧成形的力能参数智能分析模型,为冷滚轧模具的整体设计及冷滚轧机床本体的设计提供技术支持。在数字化制造模块中,为了进一步验证通过反推法设计得到的渐开线花键轴冷滚轧模具的实际应用效果,按照“锻坯—退火—粗加工整体尺寸—热处理—磨削加工”工艺过程,即数控线切割加工后进行研磨的方法,得到Ra值小于0.4μm的渐开线花键轴冷滚轧模具。将通过冷滚轧得到的花键轴工件在三坐标测量机上进行外轮廓局部打点,在Matlab中进行拟合得到加工后的花键外轮廓齿形并与理论上的渐开线花键轮廓齿形进行对比,齿廓公差为0.03mm,满足精度要求。同时,进一步分析了影响冷滚轧花键轴成形精度的相关因素,从而验证了基于反推法设计得到冷滚轧模具的方法具有理论上的可行性。建立在共享数据库的基础上,实现具有人工智能特性的系统整体集成是模具CAPP系统的重要发展方向,上述各功能模块的实现为模具CAPP系统的整体集成打下了良好基础。
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