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国际刊号:1004-6801
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考虑刀‑屑变摩擦因数的铣削力预测
Prediction Modeling of Milling Force Based on Variable Friction Coefficient Between Tool and Chip
  
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.03.024
中文关键词:  变摩擦因数  斜角切削  刀具磨损  铣削力  预测建模
英文关键词:variable friction coefficient  oblique cutting  tool wear  milling force  prediction model
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (52175393)
作者单位
李晓晨1 (1.哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室 哈尔滨150080) 
岳彩旭1 1.哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室 哈尔滨150080) 
刘献礼1 1.哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室 哈尔滨150080) 
谢娜1 1.哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室 哈尔滨150080) 
陈志涛1 1.哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室 哈尔滨150080) 
梁越昇2 (2.佐治亚理工学院乔治·W·伍德拉夫机械工程学院 亚特兰大30332) 
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中文摘要:
      针对铣削过程中刀具磨损或破损导致切削力波动剧烈,进而使得铣削过程控制难的问题,需要建立考虑刀-屑间的摩擦特性进行切削力精确微元建模。由于常数表示摩擦因数无法全面地描述铣削过程中的摩擦特性,因此以硬质合金立铣刀铣削Cr12MoV淬硬钢过程为研究对象,根据前刀面温度分布和刀-屑间相对滑移速度建立摩擦因数的经验模型。在考虑材料硬度和刀具后刀面磨损的基础上建立第1剪切区、第2剪切区和第3剪切区受力预测模型,并通过离散微元法建立整体铣削力预测模型。仿真结果与铣削实验测得的结果有很好的一致性,验证了所建立模型具有较高的预测精度,进一步证明了随着后刀面磨损宽度的增加,铣削力随之增大。该结果为Cr12MoV淬硬钢铣削加工加工参数优化提供了理论支持。
英文摘要:
      Aiming at the problem that the tool is easy to wear and tear that causes sharp fluctuations in cutting force, which makes the milling process difficult to control, the precise cutting force element that takes into account the frictional characteristics between end mills and chips needs to be established. Based on that the fixed friction coefficient can not fully describe the friction characteristics during the milling process, taking carbide end mill milling process of Cr12MoV hardened steel as the research object, an empirical model of friction factor is established according to the temperature distribution of rake face and the relative slip velocity between the cutter and the chip. Based on the material hardness, the milling force prediction models of the first shear zone, the second shear zone and the third shear zone are established respectively. Then a three-dimensional milling force prediction model of the end mill is considered with the help of discretization. The simulation results are in good agreement with the results measured by the milling experiment, which verifies that the established model has high prediction accuracy, and further proves that the milling force increases with the increase of the flank wear width. The results provide theoretical support for the optimization of high hardness die steel milling.
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