图6-16 车刀前刀面的显微照片及A区能谱分析结果a)车刀前刀面的显微照片 b)A区能谱分析结果当切削速度增大到v=82m/min时,车刀前刀面的磨损形态见图6-18,可以看出前刀面出现了月牙洼。图6-18 车刀前刀面的显微照片图6-19 能谱分析结果a)A区能谱分析结果 b)B区能谱分析结果......
2023-06-27
当铣削速度v=30m/min时,铣刀前刀面的磨损形态见图6-27。从图中可以看出,前刀面有月牙洼。A区材料的元素见图6-28a,Co、W等元素基本是YT5材料中的。B区材料的元素见图6-28b,可以看到Cr、Mn、Al、Fe、S、C、Si等工件中的元素和杂质。这表明切屑粘结在前刀面上,切屑流动带走刀具中的元素,造成刀具磨损。所以,以上述切削速度切削时,刀具的磨损以粘结磨损为主。
图6-27 铣刀前刀面的显微照片
当铣削速度v=40m/min时,铣刀前刀面是月牙洼磨损形态,见图6-29a。由图6-29b可以看出Co、W等刀具YT5材料中的元素,另外还有少许Cr、Mn、Fe、S、C、Si等工件中的元素和杂质。所以,以上述切削速度切削时,表明有少许的切屑粘附在前刀面上,粘结磨损是刀具磨损的主要原因。另外,前刀面有明显的沟槽,说明前刀面有磨粒磨损,这是由于工件材料中的沉淀相(NiAl)和其中硬度较高的TiN与前刀面摩擦而导致的。
图6-28 能谱分析结果
a)A区能谱分析结果 b)B区能谱分析结果
当铣削速度提高到v=50m/min时,铣刀前刀面磨损形态见图6-30a,刀具的前刀面破损严重。这是由于随着切削速度的提高,切削温度也相应地提高至约320℃,工件材料的应变硬化和断续切削冲击力增大,造成刀具轻微崩刃;同时,由于工件材料粘结(见图6-30b),使刀具与材料的摩擦力增大。所以,此时刀具以破碎形式失效,伴有磨粒磨损。
总之,在低速铣削工件时,铣刀前刀面是月牙洼的磨损形态,以粘结磨损为主;随着铣削速度的提高,刀具前刀面的粘结磨损减轻,伴有磨粒磨损;当铣削速度的进一步提高时,刀具有微小的崩刃,磨粒磨损也在增大。
图6-29 铣刀前刀面的显微照片及A区能谱分析结果
a)铣刀前刀面的显微照片 b)能谱分析结果
图6-30 铣刀前刀面的显微照片及A区能谱分析结果
a)铣刀前刀面的显微照片 b)能谱分析结果
有关沉淀硬化不锈钢的切削与数值模拟的文章
图6-16 车刀前刀面的显微照片及A区能谱分析结果a)车刀前刀面的显微照片 b)A区能谱分析结果当切削速度增大到v=82m/min时,车刀前刀面的磨损形态见图6-18,可以看出前刀面出现了月牙洼。图6-18 车刀前刀面的显微照片图6-19 能谱分析结果a)A区能谱分析结果 b)B区能谱分析结果......
2023-06-27
图6-31 铣刀后刀面的显微照片当铣削速度v=40m/min时,铣刀后刀面磨损形态见图6-31。图6-34 铣刀后刀面的显微照片及A区能谱分析结果a)铣刀后刀面的显微照片 b)能谱分析结果综上所述,在低速铣削工件时,铣刀后刀面以粘结磨损为主;随着铣削速度的提高,刀具后刀面的粘结磨损减轻,伴有磨粒磨损;当铣削速度进一步提高时,后刀面随切削刃微小的崩刃而剥落,磨粒磨损成为刀具的主要磨损形式。......
2023-06-27
图6-20 车刀后刀面的显微照片及A区能谱分析结果a)车刀后刀面的显微照片 b)A区能谱分析结果图6-20所示为切削速度v=27m/min时车刀后刀面的磨损形态。这说明在低速车削时,后刀面的磨损形式是以粘结磨损为主。......
2023-06-27
表面物质在摩擦过程中不断损失的现象称为磨损。根据黏着程度的不同,黏着磨损可分为轻微磨损、涂抹、擦伤、胶合和咬死。这种磨粒的机械作用在很大程度上与磨粒的硬度、大小和形状以及载荷作用下磨粒与被磨损面的机械性能有关。齿轮和滚动轴承的主要磨损形式就是表面疲劳磨损。......
2023-06-16
不同地点、不同时间进行的暴露试验研究表明,环境温度、湿度与SO2共同对锌腐蚀起作用,SO2污染是锌腐蚀的主要因素。工业城市大气以SO2污染为主;沿海地区海盐粒子是主要污染因素;森林和热带雨林地区空气洁净,锌腐蚀属于潮湿的大气腐蚀。对试验区域主要污染物SO2的监测结果表面,SO2浓度与材料腐蚀率成正比,地表SO2浓度较大,9m高度处浓度最小。......
2023-06-23
下面介绍几种常用铣刀的特点及其适用范围。图7-5键槽铣刀图7-6T形槽铣刀图7-7燕尾槽铣刀5.三面刃铣刀如图7-8所示,三面刃铣刀在刀体的圆周上及两侧环形端面上均有刀齿,所以称为三面刃铣刀。尖齿铣刀是铣刀中的一大类,上述铣刀除成形铣刀外基本为尖齿铣刀。......
2023-07-01
图12-4刀具磨损曲线监测信号的处理分析以及特征的提取是刀具状态监测的关键技术之一。近年来越来越多的学者利用BP神经网络来研究刀具磨损检测技术问题,利用人工神经网络预测刀具磨损是可行的也是科学的。以高速铣削过程中刀具的磨损状态为研究对象,利用刀具在不同磨损状态下的铣削力信号对不同监测技术进行研究,建立了基于BP神经网络预测......
2023-06-28
相关推荐