CN112464572B - 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法 - Google Patents

一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112464572B
CN112464572B CN202011457132.9A CN202011457132A CN112464572B CN 112464572 B CN112464572 B CN 112464572B CN 202011457132 A CN202011457132 A CN 202011457132A CN 112464572 B CN112464572 B CN 112464572B
Authority
CN
China
Prior art keywords
transmission shaft
parameters
key process
key
influence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011457132.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112464572A (zh
Inventor
王延忠
张炜
余博
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihang University
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN202011457132.9A priority Critical patent/CN112464572B/zh
Publication of CN112464572A publication Critical patent/CN112464572A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112464572B publication Critical patent/CN112464572B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/16—Equivalence checking
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

本发明为一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，包括：1.提取传动制造过程中关键工艺参数与加工性能关键评价指标；2.基于仿真及试验分析，获取关键工艺控制参数对其性能评价指标的影响规律；3.在获得传动轴典型材料的裂纹萌生与扩展的相关参数的基础上研究加工性能评价指标对裂纹的影响规律和影响权重；4.以传动轴加工性能评价指标为中间变量，构建传动轴寿命计算模型；5.基于遗传算法对传动轴关键工艺参数进行优化。本发明通过从历史仿真和试验数据上提取相关规律，构建关键工艺参数、加工表面质量及裂纹之间的关系，能够快速的预测表面加工性能并评价，还能针对使用要求对工艺参数进行优化，为传动轴的高可靠性设计与制造提供理论基础。

Description

一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法
技术领域
本发明属于长寿命传动元件制造领域，具体涉及一种传动轴加工性能评价及关键工艺控制方法。
背景技术
传动轴是重载车辆、船舶等传动***中关键的元件之一，其工况恶劣，载荷复杂，未来的车辆对其机动性、可靠性及轻量化的要求越来越高，这些高性能指标对传动轴的设计要求也在不断的提高。如何在轻量化的基础上保障传动轴的使用寿命是未来传动轴设计制造面临的一个重要问题。传动轴的加工表面性能直接决定着其使用寿命，表面粗糙度可以直接影响传动轴应力集中，较硬的表面能够阻碍裂纹的扩展，残余压应力可以抵消一部分工作应力，热处理能够提高硬度，但是会引起变形，磨削能够提高表面粗糙度，但是会将淬硬层去掉，喷丸能引入残余压应力，但是却降低了表面粗糙度。如何选择合理的工艺，规划合理的表面加工性能是提高传动轴使用性能的有效方法。
目前对加工性能评价都是基于个别典型工艺进行，评价指标有限，无法满足传动轴的寿命评价要求。另外针对单一的工艺开展工艺优化，忽略了其他工艺参数的影响，这样的评价是片面和不准确的，难以准确的进行工艺参数优化，无法保障整体的工作寿命。必须考虑多个工艺建立起传动轴加工性能整体评价体系，在此基础上研究其工艺参数的优化方法。
发明内容
本发明的目的在于：针对传动轴表面加工性能评价难的问题，通过从历史数据中提取关键评价指标和关键工艺控制参数，构建以加工性能关键评价指标为中间变量的寿命计算模型，实现对传动轴的加工性能评价和工艺参数优化。为传动轴的长寿命制造提供技术支撑。
本发明提出了一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法。该方法步骤如下：
步骤S1：提取传动制造过程中关键工艺参数与加工性能关键评价指标；
步骤S2：基于仿真及试验分析，获取关键工艺控制参数对其性能评价指标的影响规律；
步骤S3：在获得传动轴典型材料的裂纹萌生与扩展相关参数的基础上研究加工性能评价指标对裂纹的影响规律和影响权重；
步骤S4：以传动轴加工性能评价指标为中间变量，构建传动轴寿命计算模型；
步骤S5：基于遗传算法对传动轴关键工艺参数进行优化。
进一步的，所述步骤1中，从传动轴仿真和试验数据以及生产经验中，提取传动轴的关键工艺参数，如：热处理参数、磨削参数、喷丸参数等，提取关键评价指标，如：表面粗糙度、表面硬度、表面残余应力分布等。为接下来的传动加工性能评价与工艺参数优化提供基础。
进一步的，所述步骤2中，对传动轴的热处理仿真与试验等历史数据进行分析，获得淬火温度、保温时间、淬火冷却速度等热处理工艺参数对内部组织及表面硬度的影响规律。
进一步的，所述步骤2中，对传动轴的成形磨削仿真与试验等历史数据进行分析，获得磨削速度、进给速度、磨削深度等工艺参数对粗糙度等表面形貌的影响规律。
进一步的，所述步骤2中，对传动轴的喷丸磨削仿真与试验等历史数据进行分析，获得喷丸覆盖率、喷丸强度等工艺参数对传动轴残余应力场的影响规律。
进一步的，所述步骤3中，对典型传动轴材料的始裂门槛值、表面硬化系数等裂纹扩展基本参数进行研究，在此基础上，研究粗糙度对应力集中的影响，研究硬度对裂纹抗裂系数的影响，研究残余应力场对受载后应力应变的影响，形成传动轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律。
进一步的，所述步骤3中，在获得轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律的基础上，开展灵敏度分析，获得加工性能指标对裂纹生长的影响权重。
进一步的，所述步骤4中，以加工性能评价指标为中间值，采用神经网络算法构建传动轴裂纹萌生和扩展模型，并以裂纹萌生寿命和扩展寿命的总值作为传动轴的寿命，从而构建基于加工工艺参数控制的传动轴寿命计算模型。
N＝Ni+NP (1)
式中：N为总寿命。Ni为裂纹萌生寿命，NP为裂纹扩展寿命。
进一步的，所述步骤5中，基于遗传算法，以寿命最大为优化目标，以关键加工工艺参数为优化变量，在MATLAB上进行优化，获得寿命最大的加工参数范围。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供了一种关键工艺优化方法，可以直接从历史数据和经验中提取关键控制参数，并从仿真数据和试验数据中，寻求关键工艺参数对寿命的影响规律，从而反向优化加工工艺参数。本方法较仿真和试验分析更为方便和准确。
(2)本文提供的方法能够根据实际需求扩大工艺参数优化范围，能够更准确的估计出其使用寿命。
(3)本文提出的计算方法可以同样推广应用至其他如齿轮、叶轮叶片等传动元件的加工性能评价与优化分析过程。
附图说明
图1为本发明的分析方法流程图；
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例进一步说明本发明。
本发明为一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其方法流程如下：
步骤S1：提取传动制造过程中关键工艺参数与加工性能关键评价指标；
步骤S2：基于仿真及试验分析，获取关键工艺控制参数对其性能评价指标的影响规律；
步骤S3：在获得传动轴典型材料的裂纹萌生与扩展的相关参数的基础上研究加工性能评价指标对裂纹的影响规律和影响权重；
步骤S4：以传动轴加工性能评价指标为中间变量，构建传动轴寿命计算模型；
步骤S5：基于遗传算法对传动轴关键工艺参数进行优化。
进一步的，所述步骤S1中，从传动轴仿真和试验数据以及生产经验中，提取传动轴的关键工艺参数，如：热处理参数、磨削参数、喷丸参数等，提取关键评价指标，如：表面粗糙度、表面硬度、表面残余应力分布等。为接下来的传动加工性能评价与工艺参数优化提供基础。
进一步的，所述步骤S2中，对传动轴的热处理仿真与试验等历史数据进行分析，获得淬火温度、保温时间、淬火冷却速度等热处理工艺参数对内部组织及表面硬度的影响规律。
进一步的，所述步骤S2中，对传动轴的成形磨削仿真与试验等历史数据进行分析，获得磨削速度、进给速度、磨削深度工艺参数对粗糙度等表面形貌的影响规律。
进一步的，所述步骤S2中，对传动轴的喷丸磨削仿真与试验等历史数据进行分析，获得喷丸覆盖率、喷丸强度等工艺参数对传动轴残余应力场的影响规律。
进一步的，所述步骤S3中，对典型传动轴材料的始裂门槛值、表面硬化系数等裂纹扩展基本参数进行研究，在此基础上，研究粗糙度对应力集中的影响，研究硬度对裂纹抗裂系数的影响，研究残余应力场对受载后应力应变的影响，形成传动轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律。
进一步的，所述步骤S3中，在获得轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律的基础上，开展灵敏度分析，获得加工性能指标对裂纹生长的影响权重。
进一步的，所述步骤S4中，以加工性能评价指标为中间值，采用神经网络算法构建传动轴裂纹萌生和扩展模型，并以裂纹萌生寿命和扩展寿命的总值作为传动轴的寿命，从而构建基于加工工艺参数控制的传动轴寿命计算模型。
N＝Ni+NP (2)
式中：N为总寿命。Ni为裂纹萌生寿命，NP为裂纹扩展寿命。
进一步的，所述步骤S5中，基于遗传算法，以寿命最大为优化目标，以关键加工工艺参数为优化变量，在MATLAB上进行优化，获得寿命最大的加工参数范围。
总之，本发明能根据实际需求提取关键工艺参数和加工表面评价指标，充分的利用历史数据对加工性能指标进行评价，工艺参数优化也更合理。

Claims (9)

1.一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤S1：从传动轴仿真和试验数据以及生产经验中提取传动制造过程中关键工艺参数与加工性能关键评价指标；
步骤S2：基于仿真及试验分析，获取关键工艺控制参数对其性能评价指标的影响规律；
步骤S3：在获得传动轴典型材料的裂纹萌生与扩展的相关参数的基础上研究加工性能评价指标对裂纹的影响规律和影响权重；
步骤S4：以传动轴加工性能评价指标为中间变量，构建传动轴寿命计算模型；
步骤S5：基于遗传算法对传动轴关键工艺参数进行优化。
2.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，从传动轴仿真和试验数据以及生产经验中，提取传动轴的关键工艺参数：热处理参数、磨削参数、喷丸参数，提取关键评价指标：表面粗糙度、表面硬度、表面残余应力分布，为接下来的传动加工性能评价与工艺参数优化提供基础。
3.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，对传动轴的热处理仿真与试验历史数据进行分析，获得淬火温度、保温时间、淬火冷却速度这些热处理工艺参数对内部组织及表面硬度的影响规律。
4.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，对传动轴的成形磨削仿真与试验历史数据进行分析，获得磨削速度、进给速度、磨削深度工艺参数对表面形貌的影响规律。
5.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，对传动轴的喷丸磨削仿真与试验历史数据进行分析，获得喷丸覆盖率、喷丸强度这些工艺参数对传动轴残余应力场的影响规律。
6.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，对典型传动轴材料的始裂门槛值、表面硬化系数这些裂纹扩展基本参数进行研究，在此基础上，研究粗糙度对应力集中的影响，研究硬度对裂纹抗裂系数的影响，研究残余应力场对受载后应力应变的影响，形成传动轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律。
7.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：听述步骤S3中，在获得轴加工性能参数对其裂纹萌生和扩展的影响规律的基础上，开展灵敏度分析，获得加工性能指标对裂纹生长的影响权重。
8.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S4中，以加工性能评价指标为中间值，采用神经网络算法构建传动轴裂纹萌生和扩展模型，并以裂纹萌生寿命和扩展寿命的总值作为传动轴的寿命，从而构建基于加工工艺参数控制的传动轴寿命计算模型，
N＝Ni+NP (1)
式中：N为总寿命， Ni为裂纹萌生寿命，NP为裂纹扩展寿命。
9.根据权利要求1所述的一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法，其特征在于：所述步骤S5中，基于遗传算法，以寿命最大为优化目标，以关键加工工艺参数为优化变量，在MA LAB上进行优化，获得寿命最大的加工参数范围。
CN202011457132.9A 2020-12-10 2020-12-10 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法 Active CN112464572B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011457132.9A CN112464572B (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011457132.9A CN112464572B (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112464572A CN112464572A (zh) 2021-03-09
CN112464572B true CN112464572B (zh) 2022-05-31

Family

ID=74801472

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011457132.9A Active CN112464572B (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112464572B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113034014A (zh) * 2021-03-31 2021-06-25 华南理工大学 一种基于多信息融合定量化的增材制造评定方法及***
CN115319014B (zh) * 2022-08-10 2024-04-02 成都成德重型锻造有限公司 一种核岛用棘齿盘的锻造质量控制方法
CN117900927B (zh) * 2024-03-05 2024-06-25 苏州力华米泰克斯胶辊制造有限公司 用于全自动胶辊打磨的效率监测方法及***

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4202400B1 (ja) * 2007-07-27 2008-12-24 三菱重工業株式会社 き裂進展予測方法及びプログラム
CN104777049B (zh) * 2015-03-27 2018-03-06 中国人民解放军装甲兵工程学院 曲轴再制造寿命评估***及方法
CN105956315B (zh) * 2016-05-17 2018-03-09 北京航空航天大学 一种可进行疲劳裂纹扩展速率估算和寿命预测的方法
CN109165407B (zh) * 2018-07-18 2023-08-08 上海工程技术大学 一种用于机械构件疲劳裂纹寿命的预估方法
CN111553091B (zh) * 2020-05-09 2024-01-02 南京航空航天大学 一种考虑表面完整性的疲劳寿命预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112464572A (zh) 2021-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112464572B (zh) 一种传动轴加工性能评价及基于关键工艺的控制方法
CN100431781C (zh) 锻压设备用锤杆的制造方法
KR101474627B1 (ko) 고주파 켄칭용 강, 고주파 켄칭용 조형재, 그 제조 방법 및 고주파 켄칭 강 부품
CN101693259B (zh) 一种冷拔传动轴的生产方法及模具
CN106964948A (zh) 一种船用齿轮的加工工艺
JPWO2014171472A1 (ja) 肌焼用鋼材と肌焼鋼部品
CN105382153A (zh) 气门弹簧生产工艺
CN111024495B (zh) 一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法
CN110802373A (zh) 一种应用于轴承套圈的预应力锻造方法
CN117494531B (zh) 一种基于有限元和XGBoost算法的中碳钢脱碳深度预测方法
CN105729079A (zh) 一种活塞锻造模具的加工方法
CN110129526A (zh) 一种高风压金刚石潜孔钻头钢体的制备方法及使用该钢体的钻头
CN105063320B (zh) 一种高风压冲击器活塞的制备方法
CN101745562A (zh) 飞轮挤压模具凸模的加工方法
KR102344891B1 (ko) 스플라인 허브 제조방법
Szala et al. Microstructure and hardness of cold forged 42CrMo4 steel hollow component with the outer flange
CN114166605B (zh) 一种模拟与预测大尺寸CrMo钢构件心部组织性能的方法
CN109033590B (zh) 一种基于模锻模具磨损的工艺参数优化方法
CN113083937B (zh) 一种冷碾扩轴承用轴承钢管生产工艺
CN111394548B (zh) 采煤机大件壳体制备方法
CN105112625A (zh) 一种压水堆核电站屏蔽泵叶轮锻件的制造方法
CN114473370A (zh) 一种不锈钢薄壁圆筒的制备方法
CN106148881B (zh) 用于线性滑轨的渗碳沃斯回火滑块及其制造方法
CN110042206B (zh) 一种重型燃机透平轮盘锻件的热处理方法
CN102382948A (zh) 高速钢W18Cr4V压铸模热处理工艺

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant