Tool Quality Life during Ball End Milling of Titanium Alloy Based on Tool Wear and Surface Roughness Models
Tool Quality Life during Ball End Milling of Titanium Alloy Based on Tool Wear and Surface Roughness Models
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基于刀具磨损和表面粗糙度模型的钛合金球头铣削刀具质量寿命
DOI：
10.3390/app10093316
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发表时间：
2020-05
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Steven Y. Liang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zemin Zhao;Xianli Liu;Cai Xu Yue;Rongyi Li;Hongyan Zhang;Steven Y. Liang
铣刀使用性能的预测和控制是铣刀设计和加工的关键。然而，现有的预测模型难以量化刀具性能，也无法准确描述刀具性能与设计参数或铣削参数之间的关系。该研究将刀具寿命重新定义为表面粗糙度的函数，并提出了一种基于时变磨损模型的几何分析方法。该方法可用于评估刀具磨损与寿命之间的关系。与刀具使用性能相关的表面粗糙度表示为刀具和加工参数的时变模型。在实验验证后，通过仿真分析了影响因素。提出了一种铣刀设计的通用方法，并在理论层面上成功地应用于铣刀性能设计实例。此外，研究结果还证明，将刀具铣削质量寿命建立在刀具表面粗糙度的基础上是非常可行和必要的。
The prediction and control of milling tool service performance is critical for milling tool design and machining. However, the existing prediction model can hardly quantify tool performance, or precisely describe the relationship between the tool performance and the design or milling parameters. This study redefines the tool lifetime as a function of surface roughness and proposes a new geometric analysis method based on a time-varying wear model. The proposed method can be utilized to evaluate the relationship between tool wear and lifetime. The surface roughness, with respect to tool service performance, is expressed as a time-varying model of the tool and processing parameters. After experimental validation, the influence factors were analyzed through simulation. A generalized method for milling tool design was proposed and successfully applied to a tool performance design case, on a theoretical level. Additionally, the research results prove that basing the tool milling quality life on the surface roughness is extremely feasible and necessary.
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DOI：
10.3901/jme.2016.11.146
发表时间：
2016-06
期刊：
机械工程学报
影响因子：
--
作者：
刘献礼;计伟;范梦超;王昌红
通讯作者：
王昌红
DOI：
10.1016/j.ijmecsci.2017.10.032
发表时间：
2017-12-01
影响因子：
7.3
作者：
Wojciechowski, Szymon;Mrozek, Krzysztof
通讯作者：
Mrozek, Krzysztof
DOI：
10.1016/j.cirp.2019.04.017
发表时间：
2019
期刊：
CIRP Annals
影响因子：
--
作者：
F. Biondani;G. Bissacco
通讯作者：
F. Biondani;G. Bissacco
DOI：
10.1007/s11740-017-0739-2
发表时间：
2017-05
期刊：
Production Engineering
影响因子：
--
作者：
E. Abele;C. Hasenfratz;M. Bücker
通讯作者：
E. Abele;C. Hasenfratz;M. Bücker
DOI：
10.1115/1.1644543
发表时间：
2004-02
影响因子：
4
作者：
Yong Huang;S. Liang
通讯作者：
Yong Huang;S. Liang