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SLM成型件铣削表面粗糙度预测模型及参数优化研究
SLM成型件铣削表面粗糙度预测模型及参数优化研究
摘要：
近年来，选择性激光熔化(SLM)技术作为一种高精度的快速成型技术，被广泛应用于航空、医疗、汽车等领域。然而，由于SLM成型后的零件表面粗糙度较高，需要进行后续的加工工艺来提高表面质量。因此，本文主要研究了SLM成型件铣削表面粗糙度预测模型及参数优化。
引言：
SLM成型技术是一种通过激光将金属粉末熔化成立体零件的快速成型技术。在SLM成型后的零件表面粗糙度较高，会影响到其使用性能和外观质量。因此，需要采用后续的加工工艺来提高表面质量。目前，常用的后续加工工艺之一是铣削。铣削是一种通过切削工具来削除工件表面材料，从而获得所需形状和表面质量的加工方法。
方法：
本文首先对SLM成型后的零件表面粗糙度进行了测试和分析，得到其粗糙度特征参数。然后，采用统计学方法建立了SLM成型件铣削表面粗糙度预测模型。该模型考虑了刀具径向切深、进给速度、转速等参数对表面粗糙度的影响，并通过回归分析得到了相关的函数关系。
结果与讨论：
通过实验验证和统计分析，本文得到了SLM成型件铣削表面粗糙度与刀具径向切深、进给速度、转速之间的函数关系，并建立了相应的预测模型。同时，本文还对模型中的参数进行了优化，通过试验和统计分析找到了最佳的参数组合，从而使得预测模型更加准确可靠。
结论：
本文研究了SLM成型件铣削表面粗糙度预测模型及参数优化的问题。通过实验和统计分析，建立了相应的预测模型，并对模型中的参数进行了优化。结果表明，该模型可以有效地预测SLM成型件的铣削表面粗糙度，并找到最佳的加工参数组合，从而提高表面质量。这对于SLM成型技术的进一步发展和应用具有重要意义。
关键词：选择性激光熔化；成型件；铣削；表面粗糙度；预测模型；参数优化
Abstract:
Inrecentyears,selectivelasermelting(SLM)technologyhasbeenwidelyusedinaviation,medical,automotiveandotherfieldsasahigh-precisionrapidprototypingtechnology.However,thesurfaceroughnessofSLM-formedpartsisrelativelyhighandneedssubsequentprocessingtoimprovesurfacequality.Therefore,thispapermainlystudiesthepredictionmodelandparameteroptimizationofthemillingsurfaceroughnessofSLM-formedparts.
Introduction:
SLMformingtechnologyisarapidprototypingtechnologythatmeltsmetalpowderintothree-dimensionalpartsbylaser.AfterSLMforming,thesurfaceroughnessofthepartsisrelativelyhigh,whichaffectsitsperformanceandappearancequality.Therefore,subsequentprocessingtechnologiesneedtobeusedtoimprovesurfacequality.Currently,oneofthecommonlyusedsubsequentprocessingtechnologiesismilling.Millingisamachiningmethodthatusescuttingtoolstoremovesurfacematerialofaworkpiecetoobtaintherequiredshapeandsurfacequality.
Method:
Inthispaper,thesurfaceroughnessofSLM-formedpartswastestedandanalyzedtoobtainitsroughnesscharacteristicparameters.Then,apredictionmodelforthemillingsurfaceroughnessofSLM-formedpartswasestablishedusingstatisticalmethods.Themodelconsiderstheinfluenceofparameterssuchasradialcutdepth,feedspeed,andspeedonsurfaceroughness,andobtains