（毕业设计全套）框架轴的加工工艺规程制定及加工钻3Φ25圆盘孔的夹具设计（打包下载）

将工件放入套筒后盖上盖模板，然后拧紧蝶形螺帽通过螺栓来实现对工件的夹紧，以此来限制工件方向的自由度。

其中螺栓和套筒采用铰链接的形式来保证螺栓能和套筒能自由的相对转动。

螺栓在盖模板上通过拧紧蝶形螺帽来完成盖模板与套筒对工件的加紧工作。

该夹具具有操作方便快捷定位准确的优点，可以保证加工的正常进行，能确保加工精度和提高加工效率。

.本章小结本章主要对在钻削加工过程中所用到的钻床夹具进行了设计，并且对其使用方法进行了说明。

以此来使我更好的掌握夹具设计的过程更加深入的理解常见的典型夹具的组成。

结论本文调查学习了在传统机械加工领域中，通过学习框架轴的工艺规划加工参数的确定和夹具设计，熟悉了工艺制定工装设计夹具设计常见传统机床的加工范围，是我自己对机械加工领域有了个更加深刻的认识。

文章从框架轴的作用和零件的分析入手提出了套总体工艺制订和夹具设计的方案，同时，就般轴类零件的加工工艺零件加工机床的选择和夹具结构的制定给出了具体的解决方案解决过程和计算过程。

并且在做毕业设计的过程中学会了更加合理迅速准确的查找机械加工工艺手册，了解了有关工程材料有关的知识和常见的工件材料常见的刀具及其尺寸和参数的选择。

通过这段时间过程的练习也让我对传统制造业的发展和传统制造业的基础有了个更深的认识和理解。

本设计还有很多不足之处，由于自身的知识储备还很浅薄，所以在工艺路线的制定加工方法的选择加工参数计算零件作用和零件机构分析上还有很多漏洞，这个都需要自己在以后的生活中不断学习研究并通过实践加以完善。

致谢为期学期的本科毕业设计即将结束，通过这次有计划有目的的设计，使我们得到了预期的收获，由最初的束手无策到最后的水落石出，这是个循序渐进的过程，毕业设计为我们今后的工作和学习奠定了基础。

最后，我真诚地感谢所有在我完成设计的过程中给予我帮助支持和鼓励的老师们同学们。

非常感谢我的指导老师张宝海老师，是他在忙碌的教学工作中挤出时间来指导我们设计，针见血地指出我的不足，并给我提供了很多参考意见。

本文的选题课题研究及撰写工作是在导师张宝海老师的关怀和悉心指导下完成的。

张老师严谨治学的态度和踏实求新的学术精神深深的感染了我，在此对导师致以崇高的敬意和忠心的感谢！同时，感谢机械级班的所有同学，在我搜集查阅资料时给于我帮助和设计过程中提出意见和建议。

当然我的你也设计还有很多缺点和不足，希望老师能帮我找出错误和不足，在以后的工作和学习中我要正视和改正自己的缺点和错误，定不辜负学校和老师的期望。

参考文献朱耀祥.现代夹具设计手册.机械工业出版社，游文明.工程材料与热加工.高等教育出版社，孙光华.工装设计.机械工业出版社，仝基斌.机械制图.机械工业出版社，孙凤池.机械加工工艺手册.机械工业出版社第二卷田培堂，石晓辉.家具结构设计手册.国防工业出版社，孙全颖.机械精度设计与质量保证.哈尔滨工业大学出版社，李名望.机床夹具选用简明手册.化学工业出版社，北重型机械学院，洛阳工学院.机床夹具设计手册.上海科学技术出版社，验设计方法。

适当的工件定位和夹具设计对于产品质量的精密度准确度和机制件的完饰是至关重要的。

从理论上说，夹具原则对于定位所有的轴类零件是很令人满意的。

该方法具有最大的刚性与最少量的夹具元件。

从动力学观点来看定位零件意味着限制了自由移动物体的六自由度三个平动自由度和三个旋转自由度。

在零件下部设置三个支撑来建立工件在垂直轴方向的定位。

在两个外围边缘放置定位器旨在建立工件在水平轴和轴的定位。

正确定位夹具的工件对于制造过程的全面准确性和重复性是至关重要的。

定位器应该尽可能的远距离的分开放置并且应该放在任何可能的加工面上。

放置的支撑器通常用来包围工件的重力中心并且尽可能的将其分开放置以维持其稳定性。

夹具夹子的首要任务是固定夹具以抵抗定位器和支撑器。

不应该要求夹子反抗加工操作中的切削力。

对于给定数量的夹具元件，加工夹具合成的问题是寻找夹具优化布局或工件周围夹具元件的位置。

本篇文章提出种优化夹具布局遗传算法。

优化目标是研究个二维夹具布局使工件不同位置上最大的弹性变形最小化。

程序以用于计算工件变形情况下夹紧力和切削力。

本文给出两个实例来说明给出的方法。

最近几年夹具设计问题受到越来越多的重视。

然而，很少有注意力集中于优化夹具布局设计。

和用计算变形量使设计准则要求的位点的工件变形最小化。

设计问题是确定支撑器位置。

和提出个方法就是使用线性编程技术合成动态编程条件中的夹具。

给出了使夹紧力和定位力最小化的解决方案。

和用非线性规划方法解决布局优化问题。

这个方法使工件位置误差最小化归于工件的局部弹性变形。

和开发出种启发式方法来计划最好的支撑和夹紧位置。

等人提出个几何推理的方法来确定最优夹紧点和任意形状工件的夹紧顺序。

和提出种夹具结构分析系统这个系统基于动态模型分析受限于时变加工负载的夹具工件系统。

本文也调查了夹紧位置的影响。

和提出夹具布局和夹紧力最优合成方法帮我们解释加工过程中的工件动力学。

本文提出个夹具布局和夹紧力优化结合的程序。

他们用接触弹性建模方法解释工件刚体动力学在加工期间的影响。

等人用验证夹具设计的完整性。

他们用方法。

提出优化分析。

等人通过力锁合优化与有限建模方法描述了建模优化夹具的分析与验证。

以上大部分的研究使用线性和非线性编程方式这通常不会给出全局最优解决方案。

所有的夹具布局优化程序开始于个初始可行布局。

这些方法给出的解决方案在很大程度上取决于初始夹具布局。

他们没有考虑到工件夹具布局优化对整体的变形。

已被证明在解决工程中优化问题是有用的。

夹具设计具有巨大的解决空间并需要搜索工具找到最好的设计。

些研究人员曾使用解决夹具设计及夹具布局问题。

等人用和神经网络设计夹具。

已经将用于支撑位置的优化。

等人提出基于优化方法的，它采用空间坐标来表示夹具元件的位置。

夹具布局优化程序设计的实现是使用和遗传算法工具箱。

和用于模型。

等人提出些结果关于个广泛调查不同优化方法的相对有效性。

他们的研究表明连续遗传算法提出了最优质的解决方案。

和使用遗传算法确定了夹具设计最优配置的金属片。

已经用于适应度值评价。

提出自动选择最佳夹子和夹钳的数目以及它们在金属片整合的夹具中的最优位置。

和开发了种夹具布局优化技术，它是利用遗传算法找到了夹具布局，由于整个刀具路径中的夹紧力和加工力使加工表面变形量最小化。

通过节点编号使定位器和夹具位置特殊化。

个内置的有限元求解器研制成功。

些研究没考虑到整个刀具路径的优化布局以及磨屑清除。

些研究采用节点编号作为设计参数。

在本研究中，开发工具用于寻找在二维工件中的最优定位器和夹紧位置。

使用参考边缘的距离作为设计参数而不是用节点编号。

真正编码遗传算法的染色体的健康指数是从结果中获得的。

用于计算。

用染色体文库的方法是为了减少解决问题的时间。

用两个问题测试已开发的遗传算法工具。

给出的两个实例说明了这个开发的方法。

本论文的主要贡献可以概括为以下几个方面开发了遗传算法编码结合商业有限元素求解遗传算法采用染色体文库以降低计算时间使用真正的设计参数，而不是有限元节点数字当工具在工件中移动时考虑磨屑清除工具。

遗传算法最初由开发。

出版了本书，解释了这个理论和遗传算法应用实例的详细说明。

遗传算法是种随机搜索方法，它模拟些自然演化的机制。

该算法用于种群设计。

种群从代到另代演化，通过自然选择逐渐提高了适应环境的能力，更健康的个体有更好的机会，将他们的特征传给后代。

该算法中，要基于为每个设计计算适合性，所以人工选择取代自然环境选择。

适应度值这个词用来指明染色体生存几率，它在本质上是该优化问题的目标函数。

生物定义的特征染色体用代表设计变量的字符串中的数值代替。

被公认的遗传算法与传统的梯度基础优化技术的不同主要有如下四种方式遗传算法和问题中的种编码的设计变量和参数起工作而不是实际参数本身。

遗传算法使用种群类型研究。

评价在每个重复中的许多不同的设计要点而不是个点顺序移动到下个。

遗传算法仅仅需要个适当的或目标函数值。

没有衍生品或梯度是必要的。

遗传算法以用概率转换规则来发现新设计为探索点而不是利用基于梯度信息的确定性规则来找到这些新观点。

加工过程中，用夹具来保持工件处于个稳定的操作位置。

对于夹具最重要的标准是工件位置精确度和工件变形。

个良好的夹具设计使工件几何和加工精度误差最小化。

另个夹具设计的要求是夹具必须限制工件的变形。

考虑切削力以及夹紧力是很重要的。

没有足够的夹具支撑，加工操作就不符合设计公差。

有限元分析在解决这其中的些问题时是种很有力的工具。

轴类零件常见的定位方法是方法。

该方法具有最大刚体度以及最小夹具元件数。

在三维中个工件可能会通过六自由度定位方法快速定位为了限制工件的九个自由度。

其他的三个自由度通过夹具元件消除了。

定位面得数量不得超过两个避免冗余的位置。

基于的夹具设计原则有两种精确的定位平面包含于两个或个定位器。

因此，在两边有最大的夹紧力抵抗每个定位平面。

夹紧力总是指向定位器为了推动工件接触到所有的定位器。

定位点对面应定位夹紧点防止工件由于夹紧力而扭曲。

因为加工力沿着加工面，所以有必要确保定位器的反应力在所有时间内是正的。

任何负面的反应力表示工件从夹具元件中脱离。

换句话说，当反应力是负的时候，工件和夹具元件之间接触或分离的损失可能发生。

定位器内正的反应力确保工件从切削开始到结束都能接触到所有的定位器。

夹紧力应该充分束缚和定位工件且不导致工件的变形或损坏。

本文不考虑夹紧力的优化。

在实际设计问题中，设计参数的数量可能很大并且它们对目标函数的影响会是非常复杂的。

目标函数曲线必须是光滑的并且需要个程序计算梯度。

遗传算法在理念上远不同于其他的探究方法，它们包括传统的优化方法和其他随机方法。

通过运用遗传算法来对夹具优化布局，可以获得个或组最优的解决方案。