基于表面質(zhì)量的小型精密零件切削工藝優(yōu)化*

余 斌， 潘江如， 黃 勇， 尹君馳

(1. 新疆工程學(xué)院 機(jī)械工程系， 烏魯木齊 830023； 2. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 機(jī)電學(xué)院， 江蘇 徐州 221116)

機(jī)械工程

基于表面質(zhì)量的小型精密零件切削工藝優(yōu)化*

余 斌1，2， 潘江如1， 黃 勇1， 尹君馳1

(1. 新疆工程學(xué)院 機(jī)械工程系， 烏魯木齊 830023； 2. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 機(jī)電學(xué)院， 江蘇 徐州 221116)

為了提高小型精密零件在切削過(guò)程中的表面加工質(zhì)量，以小型精密零件的表面粗糙度為目標(biāo)函數(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)施了一系列小型精密零件的切削加工試驗(yàn).采用單因素試驗(yàn)法分析了切削深度、切削速度及供給量等工藝參數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響，運(yùn)用多元線性回歸分析法建立切削工藝參數(shù)與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系模型，從而獲得最佳工藝參數(shù)組合并進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證.結(jié)果表明，切削速度與切削深度對(duì)表面粗糙度為負(fù)向影響，供給量為正向影響，經(jīng)優(yōu)化參數(shù)組合加工工件的表面粗糙度均勻性較好，產(chǎn)品表面質(zhì)量得到了較大改善.

小型精密零件； 表面質(zhì)量； 切削速度； 切削深度； 供給量； 單因素分析； 多元線性回歸分析； 工藝優(yōu)化

隨著社會(huì)需求的增強(qiáng)以及科技的快速發(fā)展，各類小型精密機(jī)械產(chǎn)品的使用量越來(lái)越多，同時(shí)在航天、醫(yī)療、電子等領(lǐng)域?qū)π⌒途芰慵脑O(shè)計(jì)與制造要求越來(lái)越高[1-2].在小型精密零件的切削加工過(guò)程中，表面的粗糙程度是衡量其質(zhì)量好壞的一個(gè)重要指標(biāo)[3]，而切削的深度、速度以及進(jìn)給量等加工參數(shù)是影響零件表面質(zhì)量的主要因素[4].因此，在小型精密零件的切削加工過(guò)程中，如果通過(guò)改變上述這些影響因素獲得最佳的組合工藝參數(shù)，則對(duì)于改善零件表面質(zhì)量，提高產(chǎn)品的性能將具有十分重要的意義.

國(guó)內(nèi)外對(duì)高性能精密零件進(jìn)行了較多研究，使得復(fù)雜結(jié)構(gòu)零部件在表面質(zhì)量和特性參數(shù)控制方面都得到了提升[5].但相比一般尺寸的精密零件，小型精密零件因尺寸小、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、性能要求高等特點(diǎn)決定了其微細(xì)切削工藝與常規(guī)工藝有很大的差別，如刀具的選型和使用、加工順序的優(yōu)化、走刀路線的確定、加工余量的最小化等，這些對(duì)小型精密零件的加工都提出了更高的要求.本文以表面粗糙度為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行切削試驗(yàn)，分別采用單因素試驗(yàn)法和多元線性回歸法分析并研究切削深度、切削速度及供給量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響，從而獲得最佳的工藝參數(shù)組合.

1 試驗(yàn)方法與設(shè)計(jì)

1.1 試驗(yàn)方法

不論采用何種加工方法，在零件的表面總是會(huì)留下細(xì)微的刀痕，特別是小型精密零件表面在放大鏡或顯微鏡下可觀察到凹凸不平、交錯(cuò)起伏的槽痕，槽痕的深淺代表表面粗糙程度Ra，其估計(jì)經(jīng)驗(yàn)公式[6-7]為

(1)

式中：K為常數(shù)；vc為切削速度；Dp為切削深度；ft為供給量.由式(1)可知，工件表面的粗糙度與切削深度、切削速度及供給量具有密切的聯(lián)系，將式(1)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)運(yùn)算，得到它們之間的線性關(guān)系式[8-11]，即

y=c1+c2vc+c3Dp+c4ft

(2)

式中：c1為常數(shù)；c2、c3、c4分別為切削速度、切削深度及供給量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響回歸系數(shù).

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本次試驗(yàn)數(shù)控機(jī)床選用MIKRON UCP710，主軸最大轉(zhuǎn)速1 800 r/min，功率15 kW，最大供給速度20 m/min；精車刀具選用FETTE LW225；加工對(duì)象為6061鋁合金.分別以切削速度vc、切削深度Dp及供給量ft為變量加工出不同質(zhì)量表面的工件，然后由表面粗糙度測(cè)量?jī)x器(哈爾濱量具刃具廠2205型表面粗糙度測(cè)量?jī)x)對(duì)每個(gè)加工工件的表面進(jìn)行粗糙度測(cè)量，并記錄讀值.試驗(yàn)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的表面粗糙度測(cè)量結(jié)果如表1所示；表面粗糙度平均值計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表2所示.

表1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)與表面粗糙度測(cè)量結(jié)果Tab.1 Experimental data and measured results for surface roughness

表2 各變量對(duì)應(yīng)的表面粗糙度均值計(jì)算結(jié)果Tab.2 Calculated mean values of surface roughness corresponding to each variable

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 切削速度與表面粗糙度的關(guān)系

圖1為不同切削速度對(duì)加工工件表面粗糙度的影響變化曲線.由圖1可知，隨著切削速度的增大，試驗(yàn)加工工件的表面粗糙度呈現(xiàn)出先急劇減小后基本穩(wěn)定的變化趨勢(shì)，即切削速度vc=120 mm/min為工件表面粗糙度較為穩(wěn)定的臨界點(diǎn).

圖1 切削速度對(duì)表面粗糙度的影響Fig.1 Effect of cutting speed on surface roughness

2.2 切削深度與表面粗糙度的關(guān)系

圖2為不同切削深度對(duì)加工工件表面粗糙度的影響變化曲線.由圖2可知，隨著切削深度Dp的增大，試驗(yàn)加工工件的表面粗糙度呈逐漸減小的變化趨勢(shì).

圖2 切削深度對(duì)表面粗糙度的影響Fig.2 Effect of cutting depth on surface roughness

2.3 供給量與表面粗糙度的關(guān)系

圖3為不同供給量對(duì)加工工件表面粗糙度的影響變化曲線.由圖3可知，隨著供給量ft的增大，試驗(yàn)加工工件的表面粗糙度呈現(xiàn)出先緩慢下降后快速升高的變化趨勢(shì)，即供給量ft=0.2 mm/rad為工件表面粗糙度增大的臨界點(diǎn).

圖3 供給量對(duì)表面粗糙度的影響Fig.3 Effect of supply quantity on surface roughness

2.4 SPSS多元線性回歸分析

根據(jù)式(2)建立切削工藝參數(shù)與表面粗糙度的回歸模型，由于模型中具有3個(gè)變量，為使模型的擬合優(yōu)度最大，該模型調(diào)整的判定系數(shù)確定為0.938.回歸分析平方和與均方差分別為2.457、0.801，剩余平方和與均方差分別為0.152、0.037，經(jīng)F檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為25.963，且對(duì)應(yīng)的概率P<0.05，即滿足建立線性模型的條件.表3為模型中各回歸系數(shù)的分析結(jié)果，根據(jù)表3可知，切削速度對(duì)表面粗糙度具有負(fù)向影響，其影響回歸系數(shù)為-0.005.切削深度和供給量對(duì)表面粗糙度的影響回歸系數(shù)分別是-3.015、1.651，概率P值均小于0.05，即各變量對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響作用均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義.

表3 模型回歸系數(shù)分析結(jié)果
Tab.3 Analysis results for model regression coefficients

切削參數(shù)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差Pc1 3 5000 6230 003切削速度-0 0050 0050 023切削深度-3 0150 2910 001供給量1 6511 3160 012

將以上變量對(duì)表面粗糙度的影響回歸系數(shù)代入式(2)中，可得多元線性回歸方程式為

y=c1-0.005vc-3.015Dp+1.651ft

(3)

將式(3)作為本次加工工件表面粗糙度的預(yù)測(cè)模型，結(jié)合上述單因素對(duì)表面粗糙度的影響變化曲線分析可知，供給量ft對(duì)工件表面粗糙度的影響較小，特別是當(dāng)供給量在0.1～0.2 mm/rad時(shí)，其影響幾乎可以忽略不計(jì).建立由切削速度、切削深度對(duì)表面粗糙度Ra相互影響關(guān)系的三維圖形如圖4所示.

圖4 切削速度、切削深度對(duì)表面粗糙度的影響Fig.4 Effect of cutting speed and depth on surface roughness

由圖4可知，本次9組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中，當(dāng)供給量在0.1～0.2 mm/rad時(shí)，工件表面粗糙度最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的切削速度vc=100 mm/min，切削深度Dp=0.5 mm.以上述優(yōu)化獲得的最佳切削參數(shù)組合在數(shù)控機(jī)床上進(jìn)行驗(yàn)證性精密切削試驗(yàn)，并分別對(duì)未經(jīng)過(guò)優(yōu)化和經(jīng)優(yōu)化工藝參數(shù)組合后的兩組工件表面進(jìn)行對(duì)比觀察，結(jié)果如圖5所示.結(jié)果顯示，經(jīng)優(yōu)化切削工藝加工工件的表面粗糙度均勻性更好，預(yù)示其表面殘余壓應(yīng)力一致性較好，從而驗(yàn)證了本次切削工藝參數(shù)優(yōu)化的有效性.

3 結(jié) 論

圖5 表面形貌特征比較Fig.5 Comparison in characteristics of surface morphologies

在試驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)范圍內(nèi)，通過(guò)對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行單因素試驗(yàn)法和SPSS多元線性回歸法分析，研究了不同切削工藝參數(shù)對(duì)小型精密零件表面粗糙度的影響，得出如下結(jié)論：

1) 切削速度與切削深度對(duì)加工工件表面粗糙度的影響為負(fù)向影響，而供給量為正向影響，且供給量較小時(shí)對(duì)表面粗糙度的影響可以忽略不計(jì)；

2) 得出以表面粗糙度為目標(biāo)函數(shù)，以切削速度、切削深度及供給量為主要變量的線性預(yù)測(cè)模型為y=c1-0.005vc-3.015Dp+1.651ft；

3) 本次以6061鋁合金加工材料為例，通過(guò)試驗(yàn)證實(shí)了優(yōu)化切削工藝參數(shù)有效性，預(yù)測(cè)模型達(dá)到了改善產(chǎn)品表面質(zhì)量的目的.

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(責(zé)任編輯：景 勇 英文審校：尹淑英)

Cutting process optimization of small precision parts based on surface quality

YU Bin1,2, PAN Jiang-ru1, HUANG Yong1, YIN Jun-chi1

(1. Department of Mechanical Engineering, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi 830023, China; 2. School of Mechanical and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

In order to improve the surface machining quality of small precision parts in the cutting process, the surface roughness of small precision parts was taken as the objective function, and a series of cutting experiments for small precision parts were designed and implemented. The influence of such processing parameters as cutting depth, cutting speed and supply quantity on the objective function was analyzed with the single factor test method. With the multiple linear regression analysis method, the relationship model between the cutting parameter and objective function was established so as to obtain the best combination of processing parameters, and the experimental verification was carried out. The results show that the cutting speed and cutting depth have negative effect on the surface roughness, while the supply quantity has positive effect. After the combined machining with the optimization parameters, the uniformity of surface roughness of workpieces is better, and the surface quality of products gets greatly improved.

small precision part; surface quality; cutting speed; cutting depth; supply quantity; single factor analysis; multiple linear regression analysis; technological optimization

2016-03-29.

新疆科技廳高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(201413105)； 烏魯木齊市科學(xué)技術(shù)計(jì)劃資助項(xiàng)目(C151010004).

余 斌(1968-)，男，新疆烏魯木齊人，副教授，主要從事機(jī)械設(shè)計(jì)及先進(jìn)制造技術(shù)等方面的研究.

16∶10在中國(guó)知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版.

http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20160907.1610.048.html

10.7688/j.issn.1000-1646.2017.01.07

TM 343

A

1000-1646(2017)01-0034-04