細(xì)長軸數(shù)控車削加工質(zhì)量分析研究*

莊 燕，馬 麗，毛洪輝

(九州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

0 引言

細(xì)長軸的車削一直是車削加工領(lǐng)域的難題，由于細(xì)長軸在車削過程中面臨“振動”、“彎曲變形大”、“刀具磨損嚴(yán)重”、“尺寸精度差”等問題，因此尋找快速高效的解決方法成為細(xì)長軸車削領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前已有不少學(xué)者致力于解決細(xì)長軸的加工問題。李康等[1]重點(diǎn)分析了振動對細(xì)長軸加工的影響，針對性地研制了數(shù)控車床自制跟刀架，通過自制跟刀架和超聲振動車削技術(shù)的結(jié)合，在小直徑細(xì)長軸的車削中取得了良好的效果。林翠等[2]分析了鋁合金加工質(zhì)量的影響因素。董旭等[3]分析了細(xì)長軸的加工工藝并利用有限元分析其振動特性。陳勝金等[4]重點(diǎn)分析了切削力對細(xì)長軸加工的影響，實(shí)時監(jiān)測跟刀架跟隨車刀加工的過程，以減少切削力對細(xì)長軸的加工影響。韋建軍[5]重點(diǎn)分析了切削三要素對細(xì)長軸加工的影響，通過分析細(xì)長軸加工時車削力引起的變形，建立背吃刀量與變形的數(shù)學(xué)模型，利用數(shù)控宏程序?qū)崟r調(diào)整背吃刀量，從而有效控制了由于車削變形引起的加工誤差。本文通過均勻試驗(yàn)設(shè)計方法研究影響細(xì)長軸加工質(zhì)量的因素。

1 試驗(yàn)條件

試驗(yàn)在兩臺數(shù)控車床上進(jìn)行，分別為濟(jì)南機(jī)床廠CK6140e車床和沈陽機(jī)床廠CK6140車床，系統(tǒng)均為FANUC-0iT。測量兩車床導(dǎo)軌直線度，濟(jì)南機(jī)床廠的內(nèi)側(cè)導(dǎo)軌直線度為0.01 mm、外側(cè)導(dǎo)軌為0.015，沈陽機(jī)床廠的內(nèi)側(cè)導(dǎo)軌直線度為0 mm、外側(cè)導(dǎo)軌直線度為0.005 mm，測量長度范圍均為600 mm。測量兩機(jī)床的主軸圓跳動，濟(jì)南機(jī)床廠的為0.2 mm，沈陽機(jī)床廠的為0.01 mm。

工件材料為45鋼，工件尺寸為Φ30 mm×600 mm，采用一夾一頂?shù)难b夾方法。試驗(yàn)刀具選擇兩把，主偏角分別為30°和60°。細(xì)長軸加工及試驗(yàn)主要用儀器分別如圖1和圖2所示。

圖1 細(xì)長軸加工

圖2 試驗(yàn)主要用儀器

2 加工質(zhì)量分析

2.1 均勻試驗(yàn)

均勻試驗(yàn)設(shè)計是只需要考慮試驗(yàn)點(diǎn)在試驗(yàn)范圍內(nèi)平均分布的一種試驗(yàn)設(shè)計方法，因此可大大降低試驗(yàn)次數(shù)[6]。均勻設(shè)計表適用于等水平試驗(yàn)，但是具體試驗(yàn)中很難保證不同因素的水平數(shù)相等，直接利用就會有困難，為適應(yīng)實(shí)際情況，可采用混合水平設(shè)計，混合水平靈活性比較大[7]。根據(jù)試驗(yàn)條件，選取粗糙度為影響細(xì)長軸加工質(zhì)量的目標(biāo)因素，選取切削用量三要素、切削刀具主偏角、機(jī)床精度作為影響因素，所選參數(shù)各試驗(yàn)因素水平如表1所示。按照U12(123×22)設(shè)計一混合水平方案，考查切削用量三要素、刀具及機(jī)床精度對細(xì)長軸加工質(zhì)量的影響。試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表1 所選參數(shù)各試驗(yàn)因素水平

表2 試驗(yàn)結(jié)果

2.2 試驗(yàn)分析

Minitab軟件具有體積小巧、設(shè)計合理、簡單易學(xué)的特點(diǎn)，且具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，本文應(yīng)用Minitab軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。設(shè)研究對象為粗糙度y，研究目標(biāo)切削速度、背吃刀量、進(jìn)給量、刀具角度、機(jī)床主軸圓跳動分別為x1、x2、x3、x4、x5。對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行一階和二階分析，分析結(jié)果如表3和表4所示，其中S為回歸模型誤差的標(biāo)準(zhǔn)方差，R-sq為回歸模型誤差占總誤差的百分比，數(shù)值越大，表明回歸模型與數(shù)據(jù)吻合的越好。

表3 數(shù)據(jù)一階分析模型匯總

表4 數(shù)據(jù)二階分析模型匯總

通過表3和表4可知，數(shù)據(jù)一階分析R-sq小于二階分析的，可得出一階分析的模型擬合度較差，不選用這個模型。二階分析的模型R-sq=99.86%，接近于1，可得出二階分析的模型擬合度較好，且R-sq與R-sq(調(diào)整)非常接近，模型可靠性較高。

經(jīng)過Minitab二階分析得到的回歸方程為：

y=41.2-0.032 1x1+39.93x2-117.1x3-0.352 5x4-31.57x5+0.000 018x12-7.30x22+314.2x33-0.028 36x1x2+0.036 8x1x3.

表5為二階分析方差分析?；诒?回歸方程的方差分析，然后通過查詢F分布分位數(shù)表的臨界值可得F0.1(10,1)=60.19，F(xiàn)檢驗(yàn)的值為71.96>F0.1(10,1)，因此回歸方程顯著性很高。由P值可知，各因素重要性依次為：刀具>背吃刀量>機(jī)床精度>進(jìn)給量>切削速度。從回歸方程可以看出要使得加工質(zhì)量Ra小，則因素切削速度要大、背吃刀量要小、進(jìn)給量要大、刀具角度要大、機(jī)床主軸精度要高。

表5 二階分析方差分析

3 結(jié)束語

通過均勻試驗(yàn)，有效減少了試驗(yàn)次數(shù)，試驗(yàn)得到影響細(xì)長軸加工粗糙度的因素：刀具影響程度最大，切削速度影響程度最小。應(yīng)用Minitab軟件可以給數(shù)據(jù)分析帶來方便。在本試驗(yàn)的分析中，可以看到回歸方程的擬合程度是比較好的，但方程對應(yīng)的系數(shù)的顯著性不是很明顯。經(jīng)過近一步的試驗(yàn)，增加試驗(yàn)數(shù)據(jù)，可提高各系數(shù)的顯著性，提高加工質(zhì)量。