技術文章
數控加工表面粗糙度如何測試
閱讀:231 發布時間:2020-8-12伯特利數控 加工中心 鉆攻中心
前言:
機械加工技術可以決定一個國家工業水平的高低,能影響國家的現代化國防建設,是科學技術的集中體現。改革開放后,我國迅速引進了國外的一些現代化技術和設備,并使其得到了廣泛的應用,數控加工技術就是一個典型的例子。
而衡量數控加工表面質量的一個重要指標就是表面粗糙是否達標,現代數控加工技術中,往往在加工還沒開始之前,就需要對產品的加工質量與切削參數有一個科學的預測,這就是數控加工表面粗糙度的預測模型。
一、 表面粗糙度的概念
無論我們對零件表面進行怎樣的加工,零件表面不可能是*平的,既使肉眼無法發現精加工后零件表面的凹凸,但將其放到顯微鏡下還是會發現其表面是不平的。
我們將零件表面的凹凸程度用表面粗糙度來衡量。表面粗糙度的定義式為:
/?,, =十。j |y |d%
其中,艮是離中線m的算術平均偏差,:k是輪廓曲線的縱坐標,/是取樣長度。
二、 數控加工表面粗糙度的影響因素
(1) 進給量對表面粗糙度的影響
進給運動是指多余材料不斷被投入切削,從而加工出完整表面的所需的運動。例如,車削時車刀的橫向進給運動,銑削時工件相對銑刀的進給運動。而進給量就是單位時間內進給運動的行程。進給量作為切削過程中的一個重要參數,與零件表面粗糙度的大小有著密切的關系,如果選擇的進給量不合適,將導致零件的表面粗糙度增加,并縮短刀具的使用壽命。
通過計算研究,我們發現在切削速度和走到行距相同的情況下,進給量是影響表面粗糙度的一個主要因素,這時如果加大進給量將直接導致表面粗糙度變大。
所以,我們可以通過控制進給量來確保表面粗糙度在一個合理的區間,但減小進給量必然會影響生產效率和效益,因此需要我們綜合這兩個因素,選取科學合理的進給量。
(2) 殘留面積對表面粗糙度的影響
在數控加工中,殘留面積的高度是影響零件表面粗糙度的一個重要因素。機械加工時刀具與工件表面產生的相對運動是產生殘留面積高度的原因。殘留面積的高度可以根據刀具的相關參數計算出來。
在加工復雜表面時,走刀行距方向殘留面積高度和進給方向殘留面積高度也對零件的表面粗糙度產生不可忽視的影響。這時,人們通常會運用等殘留高度法來控制殘留面積的高度,降低其對零件表面粗糙度造成的不利影響。
這種方法的原理是通過控制相鄰兩軌道的距離來保持軌道間的殘留面積不變,從而使人們可以提前計算出下一個刀具的軌道。進給方向殘留面積高度和走刀方向殘留面積高度的形成原因是幾何形狀的差異。殘留面積高度的大小于零件表面粗糙度的大小有著密切的。
(3) 加工傾角對表面粗糙度的影響
在機械加時,如果選用球頭刀具對毛坯進行高速加工時,刀具傾角將對產品的表面粗糙度產生不可忽視的影響。所以我們有必要選取一個科學合理的刀具傾角以保證加工出來產品的表面粗糙度處在合理區間。在加工復雜曲面時人們通常會把刀具在進給方向上傾斜一定的角度,這樣可以避免球頭刀具的刀尖出現零切削速度。
三、 表面粗糙度預測模型的研究
評價零件表面質量的一個重要指標就是表面粗糙度。從零件所處的整個系統來說,零件自身的表面粗糙度對系統的裝配精度和系統運行的穩定性有很大的影響;單對零件來說,表面粗糙度是否達標直接影響零件的耐疲勞性、耐腐蝕性與耐磨性。除了上面介紹的三種影響零件表面粗糙度的因素外,還有很多的因素會對零件的表面粗糙度產生影響。因此為了更準確的預測零件的表面粗糙度,有必要對預測模型進行深入的研究。
自適應神經模糊推理系統,、基于回歸分析對表面粗糙度預測模型、基于響應曲面法的表面粗糙度預測模型是目前人們常用的幾種重要粗糙度預測模型。
響應曲面法是把統計學與數學的基本原理相結合的一種粗糙度預測模型,這種方法通過分析多個影響零件表面粗糙度的因素和建立模型來決定一個獨立的響應,然后就能夠采用經驗公式來盡量明確輸入與輸出的關系。這種預測模型的一個顯著特點就是能夠精確的表示出零件表面粗糙度與各個切削參數的關系。
分析法也是一種常用的粗糙度預測模型。這種方法不僅能夠描述自變量對因變量的影響大小,還能夠利用回歸方程,控制并預測自變量產生變化后的因變量。這種預測方式的出現及應用,使零件粗糙度的預測結果更加合理、準確。這種預測方法適合用于加工過程比較復雜、需控制的切削參數較多的加工場合,例如高速銑削加工,這時我們可以利用回歸分析法,通過切削實驗,建立基于回歸分析對表面粗糙度預測模型。
模糊系統是基于規則或知識的系統,由規則所構成的知識庫是系統的核心。將神經網絡與模糊推理系統相結合,我們就得到了自適應神經模糊推理系統,這種系統具有以任意精度逼近非線性函數的功能,有收斂速度快、推廣能力高的特點。
四、 結語
隨著科學技術的發展,人類對高精度零件與設備的需求越來越多,而表面粗糙度是衡量一個零件精密程度的重要指標。為了降低零件的表面粗糙度,人們投入了大量精力力求得到更加完美的零件,而建立粗糙度預測模型就是一種有效的控制零件表面粗糙的途徑。