莊 燕,馬 麗,毛洪輝
(九州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 徐州 221116)
細(xì)長(zhǎng)軸的車削一直是車削加工領(lǐng)域的難題,由于細(xì)長(zhǎng)軸在車削過程中面臨“振動(dòng)”、“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(zhǎng)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(zhǎng)軸的加工問題。李康等[1]重點(diǎn)分析了振動(dòng)對(duì)細(xì)長(zhǎng)軸加工的影響,針對(duì)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(dòng)車削技術(shù)的結(jié)合,在小直徑細(xì)長(zhǎng)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(zhǎng)軸的加工工藝并利用有限元分析其振動(dòng)特性。陳勝金等[4]重點(diǎn)分析了切削力對(duì)細(xì)長(zhǎng)軸加工的影響,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)跟刀架跟隨車刀加工的過程,以減少切削力對(duì)細(xì)長(zhǎng)軸的加工影響。韋建軍[5]重點(diǎn)分析了切削三要素對(duì)細(xì)長(zhǎng)軸加工的影響,通過分析細(xì)長(zhǎng)軸加工時(shí)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(shí)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(jì)方法研究影響細(xì)長(zhǎng)軸加工質(zhì)量的因素。
試驗(yàn)在兩臺(tái)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(cè)量?jī)绍嚧矊?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(cè)量長(zhǎng)度范圍均為600 mm。測(cè)量?jī)蓹C(jī)床的主軸圓跳動(dòng),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(zhǎng)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(zhǎng)軸加工
圖2 試驗(yàn)主要用儀器
均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)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(jì)方法,因此可大大降低試驗(yàn)次數(shù)[6]。均勻設(shè)計(jì)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(huì)有困難,為適應(yīng)實(shí)際情況,可采用混合水平設(shè)計(jì),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(zhǎng)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(jì)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(duì)細(xì)長(zhǎng)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
Minitab軟件具有體積小巧、設(shè)計(jì)合理、簡(jiǎn)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(duì)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(dòng)分別為x1、x2、x3、x4、x5。對(duì)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(gè)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
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(zhǎng)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(duì)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。