莊 燕,馬 麗,毛洪輝
(九州職業技術學院,江蘇 徐州 221116)
細長軸的車削一直是車削加工領域的難題,由于細長軸在車削過程中面臨“振動”、“彎曲變形大”、“刀具磨損嚴重”、“尺寸精度差”等問題,因此尋找快速高效的解決方法成為細長軸車削領域的研究熱點。目前已有不少學者致力于解決細長軸的加工問題。李康等[1]重點分析了振動對細長軸加工的影響,針對性地研制了數控車床自制跟刀架,通過自制跟刀架和超聲振動車削技術的結合,在小直徑細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量的影響因素。董旭等[3]分析了細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]重點分析了切削力對細長軸加工的影響,實時監測跟刀架跟隨車刀加工的過程,以減少切削力對細長軸的加工影響。韋建軍[5]重點分析了切削三要素對細長軸加工的影響,通過分析細長軸加工時車削力引起的變形,建立背吃刀量與變形的數學模型,利用數控宏程序實時調整背吃刀量,從而有效控制了由于車削變形引起的加工誤差。本文通過均勻試驗設計方法研究影響細長軸加工質量的因素。
試驗在兩臺數控車床上進行,分別為濟南機床廠CK6140e車床和沈陽機床廠CK6140車床,系統均為FANUC-0iT。測量兩車床導軌直線度,濟南機床廠的內側導軌直線度為0.01 mm、外側導軌為0.015,沈陽機床廠的內側導軌直線度為0 mm、外側導軌直線度為0.005 mm,測量長度范圍均為600 mm。測量兩機床的主軸圓跳動,濟南機床廠的為0.2 mm,沈陽機床廠的為0.01 mm。
工件材料為45鋼,工件尺寸為Φ30 mm×600 mm,采用一夾一頂的裝夾方法。試驗刀具選擇兩把,主偏角分別為30°和60°。細長軸加工及試驗主要用儀器分別如圖1和圖2所示。
圖1 細長軸加工
圖2 試驗主要用儀器
均勻試驗設計是只需要考慮試驗點在試驗范圍內平均分布的一種試驗設計方法,因此可大大降低試驗次數[6]。均勻設計表適用于等水平試驗,但是具體試驗中很難保證不同因素的水平數相等,直接利用就會有困難,為適應實際情況,可采用混合水平設計,混合水平靈活性比較大[7]。根據試驗條件,選取粗糙度為影響細長軸加工質量的目標因素,選取切削用量三要素、切削刀具主偏角、機床精度作為影響因素,所選參數各試驗因素水平如表1所示。按照U12(123×22)設計一混合水平方案,考查切削用量三要素、刀具及機床精度對細長軸加工質量的影響。試驗結果如表2所示。
表1 所選參數各試驗因素水平
表2 試驗結果
Minitab軟件具有體積小巧、設計合理、簡單易學的特點,且具有強大的數據處理功能,本文應用Minitab軟件進行數據分析。設研究對象為粗糙度y,研究目標切削速度、背吃刀量、進給量、刀具角度、機床主軸圓跳動分別為x1、x2、x3、x4、x5。對上述數據進行一階和二階分析,分析結果如表3和表4所示,其中S為回歸模型誤差的標準方差,R-sq為回歸模型誤差占總誤差的百分比,數值越大,表明回歸模型與數據吻合的越好。
表3 數據一階分析模型匯總
表4 數據二階分析模型匯總
通過表3和表4可知,數據一階分析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(調整)非常接近,模型可靠性較高。
經過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分布分位數表的臨界值可得F0.1(10,1)=60.19,F檢驗的值為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>機床精度>進給量>切削速度。從回歸方程可以看出要使得加工質量Ra小,則因素切削速度要大、背吃刀量要小、進給量要大、刀具角度要大、機床主軸精度要高。
表5 二階分析方差分析
通過均勻試驗,有效減少了試驗次數,試驗得到影響細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。應用Minitab軟件可以給數據分析帶來方便。在本試驗的分析中,可以看到回歸方程的擬合程度是比較好的,但方程對應的系數的顯著性不是很明顯。經過近一步的試驗,增加試驗數據,可提高各系數的顯著性,提高加工質量。