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基于小功率数控车床切削功率简便算法
2016-12-12  来源: 哈尔滨东安发动机(集团)有限公司   作者:程功

       摘要:在小功率数控车床上,采用多因素正交试验法对45#中碳钢进行车削试验。基于回归分析原理,应用MA7rLAB建立了切削功率模型,并对其简化。提出了估算切削功率的简便算法,为在机床设计中更合理地选择电动机提供了依据。
 
       关键词:切削功率;功率计算;多元线性回归分析
 
       在设计普通机床时,确定机床传动方案的同时,还必须确定机床各电动机的功率,以满足机床工作时所需的转速和扭矩。由于数控机床通常采用高性能变频器无级变速,因此传统的设计方法已经不能满足新的设计需要。合理地确定电机功率,使机床既能充分发挥其使用性能,又不致使电机经常不满载而浪费电力是非常重要的。此外在从事机械加工工艺方案拟定、机床和刀具设计等工作时,也都离不开对切削功率的估计,它也是进行设计计算的重要依据。
 
      1 、车削试验方法及结果
 
      1.1 车削试验条件
   
      1.1.1试验条件:
 
      试件材料为45号钢,外圆加工;加工机床为小功率数控车床,加工设备特点:数控系统采用华兴3 1xT伺服系统,驱动器采用spm一3400交流伺服驱动器.主轴采用:SINE303高性能变频器无级调速。
 
      1.1.2测量仪器:主要采用“两表法”来测量。
 
      1.2车削试验方法
 
      1.2.1分组试验。
 
      在车削加工中,对加工过程中切削功率影响比较大的切削参数主要有:主轴转速、进给量、切削深度。
 
      1)切削速度与车削功率之间的关系。为了考察切削速度与车削功率之间的关系,进行了一组试验。通过对试验过程中得到的数据进行分析,并将测得结果绘制成试验曲线。在坐标下,存在明显的拐点,把切削速度分为两个区间来处理,在两个区间内分别对数据进行分析与计算。
 
      2)进给量与车削功率之间的关系。为了进一步考察进给量与车削功率之间的关系,进行了一组试验。通过对试验过程中得到的数据进行分析,并将测得结果绘制成试验曲线。在坐标下,存切削功率与进给量呈非线性的关系,但由于进给量区间较小,近似地用一条回归直线代替实测曲线。
 
      3)切削深度与车削功率之间的关系。为了进一步考察切削深度与车削功率之间的关系,进行了一组试验。通过对试验过程中得到的数据进行分析,并将测得结果绘制成试验曲线。在坐标下,存切削功率与切削深度呈非线性的关系,但由于在切削深度区间较小,近似地用一条回归直线代替实测曲线。
 
      1.2.2切削速度区间内正交试验
 
      以主轴转速、进给量、切削深度这三个切削参数为因素,每个因素考虑三个水平,采用正交实验设计方法进行实验设计。
 
      1.2.3切削功率公式的建立及显著性检验
 
      1)车削功率模型的确定。在车削加工中,在机床特征和刀具几何参数确定的前提下,根据金属切削原理,切削功率与切削参数之间存在复杂的指数关系,应用正交回归试验建立切削功率与切削
数之间的通用形式为:
  
     
  
      2)应用MATLAB得到线性回归方程。应用MATLAB回归功能得到相关系数bo,bl,b2,b3粥JI]为一2.9452,0.8966,0.6014,0.9277。
   
      代入式中,得到了线性回归方程
  
      
  
      3)回归分析的显著性检验。采用显著性检验来判定其拟合程度的好坏。三个系数都生成95%置信区间,回归系数的平方R2=0.973,0≤R≤1,说明模型拟合程度相当高。显著性概率值P=0.0002,远小于0.05,故拒绝零假设,回归方程有意义。查F分布表(ct=0.01),F(3,5)=12.06,回归方程的F>12.06,表明所建立的切削功率模型是非常显著的。
 
     2、切削功率模型简化
  
    
  
      2.1切削速度与切削功率关系线性化
 
      在切削速度区间(10—50m/min)上,该切削速度区间不常用,所以不做讨论。
 
      在切削速度区间(50—130m/min)上,应用MATLAB将PI=Va9回归呈线性方程,此时线性方程的自变量V用x。表示,函数值用Y。表示,即yl-0.72xl (6)在切削速度区间(大于130m/min)上,又设计了一组试验。当V=140rn/min,V=150m/min,V=160m/min,V=180m/min时,未出现明显拐点,说明也可归为该区间。
 
     2.2进给量与切削功率关系线性化
   
     在进给量区间(0.08—0.28mm/r)上,应用MATLAB将P2--m.6回归呈线性方程,此时线性方程的自变量佣x2表示,函数值用y:表示,B0y2=2.05x: 、(7)
 
     2.3切削深度与切削功率关系线性化
 
     在切削深度区间(0.1~2.5ram/r)上,应用MATLAB将P3=a,a9回归呈线性方程,此时线性方程的自变量aD用x,表示,函数值用Y:表示,即y3=0.94x3 (8)
 
      2.4得到简化式并显著检验
 
      将(6)、(7)、(8)代入(5),即P切=0.05·Yl·Y2"Y3(kW)--O.069·v·f·aP(kW) (9)在95%置信区间,回归系数的平方R2=o.86,0<R<I,说明模型拟合程度较好。说明简化式是有意义的。
 
      3、结论
 
      3.1  切削速度与切削功率成指数关系;进给量与切削功率成指数关系;切削深度与切削功率成近似线性关系。
      3.2  改变了原来经验公式复杂的指数关系,简化了切削功率估算公式。为小型数控车床的设计,主轴电动机的选择提供了依据。
      3.3  建立的切削功率预测模型,除了适于本试验所用的切削参数外,在刀具参数不变的情况下,可用于车削加工其它同类工件材料硬度相差不大时。如果刀具参数改变,需要对系数进行修正。

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