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      基于回歸分析方法的工件表面質(zhì)量影響因素研究

      2015-10-22 12:47:23于慶東
      科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2015年24期
      關(guān)鍵詞:表面粗糙度回歸分析表面質(zhì)量

      于慶東

      摘 要:隨著現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展,對產(chǎn)品的質(zhì)量提出了越來越高的要求。這就對零件表面的物理和幾何性能提出了非??量痰囊?。研究機械加工表面質(zhì)量的目的就是為了掌握機械加工中各種工藝因素對加工表面質(zhì)量影響的規(guī)律,以便運用這些規(guī)律來控制加工過程,最終達(dá)到改善表面質(zhì)量、提高產(chǎn)品使用性能的目的。該文根據(jù)切削過程工件表面質(zhì)量影響因素,設(shè)計了合理的實驗方案,研究了切削參數(shù)與表面質(zhì)量之間的關(guān)系,采用線性回歸分析方法,建立切削參數(shù)和表面粗糙度的關(guān)系模型。

      關(guān)鍵詞:表面質(zhì)量 切削 回歸分析 表面粗糙度

      中圖分類號:TG84 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2015)08(c)-0050-02

      產(chǎn)品的性能,尤其是它的可靠性和耐久性,在很大程度上取決于零件表面層的質(zhì)量。加工過程中影響加工表面質(zhì)量的各種工藝因素,通過改變這些因素從而改善工件表面質(zhì)量,提高產(chǎn)品的使用性能及對未來機械行業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。呂宣政[1]、盧秉恒[2]等人指出切削參數(shù)中切削速度,進給量,背吃刀量對工件表面質(zhì)量影響較為顯著。田欣利[3]等人利用回歸分析方法對高速銑削鋁合金工件表面粗糙度進行預(yù)測,并對回歸模型及系數(shù)進行顯著性檢驗,結(jié)果表明,背吃刀量對表面粗糙度影響顯著,而切削速度和進給量影響不顯著。

      該文以表面粗糙度作為衡量表面質(zhì)量的指標(biāo),采用單因素試驗法,研究切削用量要素中單一要素變化對工件表面 粗糙度的影響規(guī)律以及相同切削條件下不同材料對表面粗糙度規(guī)律的影響規(guī)律,并利用SPSS軟件進行多元線性回歸分析,研究切削參數(shù)與表面質(zhì)量之間的關(guān)系。

      1 切削實驗

      1.1 試驗方法

      本試驗選用CGK6125數(shù)控機床和MCGNR2020K12精車刀刀具,車削加工直徑為16mm的QAL9-4鋁青銅棒料,通過改變切削參數(shù)得到不同質(zhì)量的工件表面,隨后將在機床中加工好的工件在實驗臺上進行粗糙度表面測量。將表面粗糙度測量儀放在工件被測表面上,由儀器內(nèi)部的驅(qū)動機構(gòu)帶動傳感器沿被測表面做等速滑行,傳感器通過內(nèi)置的銳利觸針感受被測表面的粗糙度,引起觸針產(chǎn)生位移,使相敏整流器的輸出端產(chǎn)生與被測表面粗糙度成比例的模擬信號,該信號經(jīng)過儀器的整合最終會在儀器的液晶顯示屏中讀出。在此過程中設(shè)計試驗參數(shù)以及測得實驗數(shù)據(jù)如表1所示。

      1.2 實驗分析

      試驗結(jié)果有關(guān)計算如表2。

      根據(jù)試驗結(jié)果可以做出的線形關(guān)系圖,如圖1、圖2、圖3所示。橫坐標(biāo)為切削參數(shù)(切削速度V、進給量f、背吃刀量ap),縱坐標(biāo)為表面粗糙度值。

      2.多元線性回歸數(shù)學(xué)模型

      2.1 建立模型

      在切削過程中,切削速度、進給量、背吃刀量對表面粗糙度影響十分顯著。但就目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,由于切削參數(shù)、切削材料、刀具等的綜合效應(yīng),很難在切削參數(shù)與表面粗糙度間做出定量分析。Tipnis[4]等人在1976年提出了一個表面粗糙度的實驗?zāi)P停?/p>

      (1)

      進行表面粗糙度的研究。且Aluaddni[5]等人在1995年利用這個模型進行多因素實驗的研究分析,發(fā)現(xiàn)此預(yù)測模型與實驗數(shù)據(jù)之間有著良好的相互關(guān)系。因此,該文采用式(1)所示經(jīng)驗公式。由于式(1)為非線性函數(shù),將式子取對數(shù)建立數(shù)學(xué)模型

      (2)

      2.2 回歸模型的分析結(jié)果

      表3為回歸分析模型結(jié)果。由表3可知,依據(jù)該表可進行擬合優(yōu)度檢驗,由于模型中具有多個解釋變量,因此應(yīng)參考調(diào)整的判定系數(shù)。模型調(diào)整的判定系數(shù)為0.941,即可認(rèn)為模型的擬合優(yōu)度較大,被解釋變量可以被模型解釋的部分較多,未能被解釋的部分較少。

      由表4可知,模型被解釋變量的總離差平方和為2.584,回歸平方和及均方分別為2.431和0.810,剩余平方和及均方分別為0.153和0.031。F檢驗統(tǒng)計量的觀測值為26.513,對應(yīng)的概率P值為0.000,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕回歸方程顯著性檢驗的零假設(shè),認(rèn)為模型中的各偏回歸系數(shù)不同時為0,被解釋變量與解釋變量全體的線性關(guān)系是顯著的,可建立線性模型。

      由表5可知,在模型中,切削速度對工件表面粗糙度具有負(fù)向的影響作用,影響的回歸系數(shù)為-0.006,系數(shù)顯著性檢驗的t值-2.701,對應(yīng)的概率P值為0.026,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕檢驗的零假設(shè),可認(rèn)為切削速度對工件表面粗糙度的負(fù)向影響作用是具有統(tǒng)計學(xué)意義的,即b1=-0.006。

      進給量對工件表面粗糙度具有正向的影響作用,影響的回歸系數(shù)為1.560,系數(shù)顯著性檢驗的t值3.418,對應(yīng)的概率P值為0.011,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕檢驗的零假設(shè),可認(rèn)為進給量對工件表面粗糙度的正向影響作用是具有統(tǒng)計學(xué)意義的,即b2=1.560。

      背吃刀量對工件表面粗糙度具有負(fù)向的影響作用,影響的回歸系數(shù)為-3.018,系數(shù)顯著性檢驗的t值-11.253,對應(yīng)的概率P值為0.000,小于顯著性水平0.05,應(yīng)拒絕檢驗的零假設(shè),可認(rèn)為背吃刀量對工件表面粗糙度的負(fù)向影響作用是具有統(tǒng)計學(xué)意義的,即b3=-3.018。

      模型的多元回歸方程為:Ra=3.502-0.006 Vc+1.560f-3.018 ap。由此方程可知,切削速度、背吃刀量對工件表面粗糙度均具有負(fù)向的影響作用,即切削速度、背吃刀量提高1個百分點,那么工件表面的粗糙度將分別下降0.006、3.018個百分點;進給量對工件表面粗糙度具有正向的影響作用,即進給量提高1個百分點,那么工件表面的粗糙度將上升1.560個百分點。

      與此同時通過以上3個進給量,切削速度,背吃刀量與工件表面粗糙度的二維圖中可以發(fā)現(xiàn)進給量對工件表面粗糙度的影響很小,幾乎可以忽略不計,所以通過建立粗糙度,切削速度,背吃刀量3個變量建立三維圖如圖4所示。

      通過圖4可以發(fā)現(xiàn),在圖4的九組數(shù)據(jù)中,對應(yīng)粗糙度最小的一組數(shù)據(jù)為(100,0.5)。由此得出結(jié)論,在進給量0.1~0.2 mm/r的范圍內(nèi),切削速度為100 m/min,背吃刀量為0.5 mm時,粗糙度影響最小。

      3 結(jié)論

      該文利用SPSS軟件對實驗結(jié)果進行多元線性回歸分析,研究切削參數(shù)與表面質(zhì)量之間的關(guān)系,得出結(jié)論如下。

      (1)利用MATLAB軟件對試驗數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析,得到鋁青銅QAl9-4表面粗糙度預(yù)測模型為:Ra=3.502-0.006Vc +1.560f -3.018ap。

      (2)由多元回歸方程可知,切削速度、背吃刀量對表面粗糙度有負(fù)向影響作用,進給量有正向影響作用。

      參考文獻

      [1] 呂宣政.機械加工表面質(zhì)量對零件使用性能的影響[J].池州師專學(xué)報,2003(3):52-53.

      [2] 盧秉恒.機械制造技術(shù)基礎(chǔ)[M].機械工業(yè)出版社,2007.

      [3] 田欣利,佘安英.基于回歸分析方法的銑削表面粗糙度預(yù)測模型的建立[J].機械制造與機床,2008(11):101-104.

      [4] Kiha Lee,David A,Dornfeld.A Study of Surface Roughness in the Micro-End-Milling[D].Process.Laboratory for Manufacturing Automation,2004.

      [5] M.Alauddin,M.A.EI Baradie,M.S.J.Hashmi.Computer-aided analysis of a surface-roughness model for end milling[J].Journal of Materials Processing Technology,1995(55):123~127.

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