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      輪槽銑削振動(dòng)監(jiān)測(cè)及切削參數(shù)優(yōu)選方法初探

      2018-04-10 02:22:37謝鴻冷進(jìn)明鄧亞弟贠慶芳向志楊姜峰
      東方汽輪機(jī) 2018年1期
      關(guān)鍵詞:峰峰粗加工線速度

      謝鴻,冷進(jìn)明,鄧亞弟,贠慶芳,向志楊,姜峰

      (1.東方汽輪機(jī)有限公司,四川德陽(yáng),618000;2.華僑大學(xué)制造工程研究院,福建廈門,361021)

      1 概述

      切削顫振是一種復(fù)雜的動(dòng)態(tài)不穩(wěn)定現(xiàn)象,與機(jī)床本身的結(jié)構(gòu)特性、動(dòng)態(tài)特性、工件和刀具的材料特性以及切削參數(shù)的選定都有著密切的關(guān)系,對(duì)于切削加工非常不利。主要表現(xiàn)為:(1)降低零件加工的質(zhì)量,甚至使零件報(bào)廢;(2)在加工過(guò)程中為了避免或者減小顫振,不得不采用較為保守的切削用量,高速加工設(shè)備性能得不到充分利用,降低了機(jī)床加工效率。有統(tǒng)計(jì)顯示,我國(guó)目前的機(jī)床切削效率只相當(dāng)于工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家平均水平的一半,而工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家的平均切削效率也僅發(fā)揮了最佳水平的50%,其中的一個(gè)重要原因就是機(jī)械加工振動(dòng)問(wèn)題沒(méi)有很好解決[1];(3)會(huì)損壞機(jī)床部件和刀具,在刀具相對(duì)于工件振動(dòng)時(shí),切削截面、切削角度和切削力隨之發(fā)生周期性的變化,使工藝系統(tǒng)的各個(gè)組成環(huán)節(jié)承受動(dòng)態(tài)載荷的作用,這樣使刀具易于磨損,嚴(yán)重時(shí)將產(chǎn)生崩刃,甚至使切削加工無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行。因此在機(jī)械加工,特別是高速高精加工過(guò)程中,切削振動(dòng)必須加以監(jiān)測(cè)和控制。切削顫振的監(jiān)測(cè)控制將成為現(xiàn)在和將來(lái)的主要研究熱點(diǎn)[2,3]。但是,現(xiàn)有切削振動(dòng)的研究主要集中在簡(jiǎn)單型面切削領(lǐng)域,對(duì)于一些復(fù)雜曲面零件的加工,切削振動(dòng)監(jiān)測(cè)和控制的研究較少。根據(jù)工程實(shí)際需要,本文以復(fù)雜曲面零件——汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子輪槽銑削的粗加工、半精加工、精加工過(guò)程為研究對(duì)象,建立切削工藝參數(shù)和振動(dòng)特征信號(hào)的關(guān)系,為相應(yīng)的工程需要提供技術(shù)支持,同時(shí),也為復(fù)雜曲面零件的加工過(guò)程中振動(dòng)監(jiān)測(cè)研究領(lǐng)域注入新的研究成果。

      2 試驗(yàn)方案

      圖1 試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖片

      表1 輪槽銑刀粗加工試驗(yàn)參數(shù)

      輪槽加工一直以來(lái)是汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子加工過(guò)程中比較耗時(shí)的生產(chǎn)工序,傳統(tǒng)高速鋼型線銑刀切削效率低下、壽命短、加工費(fèi)用高昂。隨著刀具材料技術(shù)的發(fā)展,輪槽銑刀的硬質(zhì)合金化成為發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì)。本試驗(yàn)采用SECO輪槽銑刀,分別進(jìn)行了粗加工,半精加工和精加工。在銑削的過(guò)程中,改變每道工序的線速度和單齒進(jìn)給量?jī)蓚€(gè)工藝參數(shù),對(duì)輪槽銑刀切削過(guò)程的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖1所示,工藝參數(shù)設(shè)計(jì)如表1~3所示。

      表2 輪槽銑刀半精加工試驗(yàn)參數(shù)

      表3 輪槽銑刀精加工試驗(yàn)參數(shù)

      3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

      借助LabVIEW編程,對(duì)振動(dòng)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,觀察線速度和單齒進(jìn)給量對(duì)振動(dòng)信號(hào)特征值的影響。提取的振動(dòng)信號(hào)特征值及其含義如下:

      (1)功率譜密度(PSD):是一種概率統(tǒng)計(jì)方法,是對(duì)隨機(jī)變量均方值的量度。一般用于隨機(jī)振動(dòng)分析,連續(xù)瞬態(tài)響應(yīng)只能通過(guò)概率分布函數(shù)進(jìn)行描述。功率譜密度是結(jié)構(gòu)在隨機(jī)動(dòng)態(tài)載荷激勵(lì)下響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,是一條功率譜密度值-頻率值的關(guān)系曲線。

      (2)頻率譜密度:是頻率的分布曲線。復(fù)雜振蕩分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩,這些諧振蕩的幅值按頻率排列的圖形叫做頻譜。頻譜密度分析包括:①RMS值,指的是頻譜分布曲線的均方根值;②峰峰值,指的是一個(gè)周期內(nèi)信號(hào)最高值和最低值之間差的值,就是最大和最小之間的范圍。它描述了信號(hào)值的變化范圍的大小。

      圖2 粗加工的頻譜和功率譜密度

      圖3 半精加工的頻譜和功率譜密度

      圖4 精加工的頻譜和功率譜密度

      輪槽粗加工、半精加工和精加工過(guò)程典型的功率譜信號(hào)和頻譜信號(hào)如圖2~4所示。

      4 試驗(yàn)結(jié)果分析

      4.1 粗加工

      粗加工過(guò)程中振動(dòng)頻譜的峰峰值見(jiàn)表4和圖5。

      表4 不同粗加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值單位:mm

      圖5 不同粗加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值

      由表4和圖5可知,粗加工條件下,在每齒進(jìn)給量不變的情況下,隨著線速度增加,峰峰值呈增加趨勢(shì)。每齒進(jìn)給量等于0.035 mm時(shí),加工狀態(tài)較差,切削振動(dòng)較大。最優(yōu)工藝參數(shù)為:每齒進(jìn)給量0.04 mm,切削線速度50 m/min。

      4.2 半精加工

      半精加工過(guò)程中振動(dòng)頻譜的峰峰值如表5和圖6所示。

      由表5和圖6可知,半精加工條件下,在每齒進(jìn)給量不變的情況下,隨著線速度增加,峰峰值呈減小趨勢(shì),這與粗加工是明顯不同的。最優(yōu)工藝參數(shù)為:每齒進(jìn)給量0.03 mm,切削線速度90 m/min。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)半精加工條件下的切削振動(dòng)遠(yuǎn)大于粗加工,因此半精加工刀具的耐沖擊性能在刀具設(shè)計(jì)時(shí)要著重考慮。

      表5 不同半精加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值單位:mm

      圖6 不同半精加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值

      4.3 精加工

      精加工過(guò)程中振動(dòng)頻譜的峰峰值見(jiàn)表6和圖7。

      表6 不同精加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值單位:mm

      由表6和圖7可知,精加工條件下,在每齒進(jìn)給量不變的情況下,隨著線速度增加,峰峰值變化趨勢(shì)沒(méi)有顯著規(guī)律,但是線速度增加會(huì)使振動(dòng)幅值有增加趨勢(shì),這與粗加工和半精加工是明顯不同的。最優(yōu)工藝參數(shù)為:每齒進(jìn)給量0.02 mm,切削線速度120 m/min。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)半精加工條件下的切削振動(dòng)遠(yuǎn)大于粗加工和半精加工,因此半精加工刀具的耐沖擊性能在刀具設(shè)計(jì)時(shí)要著重考慮。

      圖7 不同精加工工藝參數(shù)下的振動(dòng)頻譜峰峰值

      5 結(jié)論

      (1)利用激光位移傳感器在線監(jiān)測(cè)了輪槽銑削過(guò)程中刀具的振動(dòng),并利用LabView獲得了切削振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù);

      (2)以振動(dòng)頻譜峰峰值最小為判定原則,設(shè)計(jì)單因素試驗(yàn)確定了粗加工、半精加工和精加工的最優(yōu)工藝參數(shù);

      (3)半精加工條件下的切削振動(dòng)遠(yuǎn)大于粗加工和半精加工,因此半精加工刀具的耐沖擊性能在刀具設(shè)計(jì)時(shí)要著重考慮。

      [1]BN Colding.Intelligent Selection of Machine Parameters for Metal Cutting Operations[J].Robotics&CIM.1992,9(4):407-412.

      [2]Ulsoy AG,Koren Y.Control of Machining Processes[J].Journal of Dynamic System Measurement&Control.1993,115(7):301-308.

      [3]S Rangwala,D Domfeld.Sensor Integration Using Neural Networks for Intelligent Tool Condition Monitoring[J].Journal of Engineer for Industry,1990,112(3):219.

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