基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究.pdf

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1、2014年1月机械设计与制造工程Jan．2014第43卷第1期MachineDesignandManufacturingEngineeringVo1．43No．1DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2014．01．018基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究亓剑，阎兵(天津职业技术师范大学机械工程学院，天津300222)摘要：通过正交试验，研究了高速端铣加工中切削参数对表面粗糙度的影响。采用田口设计方法和响应曲面法构建了表面粗糙度预测模型，分析了主轴转速、进给量、切深对表面粗糙度

2、的影响。结果显示，进给量对表面粗糙度的影响最显著，主轴转速次之，切深的影响不大。模型预测精度为99．84％，达到了较高的预测水平。关键词：高速加工；端铣；表面粗糙度；响应曲面法；试验设计；田口设计中图分类号：TH161．14文献标识码：A文章编号：2095—509X(2014)01—0073—04在数控加工中，多种因素会对最后成形工件的量，以外圆纵车为例，单件机动工时为：质量和制造业的经济成本产生直接影响。刀具的=(1)材料、机床控制系统、不同类型的刀具夹持器、机床的轴向性能和切削参数(主轴转速、切深

3、、进给量在特定工序中，A为常数，Js为切削速度，D为和步距)都是直接影响成形工件表面质量的重要切深，，为进给量_4J。由式(1)可以看出，，，F的因素。而在加工过程中，尤其是在产品生产周期最乘积对生产效率有着直接影响，但它们之间又是相后阶段，表面粗糙度是表征表面光洁度、尺寸和几互联系、相互制约的，必须采用切削速度、进给量和何性质的重要指标，是决定产品质量的重要参切深的最佳组合才能得到较高的表面质量。数¨J。目前预测表面粗糙度的方法主要有建立回在研究高速端铣过程中，主轴转速与切削速度归方程、表面形貌分析

4、、构建神经网络等。神经有直接关系，选取主轴转速S、进给量F和切深D3网络具有并行处理自学习以及特有的非线性适应个参数，设为，：，，分4个水平设计正交试验。性信息处理能力的优点J，适用于处理需要同时如图1所示，试验采用立式加工中心(MAKINO考虑多种因素和条件的模糊信息处理的问题，但需$56)，铝钛硅氮涂覆硬质合金刀具，四切削刃立铣要大量的数据进行训练。文献[2]采用了自适应刀，刀具直径为10mm，切削工件为100mm×神经模糊推理系统，通过进行大量试验，建立了粗80mm×40mm的K340模具钢，洛

5、氏硬度62，材料糙度预测模型。本文综合田口设计和响应曲面法，成分为：碳，1．10％；硅，0．90％；锰，0．40％；铬，用较少的试验数据获得粗糙度预测模型。8．30％；钼，2．10％；钒，0．50％。采用SURFCOM一130A粗糙度检测仪对加工后表面质量进行检测，1基于田口方法的试验设计检测参数为轮廓算术平均偏差尺。引用文献[2]田口设计是由日本田口玄一博士创立的一种中l6组数据，设计L(4)正交表。L(4)表示聚焦于最小化过程变异，或使产品、过程对环境变有l6行3列，16表示要做16次试验，3表示

6、有3异最不敏感的实验设计方法，能够设计出环境多变个因素，数字1～4表示取4个水平。加工参数和条件下优化、稳定的试验方案。田口设计通常采用等级见表1，试验编码及结果见表2。正交表来设计试验，用较少的试验次数来获取更多的信息。2基于响应曲面法的模型建立及结果分析在机械加工中，切削用量的选择是否合理，直2．1模型建立接关系到生产效率、加工成本、加工精度和表面质D．C．Montgomery提出的响应曲面法(Re一收稿日期：2013—10—16作者简介：亓剑(199O一)，男，山东莱芜人，天津职业技术师范大学硕

7、士研究生，主要研究方向为高速、高效、高精加工。·73·2014年第43卷机械设计与制造工程关系：k—ik23456789m¨BY=b。+∑bi+∑∑+∑6(2)式中：为m维自变量的第分量；b。，b，b为多项式的待定系数。将待定系数按照一定次序排列，可以构成矢量b，利用n个试验点，采用最小二乘法求解矢量b。b=()y(3)(a)立式加工中心(b)粗糙度检测仪SURFCOM．130AMMl图1立式加工中心(MAKINO$56)以及粗糙度式中：X=1xl，l，：l㈩检测仪SURFCOM一130AMM1Lv(

8、表1jj~-r参数和等级根据文中系统响应输出与输入变量的选择，多项式模型响应曲面可表示为J：Y=b0+bll+b2x2+b3x3+b4xl2+bs13+b6x23+b7x+68；+69；(4)将各试验因素的自由变量和表面粗糙度转换为矩阵，利用最小二乘法，经过拟合，去除无关因子，最终得到表面粗糙度的回归方程：主轴转速s／进给量F／切深D／表面粗糙度芎(m．min一)(mm．r一)mrllR／txmR=一0．818545+0．00132182xl+0．227