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WC-10Co4Cr涂層高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究*

2016-09-08 02:30:59陳新春蹤雪梅
新技術(shù)新工藝 2016年6期
關(guān)鍵詞:模型研究

陳新春,蹤雪梅,齊 偉,金 灘

(1.江蘇徐州工程機(jī)械研究院 工程技術(shù)中心,江蘇 徐州 221004;2.湖南大學(xué) 國(guó)家高效磨削工程技術(shù)研究中心,湖南 長(zhǎng)沙 410082)

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WC-10Co4Cr涂層高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究*

陳新春1,蹤雪梅1,齊偉1,金灘2

(1.江蘇徐州工程機(jī)械研究院 工程技術(shù)中心,江蘇 徐州 221004;2.湖南大學(xué) 國(guó)家高效磨削工程技術(shù)研究中心,湖南 長(zhǎng)沙 410082)

為了優(yōu)選WC-10Co4Cr高速磨削參數(shù),實(shí)現(xiàn)高精度加工,滿足實(shí)際生產(chǎn)的迫切需求,研究了一種基于響應(yīng)曲面法的表面粗糙度預(yù)測(cè)方法。從高速磨削工藝系統(tǒng)特點(diǎn)出發(fā),給出面向固定工藝系統(tǒng)的WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)原理。結(jié)合正交試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立表面粗糙度預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用方差分析方法,檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的擬合度。以活塞桿再制造過(guò)程中的磨削加工為例,應(yīng)用上述預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行了表面粗糙度預(yù)測(cè),并同實(shí)際加工結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,研究的表面粗糙度預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際加工結(jié)果之間相差0.02μm,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際加工結(jié)果之間相差0.04μm,證明所提出的表面粗糙度預(yù)測(cè)方法是有效的,更加滿足了實(shí)際生產(chǎn)的需求,為WC-10Co4Cr高速磨削參數(shù)優(yōu)化、高精度加工提供了技術(shù)支持。

WC-10Co4Cr;高速磨削;表面粗糙度預(yù)測(cè);響應(yīng)曲面

WC-10Co4Cr涂層以其高耐磨性、高硬度和高耐腐蝕性等優(yōu)點(diǎn),在航空航天、礦山機(jī)械和工程機(jī)械等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。在硬質(zhì)涂層精密加工方面,與傳統(tǒng)磨削相比,高速磨削具有加工效率高、加工精度高和砂輪耐用度高等優(yōu)勢(shì),受到了越來(lái)越多的重視[1-5]。在高速磨削加工中,表面粗糙度直接反映了加工質(zhì)量,是參數(shù)選擇的依據(jù),但是,目前關(guān)于WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)方面的文獻(xiàn)很少,不能有效地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn);因此,為了合理選擇高速磨削參數(shù),提高加工質(zhì)量,進(jìn)行WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究是十分必要的。考慮到表面粗糙度預(yù)測(cè)具有一定的相似性,在開(kāi)展本研究過(guò)程中,可以借鑒已有表面粗糙度預(yù)測(cè)研究中的方法與手段。陳根余等[6]在正交試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,利用響應(yīng)曲面法,建立了冪指數(shù)形式的表面粗糙度預(yù)測(cè)模型。H.O.ktem等[7-8]應(yīng)用回歸分析法建立了車削表面粗糙度回歸預(yù)測(cè)模型。綜上所述,在表面粗糙度預(yù)測(cè)方面,常見(jiàn)的方法有響應(yīng)曲面法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。相比之下,響應(yīng)曲面法在工藝過(guò)程優(yōu)化過(guò)程中應(yīng)用得更為廣泛,具有比較成熟的理論。

本文基于響應(yīng)曲面法,開(kāi)展WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究;結(jié)合正交試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立表面粗糙度預(yù)測(cè)模型;運(yùn)用方差分析方法,檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的擬合度;通過(guò)加工試驗(yàn),驗(yàn)證上述研究成果的有效性。

1 表面粗糙度預(yù)測(cè)原理

在高速磨削工藝系統(tǒng)中,影響表面粗糙度的磨削參數(shù)主要包括砂輪線速度x1、磨削深度x2、工作臺(tái)進(jìn)給量x3和工件轉(zhuǎn)速x4。根據(jù)響應(yīng)曲面方法,可得表面粗糙度預(yù)測(cè)的一般數(shù)學(xué)模型為:

(1)

式中,β0、βi、βij和βii為多項(xiàng)式的待定系數(shù);xi、xixj和xi2為擬合變量。

為了獲得響應(yīng)曲面訓(xùn)練樣本,進(jìn)行正交試驗(yàn)。根據(jù)加工經(jīng)驗(yàn),去除奇異數(shù)據(jù)。結(jié)合式1所示表面粗糙度響應(yīng)曲面預(yù)測(cè)模型,將數(shù)據(jù)按照模型需求的形式進(jìn)行處理,獲得擬合變量數(shù)據(jù)。采用最小二乘法確定模型中的系數(shù),獲得中間預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用殘差分析法,分析各組試驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差。若誤差超過(guò)允許范圍,則認(rèn)為該組數(shù)據(jù)為奇異數(shù)據(jù),返回并去除該組數(shù)據(jù),同時(shí)再次進(jìn)行數(shù)據(jù)模型化處理、回歸擬合和殘差分析,如此循環(huán),直到所有誤差均在允許范圍內(nèi)。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行方差分析,檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的線性度。若不滿足線性要求,則說(shuō)明預(yù)測(cè)模型不合適,并確定影響預(yù)測(cè)模型線性度的試驗(yàn)數(shù)據(jù)組合,返回并去除該組奇異數(shù)據(jù),重新計(jì)算,直至滿足線性要求為止。最終,確定表面粗糙度預(yù)測(cè)模型。

2 表面粗糙度預(yù)測(cè)模型

為了最大限度地體現(xiàn)參數(shù)對(duì)表面粗糙度的影響規(guī)律,在兼顧試驗(yàn)成本的情況下,設(shè)計(jì)與實(shí)施正交試驗(yàn),正交試驗(yàn)表見(jiàn)表1。

表1 正交試驗(yàn)表

(續(xù))

結(jié)合表面粗糙度預(yù)測(cè)原理與正交試驗(yàn)數(shù)據(jù),將式1中的擬合變量均看作獨(dú)立變量,并將所有獨(dú)立變量數(shù)據(jù)和表面粗糙度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成矩陣形式,利用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸擬合,獲得回歸方程為:

Rayc=XC

(2)

式中,C為系數(shù)矩陣;X為擬合變量矩陣。C、X分別表示如下:

為了確保預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度與可信度,計(jì)算預(yù)測(cè)模型的殘差(見(jiàn)圖1)。由圖1可以看出,每個(gè)試驗(yàn)組殘差區(qū)間都包含零點(diǎn),說(shuō)明擬合誤差在允許范圍之內(nèi)。所以,表面粗糙度預(yù)測(cè)模型精度滿足要求,并且是可信的。

圖1 預(yù)測(cè)模型的殘差區(qū)間

為了進(jìn)一步分析表面粗糙度預(yù)測(cè)模型的擬合程度,對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。本文使用F檢驗(yàn),檢驗(yàn)水平α=0.05。若要計(jì)算回歸方程顯著性檢驗(yàn)F值,應(yīng)先進(jìn)行方差分析。計(jì)算得FR(14,10)=113.2。考慮到F0.95(14,10)=2.864 7,F(xiàn)R(14,10)>F0.95(14,10),說(shuō)明回歸方程的顯著性水平極高;同時(shí),判定系數(shù)R2=0.993 7,說(shuō)明回歸方程線性關(guān)系明顯,擬合程度高。因此,所搭建的表面粗糙度預(yù)測(cè)模型具有實(shí)際意義。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證上述表面粗糙度預(yù)測(cè)模型的有效性,針對(duì)表2所示參數(shù)組合進(jìn)行試驗(yàn)。通過(guò)比較所建立預(yù)測(cè)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果,驗(yàn)證本研究的有效性。兩者的比較結(jié)果如圖2所示。從圖2可知,響應(yīng)曲面法預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差在0.02 μm以內(nèi),平均預(yù)測(cè)誤差為0.009 μm;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差<0.043 μm,平均預(yù)測(cè)誤差為0.016 μm。比較來(lái)看,基于響應(yīng)曲面法建立的表面粗糙度預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高,具有有效性。

表2 驗(yàn)證試驗(yàn)參數(shù)表

圖2 驗(yàn)證樣本預(yù)測(cè)情況

4 結(jié)語(yǔ)

圍繞WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度預(yù)測(cè),開(kāi)展了表面粗糙度預(yù)測(cè)原理、正交試驗(yàn)、預(yù)測(cè)模型建立和試驗(yàn)驗(yàn)證等工作,得出了如下結(jié)論。

1)在響應(yīng)曲面法建立表面粗糙度預(yù)測(cè)模型的過(guò)程中,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行殘差區(qū)間分析,可以有效地檢查并去除奇異數(shù)據(jù),保證預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

2)基于響應(yīng)曲面法建立表面粗糙度預(yù)測(cè)模型,顯著性極高,具有較高的實(shí)際意義。利用該模型對(duì)WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測(cè),誤差<0.02 μm,平均誤差為0.009 μm。

3)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果相比,本研究成果具有預(yù)測(cè)精度高、置信度高的特點(diǎn),更加適合于實(shí)際生產(chǎn)的需求。

4)本研究為WC-10Co4Cr高速磨削參數(shù)優(yōu)化、高精度加工提供了技術(shù)支持。

[1] 郭力, 易軍, 盛曉敏. 超音速火焰噴涂WC-Co涂層超高速磨削試驗(yàn)研究[J]. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2012, 39(9):23-27.

[2] 盛曉敏, 唐昆, 余劍武, 等. TC4鈦合金超高速磨削工藝試驗(yàn)研究[J]. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2008, 35(9):28-32.

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[4] 趙興龍,徐敏,岳建龍,等. 高精度臺(tái)階軸端面磨削的工藝分析與研究[J]. 新技術(shù)新工藝, 2015(9):7-10.

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[8]JackCX,WangX.Developmentofempiricalmodelsforsurfaceroughnesspredictioninfinishturning[J].InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology, 2002, 20:348-356.

*國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2011ZX04014-021)

責(zé)任編輯鄭練

AStudyontheRoughnessPredictioninHighSpeedGrindingforWC-10Co4Cr

CHNEXinchun1,ZONGXuemei1,QIWei1,JINTan2

(1.EngineeringTechnologyCenter,JiangsuXuzhouConstructionMachineryResearchInstitute,Xuzhou221004,China;2.NationalEngineeringResearchCenterforHighEfficiencyGrinding,HunanUniversity,Changsha410082,China)

Basedontheresponseofsurfacemethodology,aroughnesspredictionmethodinhighspeedgrindingforWC-10Co4Crispresentedtomeettheprocessingrequirementwithhighprecisionandefficiency.FromthecharacteristicofhighspeedgrindingcraftsystemforWC-10Co4Cr,aroughnessforecastingprincipleisgivenbasedonthegivencraftsystem.Theroughnesspredictionmodelisestablishedaccordingtothedataoftheorthogonalexperiment.Toverifythevalidityofthemodel,thefittingdegreeiscalculatedbythevarianceanalysismethod.Takingapistonrodgrindinginremanufacturingprocessasanexample,theroughnessispredictedbytheaboveroughnesspredictionmodelandBPNeuralNetwork,andthebothpredictionresultsarecomparedwiththeactualmachiningresultrespectively.Thepredictionerroroftheroughnesspredictionmodelbasedontheresponsesurfacemethodologyis0.02μm,andthepredictionerrorofBPNeuralNetworkis0.04μm.Itshowsthattheformerismoreaccuratethanthelatter,andtheproposedroughnesspredictionmethodisvalidfortheaccuracyrequirement.ProvideatheoreticalbasisforoptimizationofthemachiningparametersinhighspeedgrindingprocessforWC-10Co4Cr.

WC-10Co4Cr,highspeedgrinding,roughnessprediction,responsesurfacemethodology

TG580.61

A

陳新春(1984-),男,工程師,博士,主要從事精密加工與檢測(cè)等方面的研究。

2016-01-27

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