張南洋
(江蘇安全技術職業學院 機械工程學院,江蘇 徐州 221000)
圖1是常州某公司QE型雙梁橋式起重機上的ZK514型卷筒制動盤,作為安全制動器的制動盤使用,在同類型中屬于中批量生產對象,直徑為910 mm,切削用時約6 h,其中車削加工占70%,磨削占30%。車削參數的選用往往依據個人經驗來選取,導致刀具過早磨損或不能充分發揮機床和刀具的生產潛力,從而生產效率較低[1]。

圖1 ZK514型卷筒制動盤
無論是試制一種新產品還是改革一項舊工藝,都要通過實驗來摸索。正交試驗法是通過預先設計好的“正交表”來安排試驗[2]。結合單因素試驗的結論,在刀具和材料都固定的情況下,本試驗選用L9(34)正交表進行正交多項式回歸試驗。A、B、C分別代表主軸轉速、進給速度以及背吃刀量,因素水平表如表1所示。

表1 試驗各因子水平
利用表1提供的數據源安排正交表L9(34),得到試驗數據如表2所示,其中Tm代表切削時間。為進一步分析各切削用量對制動盤表面粗糙度的影響關系,得出結果分析表,如表3所示。

表2 試驗各因子的水平

表3 正交試驗數據結果分析
由表2、表3可知,切削用量彼此之間相互制約而又相互關聯,不同切削用量組合,得到不同制動盤表面粗糙度值。當切削用量數值的范圍確定后,制動盤表面粗糙度數值整體變化不大。另外通過對極差分析結果可知,背吃刀量對制動盤表面粗糙度影響最小,進給量的影響最大。增大進給量,制動盤表面粗糙度增大,表面質量降低,切削時間減少;降低切削速度,切削時間增多,制動盤表面粗糙度增大,表面質量降低。這也是制動盤生產中,生產效率與加工質量之間存在矛盾的原因之一。
在制動盤加工中,影響制動盤表面粗糙度的因素很多。各因素對制動盤表面粗糙度影響各不相同,彼此間還相互影響,很難構建解析計算模型。回歸分析方法的引入,不僅可以揭示切削用量對制動盤表面粗糙度的影響規律,也可以在零件切削加工前,通過回歸方程對制動盤表面粗糙度進行預測和控制。根據文獻研究,制動盤表面粗糙度與切削用量存在指數關系[3],參照表2回歸試驗的數據,借助Microsoft Office Excel 2007回歸分析功能進行求解。參數加載完畢后,系統會自動生成3張表,其中,第3張表是“回歸參數”,如表4所示。

表4 回歸參數
由表4可得,估算的回歸方程即制動盤表面粗糙度與切削用量的函數關系式,如公式(1)所示。
(1)
其中:vC、fn、ap分別代表切削速度、進給速度和背吃力量。
最優化技術需要數學模型和優化方法,采用響應曲面法(也稱回歸設計)可對通過多元回歸法建立的制動盤表面粗糙度模型和金屬去除率模型進行響應分析,從而確定最優區域,該方法可直觀地獲取到最佳響應值進而獲取到切削用量的最優值[4]。
通過對公式(1)表面粗糙度回歸模型的分析,在MATLAB軟件中,得出各自變量和因變量之間的響應曲面以及相應等值線圖。進一步分析各切削用量與制動盤表面粗糙度的關系,該模型的適應條件如表5所示。

表5 獨立變量的范圍
采用surf(x1,x2,y)函數,得到3個獨立變量彼此之間與制動盤表面粗糙度之間的響應關系,如圖2所示。

圖2 切削用量(vC、fn)與制動盤表面粗糙度Ra之間的關系(ap=1 mm)
在本文中,目標函數就是由制動盤表面表面粗糙度和制動盤生產率兩個函數組成,材料去除率表示單位時間內材料的去除量,單位為cm3/min。因此,對于制動盤加工與車削加工中切削用量的關系式,如公式(2)所示。
Q=vc×fn×ap
(2)
依據切削用量粗加工中選擇原則以及切削用量的選取范圍,把背吃刀量作為已知量,利用MATLAB軟件結合公式(1)和公式(2)編制優化程序,得出制動盤表面粗糙度和制動盤材料去除率的等值線,如圖3所示。

圖3 制動盤表面粗糙度Ra與材料去除率Q的等高線圖
D、H點是Ra=14 μm時分別與等高線Q=20 cm3/min和Q=30 cm3/min相交點,這表明使用兩組參數在制動盤加工中都能獲得相同的Ra,但明顯H點的材料去除率要比D點的材料去除率高,即生產效率高,即H點的切削參數優于D點的切削參數組合。
針對該企業目前對卷筒制動盤粗加工后零件表面粗糙度控制在12 μm內、盡可能提高零件生產效率這一要求,結合圖3可得出最優的一組切削參數組合是N點,所對應的切削用量分別為切削速度vc=156 m/min,進給量fn=0.26 mm/r,背吃刀量ap=1 mm。
對制動盤進行驗證加工,采用優化后的切削參數組合與經驗切削參數比較,在保證最低制動盤表面粗糙度的情況下,均能不同程度提高材料去除率,縮短切削時間。這也驗證了本文在制動盤切削加工中對切削參數的優化是可行的,能在保證最低制動盤表面粗糙度質量的同時,降低切削時間,提高生產效率。