蔣朝鴻 ，仲　良，尚廣云 ，鄧志平

(西華大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院，四川成都 610039)

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基于均勻設(shè)計的PCD刀具刃磨工藝參數(shù)研究

蔣朝鴻 ，仲良，尚廣云 ，鄧志平

(西華大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院，四川成都 610039)

摘要本文基于均勻試驗法，將PCD刀具刃磨工藝參數(shù)作為水平因素，從而在不同水平因素條件下，進行了多次的實際磨削，得到了大量的磨削數(shù)據(jù),并對試驗數(shù)據(jù)進行了回歸分析，建立了回歸數(shù)學(xué)模型，得到了回歸方程，進而對回歸方程進行F檢驗，驗證了模型的可靠性。

關(guān)鍵詞PCD刀具回歸分析磨削

0緒論

隨著難加工材料的出現(xiàn)，傳統(tǒng)材料的刀具越來越難以滿足現(xiàn)在加工的需求。近些年來，由于超硬材料聚晶金剛石(PCD)具有良好的物理性能和化學(xué)性能，因而被廣泛應(yīng)用于刀具的制造中，切削速度可比硬質(zhì)合金提高一個數(shù)量級，同時刀具壽命也大幅度提高[1]?；诮?jīng)濟性考慮，目前PCD刀具的刃磨方法應(yīng)用最多的是用PCD砂輪磨削PCD刀具。由于兩者硬度相差不大，使得PCD刀具的刃磨相對于其它材料的刀具較難，不易獲得穩(wěn)定的刃磨質(zhì)量[2]。前人對于PCD刀具磨除率及磨耗比的影響做了大量研究，取得了較大成果，但是缺少對刃磨質(zhì)量以及刃磨工藝參數(shù)的研究。本文基于均勻設(shè)計對PCD刀具刃磨工藝參數(shù)建立了回歸模型，并進行了F檢驗，驗證了模型的可靠性[3]，為PCD砂輪磨削PCD刀具的實際生產(chǎn)中提高刃磨質(zhì)量提供借鑒和參考。

1試驗設(shè)計

1.1實驗設(shè)計方法

本文選擇采用均勻試驗設(shè)計法進行設(shè)計，一般分以下步驟：a.根據(jù)試驗需要考察的目標函數(shù)確定試驗指標。b.結(jié)合實際生產(chǎn)經(jīng)驗和相關(guān)專業(yè)知識選定試驗因素。c.根據(jù)試驗條件和經(jīng)驗選取試驗因素的取值范圍，劃分試驗水平。d.設(shè)計均勻設(shè)計表，排布因數(shù)和水平。e.確定試驗方案，進行試驗[4]。

1.2試驗設(shè)計方案

試驗設(shè)計方案如下：

1.2.1試驗方法：均勻試驗法。

1.2.2試驗設(shè)備：PCD/CBN專用磨床、金剛石砂輪、PCD刀片。

1.2.3目標函數(shù)：后刀面表面粗糙度、磨削深度、刃口鋸齒度、刃口圓弧半徑。

1.2.4試驗因素：砂輪粒度(定性)、砂輪濃度、磨削速度、磨削壓強、擺動頻率。

在以上的試驗因素和試驗指標安排下，試驗應(yīng)采用含定性因素混合水平試驗。由于沒有現(xiàn)成的均勻設(shè)計表可選，可使用均勻設(shè)計軟件5.0版運算隨機產(chǎn)生均勻設(shè)計表U15(15×5×5×3×3)，用于安排試驗。為了保證試驗數(shù)據(jù)的準確性，在相同的試驗參數(shù)下，對兩個刀片做試驗，每個刀片做兩次，磨削深度為四次測量值的平均值。安排的試驗表格為表1所示，相對應(yīng)的試驗各個因素水平劃分表如表2所示。

2試驗結(jié)果

在試驗結(jié)果的采集過程中，磨削深度用千分尺測量，試驗之前，先測量一下刀片的寬度，每試驗一次，取下來再測量，兩次測量之差即為磨削深度，A刀片同一組數(shù)據(jù)連續(xù)試驗兩次，測量兩次求得平均值m，同理測出B刀片磨削深度平均值n，將m和n的平均值記入表格中。

表1　U15(15×5×5×3×3)均勻試驗安排

表2　試驗各因素水平劃分表

測量刃口鋸齒度及刃口圓弧半徑，需用專用設(shè)備，本次試驗采用廠家提供的從德國GFM公司進口的檢測設(shè)備MikroCAD system，它能夠?qū)Φ毒呷锌诳焖俚剡M行3D測量，包括刃口鋸齒度、刃口圓弧半徑等。

由于PCD刀具刃磨后后刀面粗糙度的測量比較困難，此次試驗PCD刀片后刀面檢測所采用的設(shè)備為日本進口的SURFCOM 480A型表面粗糙度測量儀。

將被測刀片放在工作臺上，調(diào)動探針的位置，最終使探針接觸到被測刀片的后刀面，根據(jù)需要設(shè)置被測長度，本次檢測選取4mm，測量速度亦可設(shè)置，如圖1所示，點擊顯示屏上的開始測量按鈕，即可測定該段的表面粗糙度值如圖2，每個刀片測連續(xù)檢測兩段，取其平均值記錄下來。

根據(jù)檢測最終得到本次試驗的數(shù)據(jù)如下頁表3所示。

圖1　設(shè)置測量參數(shù)

圖2　被測段表面粗糙度Ra、Rz

因素試驗號磨削速度(r/min)磨削壓強(MP)擺動頻率次/min)濃度(^%)鋸齒度(um)磨削深度(mm)圓弧半徑(um)后刀面Ra(um)后刀面Rz(um)砂輪粒度號112000.48201250.90.0688.00.0580.52W10222000.12401000.850.0626.70.0610.45W10316000.4850750.850.0305.20.0560.40W5418000.36301000.80.0205.30.0660.50W5524000.2430751.00.08210.00.0700.51W20628000.24501250.80.08510.20.0680.45W20730000.1220750.80.0425.20.0530.41W5826000.60601000.850.0627.00.0600.50W10920000.60301250.90.0607.50.0670.48W101036000.3660750.850.0486.40.0650.54W101114000.12601000.80.0289.50.0660.49W201232000.36501250.850.0205.10.0560.38W51334000.6040751.00.07513.00.0660.55W201438000.24401250.90.0305.50.0530.42W51540000.48201000.850.0859.40.0580.43W20

3試驗數(shù)據(jù)的回歸分析和檢驗

為了建立回歸方程，需將因變量和自變量參數(shù)化，定性因素A有三個狀態(tài)(及水平)，即A1=W5=(1,0)、A2=W10=(0,1)、A3=W20=(0,0)。這樣就把定性因素A表示成三個虛擬變量。顯然，這三個偽變量中只有兩個是線性獨立的，即A1和A2。為了方便表達，在分析過程中我們將各個因素及目標函數(shù)參數(shù)化，設(shè)：X1=磨削速度(r/min)，X2=磨削壓強(MP)，X3=擺動頻率(次/min)X4=濃度(%)，Y1=鋸齒度(um)，Y2=磨削深度(mm)，Y3=圓弧半徑(um)，Y4=后刀面Ra(um)，Y5=后刀面Rz(um)。

使用均勻設(shè)計軟件進行回歸分析[5]。輸入試驗結(jié)果數(shù)據(jù)后，得到回歸分析結(jié)果：

Y1= 0.9183807 -0.0044520 × (X4-100) -0.0555099 × A1+0.0000621 × (X1-2600)A1-1.1719349×(X2-0.36)(X2-0.36)-0.0038379×(X2-0.36)(X4-100)-0.0001298×(X3-40)(X3-40)-0.0000160×(X3-40)(X4-100)+0.0025689×(X3-40)A2+0.0000244×(X4-100)(X4-100)+0.0025375× (X4-100)A1+0.0080886×(X4-100)A2

Y2=0.0711081-0.0007586×(X3-40)-0.0538010×A1+0.0117319×A2-0.0000702× (X1-2600)(X2-0.36)-0.0000007×(X1-2600)(X3-40)-0.0000002×(X1-2600)(X4-100)-0.2505032×(X2-0.36)(X2-0.36)+0.0019250×(X2-0.36)(X3-40)-0.0031935×(X2-0.36)(X4-100) +0.0381155×(X2-0.36)A1+0.0000409×(X3-40)(X4-100)+0.0000129×(X4-100)(X4-100)

Y3=10.2096945+3.6146872×(X2-0.36)-5.2773689×A1-4.9367953×A2+0.0000580×(X1-2600)(X3-40)+27.1160919×(X2-0.36)(X2-0.36)-0.0596402×(X2-0.36)(X4-100)-3.2528083×(X2-0.36)A1-3.0608562×(X2-0.36)A2-0.0007716×(X3-40)(X4-100)+0.0161044×(X4-100)A2

Y4=0.0721521-0.0000079×(X1-2600)-0.0002987×(X3-40)+0.0001522×(X4-100)-0.0100093×A1-0.0067795×A2-0.0000002×(X1-2600)(X4-100)+0.0000020×(X1-2600)A1+0.0000145×(X1-2600)A2+0.0002039×(X2-0.36)(X3-40)+0.0072432×(X2-0.36)A2-0.0000216 × (X3-40)(X3-40)+0.0001646×(X3-40)A1+0.0003261×(X3-40)A2

Y5=0.4731518-0.0010623×(X4-100)-0.0589159×A1+0.0003856×(X1-2600)(X2-0.36)+0.0000039×(X1-2600)(X3-40)+0.0000024×(X1-2600)(X4-100)-0.0020044×(X2-0.36)(X4-100)+0.2543271×(X2-0.36)A2-0.0000914×(X3-40)(X4-100)-0.0054242×(X3-40)A1-0.0016899×(X3-40)A2+0.0000169×(X4-100)(X4-100)

式中：SR為回歸平方和；Se為殘差平方和；p為SR的自由度；n-p-1為Se的自由度。

在給定的顯著性水平α下，若F>F1-α(p,n-p-1)，即認為回歸模型可信。對于Y1(鋸齒度)，根據(jù)均勻設(shè)計軟件分析得到其方差分析表4：

表4　Y1方差分析表

給定顯著水平為0.05，可以查得F0.05(11,3)=8.763，表4中F=3400.583>>F0.05(11,3)，所以，Y1的回歸方程回歸效果顯著。根據(jù)均勻設(shè)計軟件分析得出R2=0.9999，跟1很接近，表面Y1與各個自變量之間的相關(guān)性關(guān)系很密切。經(jīng)計算，Y2、Y3、Y4、Y5回歸方程回歸效果顯著，與各個自變量之間的相關(guān)性關(guān)系很密切。

4結(jié)論

根據(jù)均勻設(shè)計思想設(shè)計實驗，經(jīng)過多次磨削后得出了大量的實際數(shù)據(jù)；然后運用均勻設(shè)計軟件對所得的數(shù)據(jù)進行分析，得到了5個獨立的非線性回歸方程，反映了參數(shù)與各個目標函數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系；最后，對得到的回歸方程進行了方差分析(即F檢驗)，結(jié)果證明，所得的5個非線性回歸方程具有很好的回歸顯著性，并且與各自變量之間的相關(guān)性很密切。

參考文獻

[1] 白清順，等.聚晶金剛石(PCD)刀具發(fā)展綜述[J].工具技術(shù)，2002，36(3)：7-10.

[2] 劉峰斌.聚晶金剛石刀具磨削工藝參數(shù)優(yōu)化及磨削機理研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2002.

[3] 江兆周.PCD刀具刃磨工藝及其加工有色金屬的研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2005.

[4] 李云雁. 胡傳榮. 試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理[M]. 北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2005.

[5] 辛濤主.回歸分析與實驗設(shè)計[M].北京： 北京師范大學(xué)出版社,2010.

第一作者：蔣朝鴻(1988-)，男，碩士研究生，研究方向：機械制造及其自動化。

Research on PCD Tool Sharpening Process Parameters Based on Uniform Design

JIANG Chao-hong, ZHONG Liang, SHANG Guang-yun, DENG Zhi-ping

(School of Mechanical Engineering and Automation, Xihua University, Chengdu 610039)

Abstract：Bases on uniform test method and taking process parameters of PCD tool sharpening as the level factors, under the condition of different level factors, actual grinding for many times were carried on and a lot of grinding data was acquired. And those test data was analyzed with regression analysis method and the regression mathematics models were established and some regression equations were obtained. Furthermore, those regression equations were tested with F-test method and the reliability of the models was proved.

Key words：PCD cutting tool, regression analysis, grinding

文章編號：1008-5580(2015)02-048-03

中圖分類號：TH16

文獻標志碼：A

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(NO：50775190)。

收稿日期：2014-12-05