季明紅

摘要：機械加工技術(shù)可以決定一個國家工業(yè)水平的高低，是科學技術(shù)的集中體現(xiàn)。改革開放后，我國迅速引進了國外的一些現(xiàn)代化技術(shù)和設(shè)備，并使其得到了廣泛的應(yīng)用，數(shù)控加工技術(shù)就是一個典型的例子。而衡量數(shù)控加工表面質(zhì)量的一個重要指標就是表面粗糙是否達標，現(xiàn)代數(shù)控加工技術(shù)中，往往在加工還沒開始之前，就需要對產(chǎn)品的加工質(zhì)量與切削參數(shù)有一個科學的預(yù)測，這就是數(shù)控加工表面粗糙度的預(yù)測模型。

關(guān)鍵詞：數(shù)控加工；表面粗糙度；預(yù)測；關(guān)鍵技術(shù)

1表面粗糙度的概念

無論我們對零件表面進行怎樣的加工，零件表面不可能是完全平的，既使肉眼無法發(fā)現(xiàn)精加工后零件表面的凹凸，但將其放到顯微鏡下還是會發(fā)現(xiàn)其表面是不平的。我們將零件表面的凹凸程度用表面粗糙度來衡量。表面粗糙度的定義式為：

其中，Ra是離中線m的算術(shù)平均偏差，y是輪廓曲線的縱坐標，l是取樣長度。

2數(shù)控加工表面粗糙度的影響因素

2.1進給量對表面粗糙度的影響

進給運動是指多余材料不斷被投入切削，從而加工出完整表面的所需的運動。例如，車削時車刀的橫向進給運動，銑削時工件相對銑刀的進給運動。而進給量就是單位時間內(nèi)進給運動的行程。進給量作為切削過程中的一個重要參數(shù)，與零件表面粗糙度的大小有著密切的關(guān)系，如果選擇的進給量不合適，將導致零件的表面粗糙度增加，并縮短刀具的使用壽命。通過計算研究，我們發(fā)現(xiàn)在切削速度和走到行距相同的情況下，進給量是影響表面粗糙度的一個主要因素，這時如果加大進給量將直接導致表面粗糙度變大。所以，我們可以通過控制進給量來確保表面粗糙度在一個合理的區(qū)間，但減小進給量必然會影響生產(chǎn)效率和效益，因此需要我們綜合這兩個因素，選取科學合理的進給量。

2.2殘留面積對表面粗糙度的影響

在數(shù)控加工中，殘留面積的高度是影響零件表面粗糙度的一個重要因素。機械加工時刀具與工件表面產(chǎn)生的相對運動是產(chǎn)生殘留面積高度的原因。殘留面積的高度可以根據(jù)刀具的相關(guān)參數(shù)計算出來。在加工復(fù)雜表面時，走刀行距方向殘留面積高度和進給方向殘留面積高度也對零件的表面粗糙度產(chǎn)生不可忽視的影響。這時，人們通常會運用等殘留高度法來控制殘留面積的高度，降低其對零件表面粗糙度造成的不利影響。

這種方法的原理是通過控制相鄰兩軌道的距離來保持軌道間的殘留面積不變，從而使人們可以提前計算出下一個刀具的軌道。進給方向殘留面積高度和走刀方向殘留面積高度的形成原因是幾何形狀的差異。殘留面積高度的大小于零件表面粗糙度的大小有著密切的聯(lián)系。

2.3加工傾角對表面粗糙度的影響

在機械加工時，如果選用球頭刀具對毛坯進行高速加工時，刀具傾角將對產(chǎn)品的表面粗糙度產(chǎn)生不可忽視的影響。所以我們有必要選取一個科學合理的刀具傾角以保證加工出來產(chǎn)品的表面粗糙度處在合理區(qū)間。在加工復(fù)雜曲面時人們通常會把刀具在進給方向上傾斜一定的角度，這樣可以避免球頭刀具的刀尖出現(xiàn)零切削速度。

3數(shù)控加工表面粗糙度預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)

數(shù)控加工零部件的表面粗糙度，取決于數(shù)控加工的方式、刀具選擇類別、切削的剛度和相關(guān)的其他特性等多種因素，是數(shù)控加工質(zhì)量的重要指標。為了保證粗糙度滿足加工零部件的技術(shù)指標，必須科學合理地選定加工參數(shù)，最重要的是切削速度、給進率、切削的深度和刀具的幾何參數(shù)的設(shè)定。以往的數(shù)控加工中一般依賴于數(shù)控工程師的個人經(jīng)驗來設(shè)定參數(shù)及預(yù)測表面粗糙度，這種方式已經(jīng)越來越不能滿足技術(shù)日益復(fù)雜、精度要求越來越高的零部件技術(shù)要求。目前主要的粗糙度預(yù)測模型主要有響應(yīng)曲線法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、自適應(yīng)神經(jīng)模糊算法。

本文主要應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)模糊算法，該算法是基于知識或基于規(guī)則的智能算法，該算法核心就是IF-THEN規(guī)則組合的強大的知識庫，是將模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的綜合算法。該算法的優(yōu)點是能以任意精度逼近非線性函數(shù)，有更強大的推廣能力和較快的收斂速度。

該算法的流程為：首先把訓練數(shù)據(jù)導入到算法系統(tǒng)中，然后設(shè)置輸入?yún)?shù)和成員函數(shù)，把訓練數(shù)據(jù)導入到自適應(yīng)神經(jīng)模糊算法系統(tǒng)中進行訓練，然后得到訓練后的結(jié)果看是否滿足要求，如果不滿足要求要返回到自適應(yīng)神經(jīng)模糊算法系統(tǒng)重新進行訓練，如果滿足訓練要求，則給該算法系統(tǒng)輸入測試數(shù)據(jù)進行表面粗糙度預(yù)測，然后輸出預(yù)測結(jié)果查看是否滿足要求，如果不滿足要求重新進行測試，如果滿足要求則本輪預(yù)測結(jié)束。

用本文設(shè)計的算法進行驗證，經(jīng)過算法預(yù)測出來的表面粗糙度預(yù)測值與零部件經(jīng)過數(shù)控加工后實際測試出來的表面粗糙度實測值吻合的較好，證明該算法具有較好的表面粗糙度預(yù)測能力。

4結(jié)語

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，人類對高精度零件與設(shè)備的需求越來越多，而表面粗糙度是衡量一個零件精密程度的重要指標。為了降低零件的表面粗糙度，人們投入了大量精力力求得到更加完美的零件，而建立粗糙度預(yù)測模型就是一種有效的控制零件表面粗糙的途徑。

參考文獻：

[1]曾誼暉， 龔金科，李紅梅，楊賢平.數(shù)控切削加工表面粗糙度RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型[J].煤礦機械，2011，03：117-119.