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        面向表面質(zhì)量的工藝參數(shù)穩(wěn)定域優(yōu)化研究

        2021-12-13 05:54:12陳娟娟巨孔亮
        機(jī)械設(shè)計與制造工程 2021年11期
        關(guān)鍵詞:表面質(zhì)量粗糙度主軸

        陳娟娟,巨孔亮

        (1.西安工程大學(xué)服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院,陜西 西安 710048)(2.西安工程大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,陜西 西安 710048)

        銑削加工廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶、電子等領(lǐng)域,其加工表面質(zhì)量對工件品質(zhì)至關(guān)重要。表面粗糙度和殘余應(yīng)力作為衡量表面質(zhì)量的重要性能指標(biāo),也是銑削表面形貌評價和力學(xué)性能表征的主要評價指標(biāo)[1-2]。為了使表面粗糙度和殘余應(yīng)力同時獲得理想效果,提高銑削表面質(zhì)量,對銑削過程的工藝參數(shù)控制成為關(guān)鍵。

        工藝參數(shù)對表面粗糙度和殘余應(yīng)力的影響不同。對于表面粗糙度,毛璽等[3]進(jìn)行了7075鋁合金表面銑削試驗,研究工藝參數(shù)與表面粗糙度之間的影響規(guī)律,獲得了各加工因素最優(yōu)參數(shù)水平;羅恒等[4]采用單因素法探究了銑削量對7A09鋁合金銑削表面粗糙度的影響;Tlhabadira等[5]采用田口法研究了AISI P20銑削工藝參數(shù)對表面粗糙度的影響,建立表面粗糙度評價模型并獲得最優(yōu)解;Karkalos等[6]基于響應(yīng)曲面法研究了工藝參數(shù)對Ti-6Al-4V ELI合金表面粗糙度的影響,建立模型并對銑削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析。對于殘余應(yīng)力,羅恒等[4]通過單因素法研究了銑削用量對7A09鋁合金銑削表面殘余應(yīng)力的影響;鄭耀輝等[7]采用有限元仿真與試驗驗證相結(jié)合的方法分析2024鋁合金銑削表面殘余應(yīng)力隨銑削參數(shù)的變化,并對銑削參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化;Wu等[8]針對Ti-10V-2Fe-3Al進(jìn)行銑削正交試驗,通過仿真分析和實驗驗證明確了切削參數(shù)對殘余應(yīng)力的影響及形成機(jī)理;Masmiati等[9]研究了S50C中碳鋼銑削過程中潤滑劑和銑削方式的影響,基于響應(yīng)曲面法建立了殘余應(yīng)力的預(yù)測模型。上述研究均以工藝參數(shù)對表面質(zhì)量單一指標(biāo)的影響為中心,可能導(dǎo)致其他表面質(zhì)量評價指標(biāo)的失控。因此,本文在加工過程中兼顧多評價指標(biāo)以對工件表面質(zhì)量進(jìn)行更全面的表征。

        實際銑削加工過程中存在很多不可控因素,因此不僅要考慮到影響表面質(zhì)量的多種因素,還需要找到可靠的工藝參數(shù)區(qū)間,以提高加工過程的穩(wěn)定性。本文基于灰色關(guān)聯(lián)分析將表面粗糙度和殘余應(yīng)力轉(zhuǎn)化為灰色關(guān)聯(lián)度(grey relational grade,GRG),針對GRG建立二階回歸響應(yīng)模型,利用多參數(shù)全局相對靈敏度分析(multi-parameter global relative sensitivity analysis, MPGRSA)和單參數(shù)局部靈敏度分析(single parameter local sensitivity analysis,SPLSA)開展工藝參數(shù)對GRG影響研究,以獲得工藝參數(shù)穩(wěn)定域。

        1 試驗設(shè)計

        選用φ1 mm的硬質(zhì)合金銑刀在VMC850機(jī)床對7075鋁合金工件進(jìn)行干式切削。根據(jù)機(jī)床性能及經(jīng)驗,選取加工參數(shù)——主軸轉(zhuǎn)速n、進(jìn)給速度vf和軸向切深ap設(shè)計了三因素三水平BBD(box-behnken design)[10]試驗。使用Mahr XT20表面粗糙度測量儀測量表面粗糙度,在PROTO LXRD MG2000測試中心分析殘余應(yīng)力,試驗參數(shù)及測量結(jié)果見表1。

        表1 試驗參數(shù)安排及結(jié)果

        2 多目標(biāo)優(yōu)化

        由于表面粗糙度和殘余應(yīng)力量綱不同,難以同時達(dá)到最優(yōu),為了使兩個指標(biāo)同時達(dá)到較好效果,利用灰色關(guān)聯(lián)分析法[11-12]將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行表面質(zhì)量分析。

        灰色關(guān)聯(lián)分析過程如下:

        1)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理:分別使用式(1)和式(2)對具有望大特性和望小特性的指標(biāo)進(jìn)行計算。

        (1)

        (2)

        (3)

        式中:Δ0i(k)為參考序列與第i個指標(biāo)的比較序列第k組試驗的絕對差值。

        (4)

        (5)

        圖1所示為表面粗糙度和殘余應(yīng)力優(yōu)化為灰色關(guān)聯(lián)度的結(jié)果。

        圖1 多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果

        3 結(jié)果與討論

        3.1 建立模型

        本文以灰色關(guān)聯(lián)度GRG為響應(yīng)變量,利用Design-expert軟件基于響應(yīng)面法建立了工藝參數(shù)和響應(yīng)變量之間的聯(lián)系,得到響應(yīng)變量的二階回歸模型:

        (6)

        對模型進(jìn)行了方差分析,結(jié)果表明,GRG模型的信度P=0.012 9<0.05,故模型顯著。此外,繪出了模型的殘差概率分布如圖2所示,殘差點均分布在直線附近,無明顯異常殘差,說明擬合效果較好,GRG模型可靠。

        圖2 模型的學(xué)生化內(nèi)殘差概率分布圖

        3.2 MPGRSA

        MPGRSA從整體上揭示了工藝參數(shù)對響應(yīng)的相對重要性[13-14]。具體過程為:將每個工藝參數(shù)隨機(jī)生成均勻分布的序列,通過多次運行Monte Carlo模型獲得相應(yīng)目標(biāo)值并計算平均值,經(jīng)過比較確定可接受和不可接受的累積分布曲線,根據(jù)曲線之間的偏差度KS評估參數(shù)的相對靈敏度[15]。設(shè)定重復(fù)次數(shù)N為5 000,結(jié)果如圖3所示。

        圖3 MPGRSA結(jié)果

        KS越大表示靈敏度越大,由圖3可知,在本文研究的參數(shù)范圍內(nèi),進(jìn)給速度為最敏感參數(shù),主軸轉(zhuǎn)速對GRG的影響次之,軸向切深對GRG影響最小。

        3.3 SPLSA

        SPLSA研究的是單工藝參數(shù)對響應(yīng)的影響程度[13,16],反映響應(yīng)f(x)對工藝參數(shù)xi的變化梯度,則靈敏度S(xi)可以表示為:

        (7)

        式中:Δxi為xi的增量。

        分別計算銑削工藝參數(shù)的單參數(shù)局部靈敏度,其他固定參數(shù)設(shè)為n=6 000 r/min,vf=300 mm/min,ap=0.04 mm,單參數(shù)靈敏度模型如下:

        (8)

        取工藝參數(shù)范圍中值,將各工藝參數(shù)分為(Ⅰ)和(Ⅱ)兩個區(qū)間,繪制單參數(shù)靈敏度曲線如圖4所示。對于主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度,參數(shù)在(Ⅱ)區(qū)間的靈敏度均值明顯高于(Ⅰ)區(qū)間,靈敏度均值在兩區(qū)間的變化幅度相同;軸向切深在兩個區(qū)間的靈敏度均值無顯著差異, (Ⅰ)區(qū)間和(Ⅱ)區(qū)間的靈敏度均值分別為16.484 5和16.170 1,即(Ⅰ)區(qū)間靈敏度變化范圍略大于(Ⅱ)區(qū)間。

        圖4 SPLSA結(jié)果

        3.4 穩(wěn)定域優(yōu)化分析

        工藝參數(shù)的穩(wěn)定域是指響應(yīng)對工藝參數(shù)變化不敏感且響應(yīng)較好的區(qū)間。由 MPGRSA結(jié)果可知,軸向切深的KS值相對于主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度最小,對GRG的影響最??;SPLSA結(jié)果表明,主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度兩區(qū)間的靈敏度均值變化明顯,而軸向切深的兩區(qū)間靈敏度曲線幾乎呈對稱分布,靈敏度均值相差極小。因此,可以認(rèn)為主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度為GRG的敏感參數(shù),需要進(jìn)一步進(jìn)行穩(wěn)定域分析,而軸向切深為不敏感參數(shù),其穩(wěn)定域為整個區(qū)間。

        對于主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度,分別計算工藝參數(shù)劃分的兩區(qū)間內(nèi)SPLSA均值A(chǔ)1和A2,取A1和A2的均值記為A0,若Ai

        表2 工藝參數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間和非穩(wěn)定區(qū)間

        為了進(jìn)一步優(yōu)化上述結(jié)果,分別在工藝參數(shù)的兩區(qū)間隨機(jī)選取5 000個點計算對應(yīng)GRG均值。當(dāng)穩(wěn)定區(qū)間的GRG均值大于非穩(wěn)定區(qū)間時,穩(wěn)定區(qū)間優(yōu)于非穩(wěn)定區(qū)間,認(rèn)為穩(wěn)定區(qū)間為該工藝參數(shù)的穩(wěn)定域,否則對非穩(wěn)定區(qū)間取中值重新劃分穩(wěn)定區(qū)間和非穩(wěn)定區(qū)間,繼續(xù)進(jìn)行上述分析,直到獲得穩(wěn)定域。參數(shù)穩(wěn)定區(qū)間優(yōu)化結(jié)果見表3。

        分析表3可知,在一次優(yōu)化過程中進(jìn)給速度在(Ⅰ)區(qū)間的GRG均值優(yōu)于(Ⅱ)區(qū)間,因此其穩(wěn)定區(qū)間為穩(wěn)定域;主軸轉(zhuǎn)速在(Ⅰ)區(qū)間的GRG均值劣于(Ⅱ)區(qū)間,故對GRG均值更好的(Ⅱ)區(qū)間繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化,經(jīng)過二次優(yōu)化和三次優(yōu)化后主軸轉(zhuǎn)速在(Ⅰ)區(qū)間的GRG均值仍然劣于(Ⅱ)區(qū)間,但是由于參數(shù)區(qū)間已經(jīng)足夠小,故不再需要進(jìn)行優(yōu)化,將GRG均值更優(yōu)的區(qū)間作為穩(wěn)定域。優(yōu)化后銑削工藝參數(shù)穩(wěn)定域分別為:主軸轉(zhuǎn)速[6 750,7 000],進(jìn)給速度[200,300],軸向切深[0.03,0.05]。

        表3 優(yōu)化的銑削工藝參數(shù)穩(wěn)定區(qū)間

        3.5 實驗驗證

        分別從穩(wěn)定域和非穩(wěn)定域中隨機(jī)各選取3組工藝參數(shù)組合,對優(yōu)化后工藝參數(shù)穩(wěn)定域進(jìn)行可靠性驗證,前3組為穩(wěn)定域,后3組為非穩(wěn)定域,實驗結(jié)果見表4所示。由表4可知,前3組穩(wěn)定域參數(shù)實驗得到的GRG均值優(yōu)于后3組非穩(wěn)定域的GRG均值,驗證了穩(wěn)定域優(yōu)化的有效性。

        表4 穩(wěn)定域?qū)嶒灲Y(jié)果

        4 結(jié)束語

        表面粗糙度和殘余應(yīng)力都直接受到銑削工藝參數(shù)的影響,優(yōu)化表面粗糙度和殘余應(yīng)力對提高銑削表面質(zhì)量具有重要意義。為了同時獲得較為理想的表面粗糙度和殘余應(yīng)力,利用灰色關(guān)聯(lián)分析將多目標(biāo)優(yōu)化為GRG,建立基于響應(yīng)曲面法的GRG的二階回歸模型。根據(jù)GRG模型分別對工藝參數(shù)進(jìn)行了MPGRSA和SPLSA靈敏度分析,獲得工藝參數(shù)的穩(wěn)定域。MPGRSA結(jié)果表明,進(jìn)給速度對表面質(zhì)量的靈敏度最高,主軸轉(zhuǎn)速次之,軸向切深最小,結(jié)合SPLSA結(jié)果可知軸向切深為不敏感參數(shù),初步確定了工藝參數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間。對工藝參數(shù)穩(wěn)定區(qū)間進(jìn)行優(yōu)化獲得穩(wěn)定域為:主軸轉(zhuǎn)速[6 750,7 000],進(jìn)給速度[200,300],軸向切深[0.03,0.05],驗證了工藝參數(shù)穩(wěn)定域的可靠性,為提高加工過程的穩(wěn)定性和進(jìn)一步控制銑削表面質(zhì)量提供了依據(jù)。

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