基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法

摘要

一种基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法，包括：以刀具在高压冷却切削时的加工参数中的冷却压力,以及三个切削用量：切削速度、进给量、切削深度为因素，并以刀具耐用度为响应，进行四因素n水平正交切削试验形成4*n组数据；根据刀具耐用度随切削用量的变化规律，得到高压冷却下刀具耐用度的计算公式；根据公式将试验得到的4*n组数据进行回归分析运算后，得到高压冷却下刀具耐用度的经验预测模型；并根据单因素实验法，分析并得到单因素对刀具耐用度的影响结果，从而确定最优的加工参数。本发明实现了采用刀具耐用度预测模型优选加工参数，可对高温合金加工工艺进行预测优化和建议，以及为高压冷却下PCBN刀具切削研究提供了理论支撑。

说明书

技术领域

本发明涉及刀具耐用度测试技术领域，具体涉及一种基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法。

背景技术

刀具作为机械加工过程中最基本的单元，其耐用度是机械制造领域中的重要因素之一，其在一定程度上影响了切削加工效率和工件表面质量。近几年以来，镍基高温合金被广泛应用于航天、船舶、核电等行业领域，在600～1200℃的高温环境条件下，仍能够保持良好的组织稳定性；然而，高温合金是一种典型的难加工材料，在切削过程中，导致切削力大，切削温度高，塑性变形和加工硬化的现象严重，加剧刀具磨损。当刀具磨损到一定程度后将不再继续使用，需要对刀具进行重磨。若刀具耐用度过低，重磨次数将会增多，进而导致生产效率降低，且频繁的换刀次数，也将会导致零件的表面加工质量降低，而冷却压力和切削用量等加工参数过大或者过小，均会对刀具耐用度产生重要影响。

因此，需要建立合适的刀具耐用度数学预测模型，并对其加工参数进行合理预测，既而得到最优的加工参数结果。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法，该方法实现了采用刀具耐用度预测模型优选加工参数，可对高温合金加工工艺进行预测优化和建议，以及为高压冷却下PCBN刀具切削研究提供理论支撑，同时也为其他类似的切削性能对比研究和刀具磨损研究提供有效的参考。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法，其包括以下步骤：

1)以刀具在高压冷却切削时的加工参数中的冷却压力P,以及三个切削用量：切削速度v

2)在切削过程中，根据刀具耐用度随切削用量的变化规律，使用广义泰勒公式

其中：C

3)采用多元线性回归方程对高压冷却下刀具耐用度的计算公式进行分析求解，将式(1)两边取自然对数得到：

lnT＝lnC

分别令：y＝lnT、x

y＝k

并将所述4*n组数据结果分别代入公式(2)中，得到以下多元线性回归方程：

y

y

……

y

y

令：

则可转化为矩阵：

Y＝XK

最后利用最小二乘法可得：

K＝(X

4)根据公式(3)将试验得到的4*n组数据进行回归分析运算后，求得k

5)根据单因素实验法，将其他三个因素都固定的情况下，通过改变其中一个因素，利用公式(4)构建出刀具的耐用度曲线图，分析并得到单因素对刀具耐用度的影响结果，从而确定最优的加工参数。

作为本发明的进一步优选技术方案，步骤1)中，选取每个因素分别对应四个水平，则进行四因素四水平的正交切削试验，选取根据L

作为本发明的进一步优选技术方案，步骤1)中的高压冷却切削实验均在相同条件下选取机床、刀具及工件材料进行。

作为本发明的进一步优选技术方案，步骤4)中利用Excel软件进行回归分析运算。

作为本发明的进一步优选技术方案，步骤5)中，依次以四因素中一个因素为变量分别进行四组单因素实验，最终得到各个因素所对应的最优加工参数。

本发明的基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法，采用上述技术方案，可以达到如下有益效果：

1)本发明提供的优选加工参数方法，实现了采用刀具耐用度预测模型优选加工参数，可对高温合金加工工艺进行预测优化和建议，以及为高压冷却下PCBN刀具切削研究提供了理论支撑，同时也为其它类似的切削性能对比研究和刀具磨损研究提供有效的参考；

2)本发明提供的优选加工参数方法，实现了采用刀具耐用度预测模型优选加工参数，为从事高温合金切削加工研究者和企业应用人员提供一定的技术参考，通过对加工参数的优选，从而提高了工作效率和加工质量；

3)本发明提供的优选加工参数方法，实现了采用刀具耐用度预测模型优选加工参数，不仅为刀具耐用度对高温合金加工工艺提供重要的价值，而且可为控制刀具磨损和加工参数优化提供一定的理论依据。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法提供的一实例的方法流程图；

图2为本发明在单因素实验下不同切削参数下的刀具耐用度磨损图，其中：(a)表示不同冷却压力下的刀具耐用度磨损图；(b)表示不同切削速度下刀具耐用度磨损图；(c)表示不同进给量下刀具耐用度磨损图；(d)表示不同切削深度下刀具耐用度磨损图；

图3为本发明的不同时间下前刀面磨损图，其中：(a)表示100s时前刀面磨损图；(b)表示120s时前刀面磨损图；(c)表示140s时前刀面磨损图。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述。较佳实施例中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等用语，仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

如图1所示，本发明提供了一种基于高压冷却切削刀具耐用度预测的优选加工参数方法，其包括以下步骤：

步骤1、选用大连机床厂生产的CKA6150机床，山特公司型号为DCLNL2525X12JETI的高压冷却刀杆，株洲钻石公司型号为CNGA120408-2的PCBN刀片,牌号为GH4169的镍基高温合金工件材料，采用正交试验法对加工参数进行高压冷却切削试验；实验中，以刀具在高压冷却切削时的加工参数中的冷却压力P,以及三个切削用量：切削速度v

表1.PCBN刀具耐用度试验表

步骤2、在切削过程中，根据刀具耐用度随切削用量的变化规律，使用广义泰勒公式

其中：C

步骤3、采用多元线性回归方程对高压冷却下刀具耐用度的计算公式进行分析求解，将式(1)两边取自然对数得到：

lnT＝lnC

分别令：y＝lnT、x

y＝k

然后，将试验所得到的16组数据结果分别代入公式(2)中，得到以下多元线性回归方程：

y

y

……

y

y

令：

则可转化为矩阵：

Y＝XK

最后利用最小二乘法得到：

K＝(X

步骤4、根据公式(3)利用Excel软件将试验得到的4*n组数据进行回归分析运算后，求得

k

即得到C

C

步骤5、根据单因素实验法，将其他三个因素都固定的情况下，通过改变其中一个因素，利用公式(4)构建出刀具的耐用度曲线图，分析并得到单因素对刀具耐用度的影响结果，从而确定最优的加工参数。

具体实施中，结合步骤5)，依次以四因素中一个因素为变量分别进行四组单因素实验，以及分析单因素对刀具耐用度的影响结果，具体如下：

在固定切削用量(v

在冷却压力P＝50bar，进给量f＝0.05mm/r，切削深度a

在冷却压力为P＝50bar，切削速度v

在当冷却压P＝50bar，切削速度v

对上述四组单因素分析的结果进行综合考虑，可知，当冷却压力P＝50bar，切削速度v

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域熟练技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对本实施方式做出多种变更或修改，而不背离本发明的原理和实质，本发明的保护范围仅由所附权利要求书限定。