基于切削力的刀具状态在线监控(完整资料).doc
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1、基于切削力的刀具状态在线监控(完整资料)(可以直接使用,可编辑 优秀版资料,欢迎下载)基于刀具状态的切削力模型研究(常州铁道高等职业技术学校、常州昌成铁路机械厂 江苏 常州 13011)张宝金 摘要:建立适用于变工况加工的切削力模型,将切削力信号用于切削过程监控。建立基于切削参数(切削速度、进给量、切削深度)与刀具状态(主要考虑后刀面磨损量)的切削力模型,通过试验值与模型的预测值之间的比较,进一步验证模型的准确性。关键词:切削力;刀具状态监控;金属切削;模型1 引言目前,加工中心(M)、柔性制造单元(FMC)、柔性制造系统(MS)及计算机集成制造系统(IMS)逐渐成为现代机械制造业的主流,为实
2、现制造系统的高度自动化提供了先决条件。自动化生产的实现,依赖于加工过程中切削刀具状态的自动监控,国内外学者在切削力模型方面进行了大量的研究工作.其中,切削力法被认为是一种具有实际应用前景的监控方法。但以往基于切削力信号的研究大多是通过单因素试验2确定特定情况下切削力的阈值,从而对刀具状态进行识别.这类方法存在监控阈值难以确定以及监控参数特征信息不能适应切削参数的变化即监控的柔性差等问题,仅适用于不改变或较少改变切削参数的刚性加工生产线。随着计算机技术的发展,建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统十分必要。影响切削力的因素有很多,其中切削用量三要素:切削速度、进给量、切削深度对切削力的影响最为显
3、著3。本文以外圆车削为例,建立了基于切削参数(切削速度、进给量、切削深度)与刀具状态(主要考虑后刀面磨损量)的切削力简化模型,并通过试验值与模型的预测值之间的比较,进一步验证模型的准确性。2切削试验系统及方案 (1)试验装置本试验在一台型号为CA10的普通车床上进行,切削力信号由Kstle测力仪(传感器)检测,测出的力信号经电荷放大器放大、经过数据采集卡后可直接将信号传送到计算机。再用Kstler测力仪的配套软件Dynoware对测得的力信号进行分析和处理。试验系统组成如图11所示.试验中刀面磨损状况及磨损值随时刻进行测量,使用Kyene的V800系列数码显微镜对车刀后刀面的磨损状况拍照,通过
4、测量软件测量车刀后刀面的磨损量以及刀具的破损情况。(2)试验方案切削力试验分为三部分进行:使用新刀片(磨损量为零)进行切削试验;使用不同状态的刀片(变化的磨损量)进行切削试验;使用不同状态的刀片(变化的磨损量)验证已建立的刀具磨损状态下的切削力模型.采用正交试验法安排试验,使用L9()正交表,为三因素、三水平试验。具体试验正交表如表1:表1试验计划试验号试验因素(切削三要素)试验结果记录切削速度Fx()Fy(N)()主轴转速mi线速度m/ min进给量m/r切削深度mm13260。10。12090。0。3710350。3。14360.2.2500030.26701350.1023206030.
5、85005。10。39711350.3刀具后刀面磨损量()基于刀具状态的切削力模型(1)切削力模型的简化由于切削力经典理论模型过于繁琐的局限,难以在实际生产进行有效应用。因此,研究人员常常通过大量试验,由测力仪得到切削力后,将所得数据进行数学方法处理,即可得到切削力的试验模型。如采用指数模型计算切削力,在金属切削加工中得到广泛的应用。常用的指数模型形式如下:(1)R.Uhara和F。Kiyosawa的研究表明主切削力能更准确的反映刀具磨损的程度,并建立了切削参数、后刀面磨损量与主切削力的模型。式(1)切削力简化模型如下:(2)式中:F为切削力(N);为车削深度(m);为进给量(mmr);v为车
6、削速度(m/min);k、x、y、z分别为待定系数和指数,需要通过试验建立回归方程确定。(2)基于刀具状态的切削力模型在实际的生产过程中,切削用量为已知量,刀具的磨损量未知.参考已建立的切削力模型,考虑到刀具磨损量的与切削用量之间的相互影响,建立一个以刀具的磨损量和切削三要素为自变量、切削力为因变量的函数方程(即切削力模型)。在原有切削力模型的基础上引入因素,试验数据表明,当V0。3mm, 切削力上升较平缓;当VB在mm附近,切削力上升较陡峭;当VB0.3m, 切削力上升有趋于平缓。因此,B=0.3mm是一个突变点,对切削力模型有重大影响。切削力模型如下: (3)式中:F为切削力();为车削深
7、度(m);f为进给量(mm);v为车削速度(m/mn);、y、z分别为待定系数和指数,需要通过试验建立回归方程确定。 试验结果与讨论(1)正交试验数据的处理切削试验获得刀具处于不同状态的切削力信号,选择具有代表性的V0、VB=07、VB0。3等三组试验处理结果(见表2表4)。表2 试验结果一顺序号组别第一组磨损量B(m)切削用量切削力主轴转速r/mn切削速度m进给量m/r切削深度mmF(N)Fy(N)Fz(N)32600。10。112.330019。164。98911250050.2.114.17026.8457。500137110。0。11.67093。7984。1921-432000。2.
8、8.8183756741。50115090。16.60093。89148。173616710350.0。0.190941。849134。19361-7320.3。2.64。34551。24518500951。321。87553。3033.45557103500。399431862。82表3 试验结果二顺序号组别第二组磨损量VB(mm).7切削用量切削力主轴转速rmin切削速度mmin进给量m/r切削深度mmF(N)F()F()21320600。10123827190991。01732200950。21.5002。38228327371030114。7916307339.10243200。202
9、2。99365.70941.5845-550090.30221。145.970950。882-610150。10218466.0926。26092-7320600.30.329。605672382728095032.115539.27335.7712-971326。7145830646511表4 试验结果三顺序号组别第三组磨损量VB(m).38切削用量切削力主轴转速速/min切削速度/i进给量mr切削深度Fx()Fy(N)z(N)3132060。0。13。14362617287183-5090.0。116.09381843.31433101503016。3886277739。769134200
10、0。20。22。56050。853.9003-5050302。37918.6016305531350。0。217。8646.7364。64637206。30。331.530961787。09385090。10。322。286438。78274。353-7101352。32.50969073.376在相同的切削用量,不同的切削刀具后刀面磨损量下,切削力随磨损量变化而变化。变化有增大的趋势,但并不完全对应,在初始阶段上升较快,随后又缓缓上升, 至VB=08mm时上升较突然,然后又开始缓升。(2)基于刀具状态的切削力模型拟合对式(3)两边同时取对数,可得: (4)则切削力的对数同切削用量及磨损量的对
11、数关系就变成为线性关系,成为多元线性回归方程。利用表2中的数据,拟合出基于切削用量和刀具状态的切削力模型如下: (5)式中已含有后刀面磨损量。刀具磨损量作为切削力模型的参数,更能反映出切削用量和刀具后刀面磨损量与切削力的的内在关系,为切削刀具状态的检测打下了坚定基础。(3) 基于刀具状态的切削力模型检验表5中试验值Fzs用于模型拟合,预测值zc用式(5)计算出的切削力z值。显然,预测值与试验值的相对误差很小,多数在55之间,最大不超过1,相对误差平均为0.0361,显示出该回归模型具有较好的拟合度.切削力Fz、预测值Fc与试验值z符合程度较高,能比较准确地反映切削力Fz与切削用量和刀具后刀面磨
12、损量的内在联系,各切削用量指数客观地体现各因素在切削力模型中的作用或影响,特别是后刀面磨损量作为切削力模型的重要参数,建立起刀具后刀面磨损量VB与主切削力Fz的模型,确立了后刀面磨损量与切削力Fz的内在关系,探索出磨损量影响切削力的内在规律;为建立基于切削力模型的刀具状态检测做好准备。表5 试验数据及预测值序号切削用量刀具磨损量试验值Fzs预测值Fczs/c相对误差切削速度进给量背吃刀量1600.10。1017.98.392.03431431260。2.2.074.5840.964155。01153603.0.73.2368.511。0849。0684000.10171957719969903
13、70.019656020。20.237.87463013820。0386600.3。30。3878011850。9598-.042600。20.45。46353.191。042502558950。20.027.57.581。004700024702。10.728.32329。270.965.3251950.0.10.1328.6223071409318900681950.30.20.175。956260。928401512950。10.233203633。0930。98030.321950。20.3837。31536.62。01970。0189149520.10。4440。5538。071.0
14、67520.067511350.10.24。1431。2991。092900924911350.20.0。76。126。746.4480048171350.20。30。36026。781。003540。0034115.0。1767。03266.761.00353000353910.20。30.2368.08698009752002420135.30.1349。698。741.02092209221150.20.3447468.188926080073Fz平均值及平均误差7。9737.95.008.38615结论建立了基于切削参数和刀具状态的车削力简化模型,通过对试验值与模型的预测值进行比较,验
15、证模型的准确性。基于多因素试验建立的模型可适应变工况的加工,模型的试验验证成功为建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统提供了一种较准确的监控方法,同时为多传感器信号耦合(切削力、切削功率、声发射等)提供了基础。以外圆车削试验建立的力模型为基础,可以尝试为其他常见的加工过程如铣削加工、钻削加工等建立类似的力模型,以解决变工况加工的刀具状态监控问题。参考文献 DlaE Dmlr.Sesr ignals f towearmori in metal cutti eratisarevie f metos 。Inrnatioal Journalf Machine ols Mantu 0 (200)1073
16、102刘敦焰,邵华 基于切削参数和刀具状态的车削力模型。 上海交通大学学报 200,10(4):14414363 吴道全,万光珉,林树兴,等.金属切削原理及刀具。重庆大学出版社,1994Rear,FKyowa. Autoatic too ear oiorn in NCturningJ. CIR,199,():9-2本科生毕业设计(论文)开题报告论文题目:基于adroid的在线音乐播放器的设计与实现学 院: 软件学院 专 业: 计算机科学与技术 学生姓名:学生班级:学生学号:指导教师:基于androd的在线音乐播放器的设计与实现一、课题的研究目的和意义现如今社会生活节奏日益加快,人们在忙碌的生活
17、中欣赏音乐是最好的舒缓压力的方式之一。随着移动设备的日益完善,我们大家都已经有了在手机上听自己喜欢歌曲的习惯,以往的做法是用数据线或者蓝牙等无线设备将PC上的歌曲复制几首到手机当中,反反复复的听,等到听厌了以后,再次装一些歌曲进去,如此反复,非常的麻烦。因此,如果在我们的手机上能实现在线听歌,这将会带来极大的方便。本项目是一款基于Aid手机平台的音乐播放器,使Andoid手机拥有个性的多媒体播放器,是手机显得更生动灵活化,与人们更为方便,让手机主人随时随地处于音乐的旋律之中。本设计实现的重要功能是播放Mp3格式的音乐文件,并且能够控制音乐的播放,暂停,显示歌手信息,歌曲专辑等功能。本项目还可以
18、使人们生活更加多样化,也使设计者更加熟悉Adrod的技术和其它在市场上的特点。二、国内外发展状况 目前中国拥有世界上最大的手机用户群,noid在中国的前景十分广阔,首先是有成熟的消费者,Android社区是分红或,这些社区为ndoid在中国的普及做了很好的推广作用。国内厂商和运营商也纷纷加入了Adroid阵营,保过中国移动、中国联通、中心通讯、华为通讯、联想等大企业,同时还不仅仅局限于手机,国内厂家也陆续退出了采用Andoid系统的MI产品,比较著名的包括由oc chip和蓝魔推出的同时具备高清播放和智能系统的音乐汇W7和2010年推出的原道N5,我们可以预见Andro也将会被广泛应用在国产智
19、能上网设备上,将进一步扩大Androd系统的应用范围.2. 国外Aroi市场正在如日中天的扩展,根据市场调研机构NPGroup最近发布的一份报告称,今年第一季度基于Andrid操作系统的智能手机在美国智能手机总销售量中所占比例达到8,超越苹果iPhon。212年另一家市场研究公司omSore发布报告称,第三季度三星和Anroid操作系统仍在美国移动市场上占据主导地位.报告显示,在对万多名美国移动用户进行调查后发现,谷歌Androd平台第三季度仍在美国市场上占据主导地位,所占份额为5.,比第二季度增长近1个百分点;苹果排名第二,其iS平台所占份额为3.3%,环比增长1。9%.与此同时,RI、Sy
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