大多数超声波应用场合通常都利用主轴上的激励器和声波电极
为了改善光学面超声波加工的工艺流程,人们进行了试验并对测量数据进行了统计分析,由此可以预测出参数之间的交互作用,改善工艺流程的稳定性。
每位工程师或科学家都面临过相同的处境:他们连续工作了几个月,做了很多实验,进行了对论文有着重大影响的试验,但是试验结果却与预测内容大相径庭。他们为企业完成了一项研究,企业则想知道哪些参数对于它来说zui为重要,是通过哪种简单而概括的方式表现出来的?
只需要系统性地调节一个参数
研究人员经常会对实验结果不满意。他们迄今为止是如何进行实验的呢?zui常采用的方法是一种所谓的“一次只需一个系数(ofat)”的方法,即在一个实验中所有参数保持恒定,只对一个参数进行调节,直至达到*效果为止。然后再调节下一个参数,而所有其他参数仍维持不变。这个过程持续进行,直至所有参数均被调整完毕。调节过程轻松,规划简便,但是也隐藏着一些缺点:人们得不到预测性模型,主要影响参数较难表述,也会产生一些意外,这是因为参数之间的交互影响无法得到验证。
此外,针对ofat实验的费用无法预估,而结果都是相当高的。通过一种简单工具所支持的“实验设计(doe)”方法,使得ofat方法的缺点可以得到克服。这是因为采用这种“实验统计规划”的方法,实验人员不仅可以获得有关主要影响和交互影响的预测性模型,而且还可以很好地预见下一个数值,即他们尚未从系统中了解到的部分。而后者恰恰是一些很有价值的信息,正如下面以光学面的超声波加工为例所做的介绍。
为了揭示这种方法应用的多面性,并使其服务于deggendorf高等专科学校的科研工作,专家们与光学设计工作组一起合作,举办了为期三天的技术研讨会。*部分的重点除了必要的基础和六西格玛的一般性导论以及实验有关影响系数的制订方法之外,还在于对所谓的全系数实验计划的设立、对实验计划的实施和对实验的评价。在经过导入阶段之后,即把此方法应用到一个实例中去。
根据合作单位的一个委托项目,首先按照所示的方法进行规划,采用超声波辅助的方法成功地进行了实验。这种方法主要适用于对极硬和脆硬材料的加工。在这里,刀具通过辅助的超声波振荡(高频和低振幅),以类似于锤子的方式,对材料表面进行加工。
振荡叠加可以提高表面质量
作用在刀具主要切削动作上的振荡叠加可以改善材料的切削状况并提高表面质量。在寻找具备*磨损、耐温和化学防腐性能的高科技材料和寻求zui高表面质量与zui高精度(例如玻璃或陶瓷的光学表面)的工作中,工程师们发现开发一种具有良好经济性的生产工艺是十分必要的。deggendorf大学光学设计工作组就是致力于研究机器设备参数对刀具、工件的交互作用和其他方面所产生的影响。
对超声波能效的研究
为了分析加工流程,要对超声波辅助的磨削作业进行模拟,同时也要顾及对设备的要求。工程师们对不同的机械结构对工艺流程和超声波效果的影响也进行了分析,还专门对切削参数和刀具对不同材料所产生的影响进行了测验。大多数超声波应用的场合是在主轴上采用激励器和声波电极。另外,还应研发超声波振荡通过特殊的机电夹持系统传递到工件上的新的技术方案和途径。通过应用适配调节技术,可以调整超声波夹持系统的性能,以便在不受切削流程、工件几何形状和惯量影响的条件下,实现*的加工结果。
全系数doe的操作过程可以分为如下步骤:
(1)系统分析:可以测得相关的影响参数、故障参数和目标参数;
(2)实验策略:制订实验规划,按照标准要求对流程顺序进行随机化处理,后者则有助于降低研究中所排除的影响系数的影响程度;
(3)实验实施:按照所规定的计划对实验进行完整的实施;
(4)实验评价:对测量数据进行统计分析,即对整体模型进行差异性分析(anova),模型通过去除不重要的各项而缩减,对重要的主要影响和交互影响进行了检验,并对模型进行数学表述,然后模型可以以通常意义上的流程要求进行翻译,必要时还可以再制订一份旨在优化流程的实验计划。
进给量和转速之间的交互影响得到补偿
采用统计实验计划所制订的系列实验在sauer公司的ultrasonic35型超声波加工中心上进行。该设备为一台5轴铣床,其中3根轴采用cnc控制,刀具接受超声波的激励。ultrasonic35型机床是2004年11月安装在deggendorf大学光学设计实验室中的2008年1月,该设备接受了sauer公司主轴技术(usb40)的加装。其加工的试样由n-bk7硅酸盐构成。对进给量、转速和超声波强度进行了探索。
由此,也就具备了研讨会所要探讨的第二部分内容的条件,研讨会举行了一天。研讨会第二部分的目的一方面是重复和深化研讨会*部分所取得的成果;另一方面是探讨和对“光学材料”主题实验进行评价。
对结果的评价通过两种方式进行:一种是简单地采用可回溯的excel图形以演示所谓的主要影响的效果(图1);另一种则是采用六西格玛范畴中应用极广的minitab15软件包进行*的统计评价(图2)。
从中可以看出,与会的专家们也意外地观察到所谓的“交互影响”的效果。尤其是从主要影响上可以追溯到平均粗糙度系统与进给量之间的一种简单的关联性(图1)。而从交互影响曲线(图2)上则可以看出进给量参数与转速参数之间存在着一种复杂的交互影响关系。
(来源:弗戈工业在线)
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