优化钻井中密度纤维板表面粗糙度的并联机器人

文摘

本研究的重点是检查钻孔时切削参数对表面粗糙度的影响中密度纤维板(MDF)并联机器人。田口方法技术应用于找到最优钻井参数,之后,钻孔加工。使用田口实验建立了布局l₁₈正交阵列,并通过统计实验数据进行方差分析(方差分析)。实验结果是由多重回归分析(线性和二次)。相关系数(R²)发现,99.46%的表面粗糙度与二次回归模型。通过田口方法分析,最优的表面粗糙度值被发现是118°角,切割速度为47.1米/分钟,和进给速率为0.01毫米/牧师。优化的结果提出了田口方法已经被成功的执行来决定最优表面粗糙度MDF的钻探。

1。介绍

中密度纤维板(MDF)由木纤维和合成粘结剂。不同的加工过程,如钻孔、铣,将应用于获得所需的大小和形式的MDF (1- - - - - -4]。最常见的技术检查加工效率是基于表面精加工和封面视觉评价表面质量测量(5,6]。如今,特别是基于实验设计的算法用于优化各种工程问题(7,8]。田口方法是一种经验性的设计过程,大大减少了使用正交数组和许多实验,与此同时,试图减少不可控因素的影响。最佳工艺参数得到的信噪比(S / N)率和方差分析(方差分析)9- - - - - -12]。Gaitonde [11]研究切削参数对多个性能特征的影响在钻井的MDF材料通过田口方法。、加料速度和切割速度被发现是重要的钻井参数来控制分层使用方差分析。Palanikumar [13]研究了MDF板的分层使用正交数组,S / N,方差分析。结果表明,饲料率的主要影响因素的分层MDF板在整个钻井过程。作者推荐高主轴转速、进给速率低,当钻井MDF板和低钻直径。普拉卡什et al。14]研究了田口方法和响应面方法(RSM)表面粗糙度分析钻井中密度纤维板的面板。实验结果表明,最重要的钻井参数对表面粗糙度是进给速率,然后切割速度。普拉卡什et al。15]研究了加工的表面粗糙度估计MDF材料通过钻井参数如主轴转速、进给速率,钻直径使用田口方法。Palanikumar和Valarmathi16)使用田口方法,RSM和方差分析估计加工参数对推力的影响钻井的MDF材料。Szwajka et al。17)检查涂层类型对推力的影响,切削扭矩、刀具温度和表面粗糙度的孔钻切割刀片在钻孔MDF板。研究人员分析了实验统计的结果通过多因素方差分析(方差分析)。

许多论文都发表在优化切削参数和剪切力的估算,表面粗糙度,加工金属的损伤因素(11和12和复合材料18- - - - - -20.]。Koklu et al。18),钻井功能梯度复合材料的性能(第五代计算机),根据分层,推力,和振动,研究实验通过使用不同的切削参数,加料速度、主轴转速,和材料方向(碳/环氧树脂和玻璃/环氧树脂)。他们使用田口法、方差分析和安来优化参数。苏尔和Erkan19]钻碳纤维增强塑料(CFRP)组成板块与标准几何钻头不同的角度用不同的切削参数和优化孔破坏与田口方法。Ay et al。20.)检查的可钻性性能碳纤维增强聚合物复合材料在干燥和低温条件下使用不同的剪切参数。他们用灰色关联度分析方法来确定最佳开采条件。在加工中,振动发生由于切削速度等参数的变化,进给速率和深度应用于工件。工具和工件之间的非线性相互作用导致芯片形成和因此形成的不规则工件表面和表面粗糙度质量直接影响21]。MDF的许多特性已经在大量研究调查在过去,但没有工作已经完成钻探并联机器人。本文结合田口方法和多重回归优化工艺参数在MDF钻探最小化表面粗糙度。尽管如此,这项研究的灵感来源于非常有限或没有工作的应用田口方法和多重回归。出于这个原因,这项工作的目标是实现一个田口l₁₈正交数组更改如下:(1)系统研究钻井点角等参数的影响,切割速度,MDF表面粗糙度和饲料率;(2)优化这些过程变量被认为找到最低的钻井表面粗糙度。

2。材料和方法

实验上实现并联机器人0.75千瓦电机主轴和最大主轴转速为24000 rpm (22]。8毫米的MDF材料厚度作为测试样本。MDF提供,由土耳其。MDF是商业方便生产操作面板门,冲门,表,橱柜等。MDF材料的机械和物理性能表中演示了1。

实验发现在MDF材料使用高速钢(高速钢)演习5毫米的直径和角度118°和135°。MDF材料50×50×8毫米的形式被用作工件。实验设置如图1。

表面粗糙度测量的玛鲁Marsurf PS 10。表面粗糙度(类风湿性关节炎)值被分配的意思是三个测量从钻孔表面。钻井测试实现了在三个不同的切削速度(15.7,31.4,和47.1米/分钟),三个饲料率(0.01,0.03,和0.05 mm /牧师),和两个点的角度(118°和135°)。

3所示。实验设计

3.1。田口方法

田口方法改进的田口方法被用于工程分析来优化性能特征通过调整设计参数(9]。同时,田口方法提供了一种简单而有效的系统方法来优化设计的质量,性能和成本。基于正交阵列,利用田口方法可以减少时间和成本。田口方法建议使用信噪比(S / N)比(η)确定质量特征应用于工程设计问题。通常有三种类型的质量特征;越低越好,名义上的最好的,越高(23]。在这部作品中,降低了更好的质量特性被用来减小表面粗糙度: 在哪里n实验数据的数量和吗y_我的测量数据我th实验(24]。除了信噪比,统计方差分析(方差分析)来演示过程参数对表面粗糙度的影响。钻井参数和水平被认为是在表中演示了这项工作2。三个切削参数的经验布局通过全因子设计由田口正交阵列l₁₈(2¹×3²)是显示在表3。

3.2。多元回归方法

高尔顿提出的回归分析探讨了统计一个或多个自变量和因变量之间的关系(25]。此外,多个回归的数学和统计技术有利于建模和分析问题的兴趣是受几个变量的响应(26]。在这项研究中,实证数据被用来构造一个线性和二次模型回归的方法。独立变量被点角(α),切削速度(V),加料速度(f),而因变量是表面粗糙度(类风湿性关节炎)。多重回归分析操作获取预测方程(线性和二次模型)类风湿性关节炎,如方程(2)和(3),分别27]: 在哪里 , ,…,多元回归系数是用来预测。实验设计和统计分析18岁被一款统计软件应用软件。

4所示。结果与讨论

4.1。对信噪比的分析

使用方程(S / N比率计算1)为每个18试验,展示在表的值4连同他们的实验测量值。Valarmathi et al。28]报道,当钻井MDF板与训练不同的角点,表面粗糙度值减小通过选择低顶锥角、进给速率低、高切削速度。同样的,当表4研究,可以看出钻头使用点118°角通常表现出较低的表面粗糙度值比135°角钻头使用点。结果表明,表面粗糙度随进给速率的增加,而切削速度的增加降低了表面粗糙度。

表面粗糙度的平均值是3.759μ米的钻井测试。一样的,表面粗糙度的平均信噪比的价值被发现−11.2392 dB。分析每个控件的影响因子(Ct,V,f)表面粗糙度与信噪比的反应实现表的表5。水平值的控制因素类风湿性关节炎表中所示5以图表形式展示在图吗2。这些数字证明水平是选择最优钻井参数(水平最高的点图),同时,相对每个参数对信噪比的影响。最好的表面粗糙度值被指定为A1 (S / N =−10.321)因素,因素B3 (S / N =−9.900),和因子C1 (S / N =−9.289)。最优的表面粗糙度值分配点角,切削速度、进给速率为118°,47.1米/分钟,分别和0.01毫米/牧师(图2)。见图,信噪比影响饲料率是证明有一个强有力的影响表面粗糙度和S / N比率。

4.2。方差分析

方差分析(方差分析)用于确定设计参数对性能的影响特点。在这部作品中,方差分析的应用,百分比贡献比率(PCR)研究了表面粗糙度的表面粗糙度的方差分析结论中演示了表6。分析了5% ( )显著性水平和95%的置信水平确定的钻井参数影响表面粗糙度。为控制因素在输出,具有统计学意义P值应该小于0.05,F值最高的控制因素被认为是最有效的因素(29日]。当表6检查,PCR的A, B, C因素对表面粗糙度达到16.89%,30.99%,和50.18%,分别。饲料率(系数C, 50.18%)被确定为影响表面粗糙度的最重要因素。

4.3。表面粗糙度的多元回归分析

在这项研究中,多元回归分析对线性和二次回归模型估算的目的是用于表面粗糙度(类风湿性关节炎)等参数影响下的角(α),切削速度(V),加料速度(f)。线性回归模型方程获得了表面粗糙度是下面的:

获得的经验和估计的值的比较与线性回归模型在图中指定3。R²值方程的线性回归模型得到的类风湿性关节炎被发现是97.37%。二次回归模型方程获得了表面粗糙度是下面的:

获得的经验和估计的值的对比图中指定的二次回归模型4。的R²价值方程得到的二次回归模型类风湿性关节炎是达到99.46%。结果,二次回归模型给出更好的结果比线性回归模型和表面粗糙度预测被证明是成功的。

4.4。优化表面粗糙度

优化的参数必须验证估计最优表面粗糙度(29日]。为此,确认实验通过使用田口方法优化技术。方程(6)是为了找到最优表面粗糙度(30.]: (在哪里一个₁B₃,和C₁)表现出最佳水平表面粗糙度(Ra的平均值_选择)表2和T_{类风湿性关节炎}说的意思是整个从表中获得的表面粗糙度值7。根据这些方程,最低可以发现表面粗糙度为2.022μm。

确认试验的结果与表执行7评估,考虑到可信区间(CI)值计算方程(7)和(8)[30.]: 在哪里T_景深总主要因素是自由度,N实验的总数,n_eff是复制的有效数字,R是复制的数量确认实验,V_e误差方差,菲的自由度是错误,α显著性水平,F_α,1、铁F比值在95%置信区间吗。F_{0.05、1、12}= 4.747(从F测试表),V_时代= 0.02466(表6),R= 3,N= 18,T_景深= 5,n_eff= 3。计算置信区间CI_{类风湿性关节炎}=±0.279。意味着最优类风湿性关节炎(CI95%)给出如下:

风湿性关节炎的经验值_经验值CI容许范围内。结果,系统的表面粗糙度是由田口方法成功地优化技术( )。估算值和确认测试结论通过田口方法和回归值中指定的表8。估计的值和经验值非常接近对方。当确认测试结果研究,可以说,获得的结论是充分的,田口方法优化成功。

5。结论

摘要MDF材料是通过不同的切削参数和钻头钻。根据田口实验建立了布局l₁₈正交数组。应用田口方法来获得最优钻井参数,后,钻井和实验结论通过方差分析检验。实验给出的结论如下:(我)通过使用S / N,最优的表面粗糙度值分配点角,切削速度、进给速率和118°,47.1米/分钟,分别和0.01毫米/牧师(A₁B₃C₁)。(2)根据方差分析,PCR的A, B和C因素对表面粗糙度是16.89%,30.99%,和50.18%,分别。饲料率(系数C, 50.18%)被确定为影响表面粗糙度的最重要的因素。(3)的R²的值通过二次回归模型方程获得类风湿性关节炎被发现是99.46%。结果,二次回归模型给出更好的结果比线性回归模型和表面粗糙度预测被证明是成功的。

优化结果表明,田口方法已经成功地执行决定的最优表面粗糙度MDF材料在钻井作业。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的要求和本文作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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