潤磨機設(shè)計【潤式混捏球磨機】【筒式磨機】
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本科畢業(yè)設(shè)計說明書 第 35 頁 共 35 頁
1. 引言
1.1 潤磨機的發(fā)展現(xiàn)狀
1.1.1 國外潤磨機的發(fā)展現(xiàn)狀
筒式磨機是目前礦物加工領(lǐng)域應(yīng)用范圍最廣、應(yīng)用數(shù)量最多的一類粉磨設(shè)備，問世于19世紀(jì)末，最早出現(xiàn)的是礫磨機，然后發(fā)展為球磨機和棒磨機，后來對于加工特殊物料，國外率先于70年代末成功的研制開發(fā)出了潤磨機，潤磨機是對球磨機進行的改進設(shè)計，該機采用了獨特的進料和排料方式，較好的解決了含水量較高的粉狀物料在磨機筒體的運動問題，大大提高了生產(chǎn)力。
隨著物料加工的要求和對工作效率、工作環(huán)境的要求，國外在潤磨機的傳動設(shè)備、支承結(jié)構(gòu)、襯板材料、介質(zhì)的尺寸和配比、自動控制等等方面做了許多有益的改進，這些措施不僅大大提高了生產(chǎn)效率，而且顯著改善了工作環(huán)境，降低了噪聲，減少了成本。
在傳動方面，由于潤磨機經(jīng)常需要帶負(fù)荷啟動，傳動系統(tǒng)必須適合這一工作狀況，小、中型潤磨機選用的額定功率有一定的余量，以滿足負(fù)荷啟動要求。中、大型潤磨機為了減少電動機成本和便于維修，除采用液力聯(lián)軸器或氣力聯(lián)軸器外，還采用加一套微拖裝置，用于潤磨機需要低速旋轉(zhuǎn)時。
耳軸支承近年來在國外由于技術(shù)的發(fā)展，滾動軸承的承載能力的不斷提高，外形尺寸的不斷減少，漸漸出現(xiàn)了用滾動軸承取代滑動軸承的現(xiàn)象，滾動軸承的摩擦系數(shù)遠(yuǎn)小于滑動軸承，可大幅度降低磨機安裝功率、減少潤滑油和冷卻水用量，節(jié)約電能和運轉(zhuǎn)費用。
20世紀(jì)80年代，潤磨機領(lǐng)域出現(xiàn)了磁性襯板，一般用于處理含鐵磁性物質(zhì)的物料。目前，應(yīng)用最多的絕大多數(shù)是金屬磁性襯板。磁性襯板壽命可達(dá)普通高錳鋼襯板的4～6倍甚至更高，大幅度提高了磨機作業(yè)率，磁性襯板可吸附在筒體和端蓋上，不需要安裝螺釘，消除了料漿泄露造成的問題，減輕了工人的勞動強度；磁性襯板較高錳鋼襯板薄，可增大磨機容積，提高處理能力；較錳鋼襯板輕，可以減輕負(fù)荷，降低磨機運轉(zhuǎn)功率，節(jié)約電能，還可降低工作噪聲。
近年來，由于單片機技術(shù)和自動控制技術(shù)的廣泛應(yīng)用，潤磨機的自動化程度更高，不僅大幅度的提高了生產(chǎn)率，更減輕了工人的勞動強度，國外有些公司，已經(jīng)基本實現(xiàn)自動化控制。
1.1.2 國內(nèi)潤磨機的發(fā)展現(xiàn)狀
國內(nèi)潤磨機的研制起步較晚，始于上世紀(jì)90年代末。但是近年來，通過吸收國外先進技術(shù)，在消化吸收、自主創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，進行了大量的實驗室模型試驗，采用了一系列的先進技術(shù)。目前，國內(nèi)的潤磨機發(fā)展水平與國外同類設(shè)備相比，在系統(tǒng)參數(shù)、機械結(jié)構(gòu)、輔機配置、自動控制等方面不僅做了大量的調(diào)整和改進，而且強化了潤磨機的混料和細(xì)顆粒粉磨功能，改善物料在磨機內(nèi)的運動，提高了處理能力。由我國研究開發(fā)的潤磨設(shè)備已廣泛投入工業(yè)應(yīng)用, 取得良好工藝效果。
國內(nèi)潤磨機的價格僅為進口同類產(chǎn)品的三分之一，其各項性能指標(biāo)及設(shè)備可靠性不僅達(dá)到或超過了國外設(shè)備水平，而且還為國家節(jié)省了大量外匯。
1.2 潤磨機的工作原理
潤磨機，是潤式混捏球磨機的簡稱，它以潤態(tài)方式研磨和處理半干、半濕物料。通過潤磨后，提高物料粒級和堆比重，為下道造球工序提供物料，并造出強度高、不易破碎的生球和干球。
潤磨機主要由進料部、主軸承部、筒體部、大小齒輪裝置、減速器、主電動機、慢速驅(qū)動裝置。頂起裝置及潤滑、電控等部分組成。
潤磨機為單倉周邊排料潤式磨機，物料經(jīng)給料機從給料端中空軸進入筒體內(nèi)部，主電機經(jīng)聯(lián)軸器、減速器、大小齒輪裝置驅(qū)動裝有研磨介質(zhì)（鋼球）的筒體旋轉(zhuǎn)。研磨介質(zhì)在襯板的摩擦力和離心力的共同作用下。被提升到一定高度后瀑落下來，給物料以沖擊，使大顆粒的物料得到破碎。另外物料與研磨介質(zhì)（鋼球）。襯板之間的研磨作用，形成大量針片狀細(xì)小顆粒，最后經(jīng)筒體圓周邊緣排料口排除磨機，完成潤磨作用。
潤磨機的工作原理簡圖如圖1-1：
圖1-1
1-電動機；2、4-聯(lián)軸器；3-減速器；5-小齒輪；6-小齒輪座；7-大齒輪；8-筒體；9-軸承；10-人孔。
1.3潤磨機設(shè)計參數(shù)及設(shè)計要求
（1） 傳動形式——邊緣傳動
（2） 排料形式——周邊排料
（3） 工作方式——連續(xù)工作
（4） 支承方式——耳軸支承
（5） 有效內(nèi)徑×有效長度（ ×）=1200×4500（）
（6） 最大處理能力 ～ 5（）
（7） 最大單位容積處理能力 ～ 1（）
（8） 磨機總重估重 ～ 20噸
（9） 電機功率 ～ 18.5KW
2. 潤磨機的整機方案的分析和選擇
潤磨機是潤式混捏球磨機的簡稱，屬于筒式磨機。筒式磨機是目前礦物加工領(lǐng)域應(yīng)用范圍最廣、應(yīng)用數(shù)量最多的一類粉磨設(shè)備，問世于19世紀(jì)末，最早出現(xiàn)的是礫磨機，后來發(fā)展為球磨機和棒磨機，而潤磨機是為了適應(yīng)特殊的物料而對球磨機進行的一種改進磨機。筒式磨機經(jīng)過一百多年的發(fā)展和演變，形成了許多類型和不同的方案。
目前，生產(chǎn)中應(yīng)用最多的潤磨機大致有以下三種方案：
2.1 方案一的分析
方案一的結(jié)構(gòu)簡圖如下圖2-1：
圖2—1
該方案是筒式磨機最基本的形式，小、中型磨機常用此種傳動和支承方式，耳軸支承多為滑動軸承，少數(shù)為滾動軸承。
該方案的優(yōu)點：這種傳動和支承方式較為成熟，結(jié)構(gòu)和配置都比較簡單，成本也較低。
該方案的缺點：工作效率不高。
2.2 方案二的分析
方案二的結(jié)構(gòu)簡圖如下圖二：
圖2-2
該方案常用于球磨機和管磨機，支承方式用托輥取代了耳軸支承，主要適用于小、中型磨機。
該方案的優(yōu)點：較之方案一成本有所降低。
該方案的缺點：結(jié)構(gòu)較方案一復(fù)雜。
2.3 方案三的分析
方案三的結(jié)構(gòu)簡圖如下圖2-3：
圖2-3
該方案的特別適用于分批工作式磨機，屬于第一種方案的變形。
該方案的優(yōu)點：此種方案是對第一種方案的變形，由于傳動形式發(fā)生變化，筒體的受力比第一種方案好些。
該方案的缺點：由于結(jié)構(gòu)不太緊湊，目前生產(chǎn)中應(yīng)用很少。
2.4 最終方案的確定
通過對以上三種方案的分析和比較，結(jié)合該潤磨機的要處理的物料性質(zhì)、生產(chǎn)能力、工作方式、成本要求及加工難易程度等方面的原因，認(rèn)為第三種方案為最優(yōu)方案。
3. 潤磨機主要參數(shù)的確定
3.1 潤磨機轉(zhuǎn)速的設(shè)計計算；
3.1.1 潤磨機的臨界轉(zhuǎn)速的計算;
nc = (3-1)
式中：
nc——潤磨機的臨界轉(zhuǎn)速，r/min；
——筒體的有效直徑，；
潤磨機的轉(zhuǎn)速比q根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗一般取0.3～0.35；
潤磨機的轉(zhuǎn)速比:
= (3-2)
式中：
——潤磨機的實際工作轉(zhuǎn)速，r/min；
nc——潤磨機的臨界轉(zhuǎn)速，r/min；
3.1.2 潤磨機的實際工作轉(zhuǎn)速的計算;
由公式3-2可知:
=(0.3～0.35)*27.37=11.56～13.475 r/min;
取n=13 r/min
3.2 潤磨機的生產(chǎn)能力的計算
3.2.1 潤磨機實際生產(chǎn)所需的容積
計算潤磨機達(dá)到每小時5噸的生產(chǎn)任務(wù)所需的容積公式為：
（3-3）
式中：
——潤磨機所需的筒體體積， ;
——潤磨機的生產(chǎn)能力，（）；
——潤磨機的單位容積生產(chǎn)能力，,(本機的單位容積生產(chǎn)能力為=1);
所以：
=5/1=5;
本機設(shè)計的1.2m2.4m潤磨機筒體的實際有效容積
=3.140.60.62.4=5.1.
3.2.2 潤磨機的粉磨介質(zhì)裝入量的計算
潤磨機的粉磨介質(zhì)是潤磨機中的工作元件，又是主要的磨損消耗材料，對潤磨機的工作效率、產(chǎn)品質(zhì)量和操作成本都有重要影響，歷來是潤磨機設(shè)計中研究和改進的重要對象。目前，國內(nèi)外潤磨機的粉磨介質(zhì)普遍采用球形介質(zhì)，球形介質(zhì)（鋼球）有很多優(yōu)點，比如：球形的運動特性好，能使?jié)櫮ミ^程穩(wěn)定。介質(zhì)填充率對生產(chǎn)能產(chǎn)生重要影響，理論上有三種方法確定：
(1)按最外層介質(zhì)具有最大拋落高度確定；
(2)按縮聚層具有最大拋落高度確定；
(3)按全部介質(zhì)產(chǎn)生最大功率確定。
結(jié)合生產(chǎn)實踐可得出粉磨介質(zhì)——鋼球的裝入量的計算公式：
= （3-4）
式中：
——裝入筒體的鋼球重量，;
——筒體的有效容積，；
——鋼球的比重，由資料可查為4.7t/；
——潤磨機的鋼球填充率，結(jié)合理論和實踐本機器可采用15%的介質(zhì)填充率；
所以可得:
=;
3.2.3 潤磨機物料的裝入量的計算
物料的裝入量的計算公式為：
= （3-5）
式中：
——物料的裝入量，;
——筒體的有效容積，；
——物料容重，根據(jù)物料的性質(zhì)選用,本潤磨機的物料容重是1 t/；
——物料充填率，根據(jù)生產(chǎn)實踐最大充填率一般為25%，本潤磨機采用15%的物料充填率。
所以：
=5115%=0.75
3.3 潤磨機所需功率的計算
通常計算潤磨機所需功率的方法有兩種：
（1） 根據(jù)潤磨機以實際工作轉(zhuǎn)速時所需的能量消耗主要用于運動研磨體和克服傳動與支撐裝置的摩擦。
經(jīng)驗公式為：
=0.222n (3-6)
式中：
——潤磨機所需理論功率，；
——機械傳動效率，當(dāng)潤磨機采用邊緣傳動時，取0.86～0.96；采用中心傳動時，取0.92～0.94；本潤磨機的設(shè)計采用邊緣傳動，故取機械傳動效率為0.9.
——筒體的實際工作轉(zhuǎn)速，;
——筒體的有效直徑，；
——筒體的有效容積，；
——鋼球的重量，。
（2） 聚集層法
所謂聚集層就是假想潤磨機筒體中所有的研磨體都集中在某一中間層運動，研磨體在這一中間層運動的各種性質(zhì)可代表全部研磨體在筒體內(nèi)的運動情況，該中間層稱為聚集層。
按此種方法推到出來的潤磨機主要傳動功率的計算公式為：
(3-7)
式中：
——理論所需功率，；
——鋼球的重量，；
——筒體的有效半徑，；
——筒體的實際工作轉(zhuǎn)速，;
—— 重力加速度，9.8 ；
——機械傳動效率。潤磨機實踐所需工作功率
本潤磨機的設(shè)計功率計算采用公式（3—7）：
所以：
=0.0413.60.6139.8/0.9=12.54 ；
根據(jù)生產(chǎn)實踐，必須留一定的功率余量，生產(chǎn)中一般留5%～15%的功率余量，本潤磨機留10%的功率儲備。
則潤磨機的實際功率為：
(3-8)
式中：
——潤磨機實踐所需工作功率，;
——理論所需功率，;
所以：
=（1+10%）12.54=13.794
3.4潤磨機排料口參數(shù)的選擇
3.4.1 排料口尺寸的確定原則
根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗和鋼球最小直徑的大小，取排料口寬度B=40mm,考慮到不致過多削弱筒體剛度，取排料口長度L=200mm。
3.4.2 排料口數(shù)量及組數(shù)的確定
3.4.2.1 筒體的有效表面積
筒體的有效表面積的計算公式為：
(3-9)
式中：
——筒體的有效表面積，；
——筒體的直徑，;
——筒體的長度，。
則：
3.4.2.2 排料口的表面積
排料口的表面積的計算公式為：
(3-10)
式中：
——排料口的表面積，；
——筒體的有效表面積，；
——開口率，系指排料口表面積與筒體表面積之比，一般國內(nèi)外潤磨機的開口率為1%～2.6%,本潤磨機選定開口率為 1.42%。
則：
=1.42%×16.956=0.24；
3.4.2.3 單個排料口的表面積
單個排料口的表面積的計算公式為：
(3-11)
式中：
——單個排料口的表面積，；
——排料口的寬度，mm;
——排料口的長度，mm。
則：
=0.04×0.2=0.008 ；
3.4.2.4 所需排料口的個數(shù)
所需排料口的個數(shù)
(3-12)
式中：
——排料口的個數(shù)；
——排料口的表面積，；
——單個排料口的表面積，。
則：
=0.24/0.008=30 個
3.4.2.5 排料口的組數(shù)
取每三個為一組，則：
(3-13)
式中：
——排料口的組數(shù)；
——排料口的個數(shù)。
則:
=30/3=10 組
3.4.2.6 排料口的間距
10組排料口沿圓周等分布置，每間隔36度一組，每組三個排料口均勻布置，其間距為125.6mm.
4 潤磨機筒體部件的設(shè)計
4.1 筒體部件
筒體部件由筒體、給料部分的選擇和兩端端蓋等部分組成。
筒體內(nèi)部空間是完成粉磨過程的場所，筒體上設(shè)有人孔，以便安裝維修襯板和裝卸介質(zhì)。筒體形狀為圓筒形，這種形狀比較簡單，容易制造。
4.1.1 筒體的設(shè)計和加工方法
筒體的結(jié)構(gòu)設(shè)計如下圖4-1：
圖4-1
磨機筒體采用兩端法蘭加圓筒的結(jié)構(gòu)形式，法蘭焊接在筒體上。
筒體材料采用Q235-A鋼板，厚度為16毫米。
筒體的加工工藝是：采用圓筒體高效一次卷制成型方法，最后焊接加工成圓筒狀。焊后筒體進行整體熱處理退火，消除鋼板的卷板應(yīng)力和焊接應(yīng)力。此種加工能有效地提高筒體疲勞強度，防止筒體疲勞開裂，保證筒體的使用年限。
4.1.2 給料機的選擇
給料機采用螺旋給料機，具體結(jié)構(gòu)性狀可參考資料。
4.1.3 端蓋的設(shè)計和加工方法
兩端端蓋的結(jié)構(gòu)如圖4-2、圖4-3：
圖4-3
端蓋的加工方法為整體鑄造，材料為ZG230.
4.2 筒體襯板的設(shè)計
4.2.1 襯板的作用和選用原則
（1）襯板固定在筒體和端蓋的內(nèi)側(cè)，作用是保護筒體和端蓋，使之免受粉磨介質(zhì)和物料的磨損，也具有改善介質(zhì)運動的作用。
（2） 襯板的選用原則：
適合粉磨過程要求，使介質(zhì)運動具有良好的運動狀態(tài)；
具有較好的耐磨性能和較長的使用壽命；
使用成本較低；
安裝、維護和拆卸方便；
對設(shè)備運轉(zhuǎn)和工藝過程更加有利，起碼沒有不利影響。
4.2.2 襯板材料的選擇
材料是影響襯板耐磨性和壽命的重要因素，主要有金屬、非金屬、磁性襯板和復(fù)合襯板四類。比較成熟的金屬襯板和非金屬襯板，復(fù)合襯板有一定的發(fā)展趨勢。
金屬襯板材料有高碳高錳耐磨鋼、抗磨白口鑄鐵和空冷貝氏體鋼等，金屬襯板有高的硬度和耐磨性，但是抗沖擊性能較差，且成本較高，造成整機重量很大。
本潤磨機采用橡膠襯板。橡膠是一種高分子材料，是最常用的非金屬襯板材料，具有耐磨、耐腐蝕、質(zhì)量輕、隔音等特點。因而具有壽命長，適用于酸堿性條件工作，節(jié)能、降低噪聲，容易安裝、不產(chǎn)生金屬污染等優(yōu)點。
筒體采用橡膠襯板，既降低了工作噪聲，又使電耗大幅度下降。橡膠襯板親水性較差，具有良好的彈性，當(dāng)鋼球沖擊襯板時，由于彈力的反作用，開始已粘附在襯板上的物料被彈起而脫落，故使用橡膠襯板不易粘料。
4.2.3 襯板的組成及其結(jié)構(gòu)的設(shè)計
4.2.3.1 橡膠襯板的組成
橡膠襯板是由襯板、壓條及螺栓固定等組成。
4.2.3.2 襯板的結(jié)構(gòu)設(shè)計
筒體采用平襯板，結(jié)構(gòu)如圖4-4所示：
圖4-4
襯板的設(shè)計主要考慮選用合適的厚度、寬度和長度。襯板厚度，對于80～90的鋼球來說，一般為50毫米。厚度過小，會產(chǎn)生鋼球沖擊后“擊穿”破壞；厚度過大，則會減少筒體有效容積從而影響磨機的生產(chǎn)能力。襯板寬度由壓條間距決定。襯板長度不宜過短，以便減少分塊和接縫，為了使襯板相互擠緊避免物料滲透，實際長度應(yīng)比筒體長度長1.5%。襯板采用撓性螺栓固定在筒體上。
端蓋襯板因承受沖擊較小，故厚度可稍小。
本潤磨機的端蓋襯板采用平襯板，又因為端蓋承受的沖擊不大，故端蓋襯板的固定方式可用膠粘結(jié)到端蓋上。
4.2.3.3 壓條的結(jié)構(gòu)設(shè)計
圖4-5
壓條的結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖4-5
壓條具有固定襯板，保護緊固螺栓，同時起提升鋼球和物料的作用，其斷面形狀設(shè)計是根絕提升效果、耐磨損程度等因素決定，本潤磨機采用了如圖4-3所示形狀的壓條，其提升面是K字形和圓弧的組合曲線，它基本符合壓條磨損后的自然形狀，其提升能力較好，破碎能力也較好，而摩擦物料的效果較強，它屬于非對稱型壓條，不能掉頭使用。
此外，壓條的設(shè)計中還應(yīng)該詳細(xì)考慮壓條的高度H和間距L之間的關(guān)系。壓條高度H主要影響鋼球提升高度，而間距L過大會使提升效果變差，鋼球和物料對襯板表面滑動較大，使襯板磨損嚴(yán)重。L過小則鋼球和物料容易填滿間隙，使磨機內(nèi)形成平滑表面，造成壓條表面磨損過大。一般濕法磨機推薦L/H=3～5，本潤磨機取L/H=5。
4.2.3.4 壓條與襯板的固定方式
潤磨機的壓條與襯板固定方式采用“撓性”螺栓固定方式。其結(jié)構(gòu)如圖4-7所示。
圖 4-7
1-壓板； 2-橡膠套筒；3-橡膠墊圈
采用“撓性”固定可以大大緩沖鋼球?qū)σr板的沖擊力，使其磨損減少。
5.筒體的受力分析和校核
5.1 筒體各部分重力的計算
由前面設(shè)計可得：
鋼球重：=3.6； 物料重：=0.75；
筒體的重量的計算
基本公式：
（5-1）
式中：
——理論重量，；
——鋼板的截面積，；
——長度，;
——鋼板密度，。
理論重量和實際重量有一定的出入，只作為估算時參考。
鋼板斷面積的計算公式：
(5-2)
式中：
——鋼板的截面積，；
—— 鋼板的邊寬，；
—— 鋼板的厚度，mm，本潤磨機筒體的厚度取為16mm;
綜合公式6-1和6-2可得鋼板的理論估算重量：
= 3768×16×4.5×7.85×1/1000=2.13
襯板、壓條和螺栓等重量粗略估算為1 ;
大齒輪重量 約為：0.52；
左端蓋約為：0.5 ;
右端蓋約為：0.5 ;
筒體所受的力中、、、 可簡化為均布力分析：
=（ ）×1000×9.8/4.5≈1.63×
其他各部分轉(zhuǎn)化為重力：
=4900 N
=4900 N
=5096 N
大齒輪受力可分解為徑向力、圓周力，軸向力；
又
式中P為電動機輸送到筒體上功率，經(jīng)計算得P=15.8KW；n為潤磨機實際轉(zhuǎn)速，n=13r/min;
則：
為大齒輪分度圓直徑，=0.672m
則：
筒體的受力可簡化成下圖5-1表示：
圖5-1
對圖5-1進行受力分析可得下圖5-2；
圖5-2
由材料力學(xué)知識，對圖5-2進行分析計算，可畫出筒體簡化成的簡支梁所受的扭矩圖5-3、剪力圖5-4和彎矩圖5-5。
圖5-3
圖5-5
5.2 筒體強度的校核
潤磨機裝載后，通?？山频恼J(rèn)為筒體是承受均勻分布載荷的梁，受力如上節(jié)所分析，據(jù)材料力學(xué)知識可知，筒體在離左軸承中心點2627mm處產(chǎn)生最大彎矩
故在此處產(chǎn)生最大彎曲應(yīng)力，計算公式為
= （5-3）
式中：
—— 筒體所受的最大彎曲應(yīng)力，；
——筒體所受的最大彎矩，；
——圓柱體的抗彎截面系數(shù), ;
的計算公式為：
= （5-4）
·式中：
——圓柱體的抗彎截面系數(shù), ;
——筒體的外徑，m；
——筒體的有效內(nèi)徑,m.
代入數(shù)據(jù)可得：
=0.0196 ;
筒體所受的最大彎矩由水平方向的最大彎矩和垂直方向的彎矩組成：
故
= ==5.523
筒體由Q235-A等塑性材料滾彎后焊接成形，用第四強度理論進行強度計算校核：
校核公式為
= （5-5）
式中：
—— 筒體所受的最大彎曲應(yīng)力，；
——筒體所受的最大彎矩，；
——筒體所受的最大扭矩，。
所以代入相關(guān)數(shù)據(jù)可得：
=
故可知強度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足要求。
5.3 筒體剛度的校核
筒體的撓度可用疊加法分解求得，可分為由均布力所引起的撓度、齒輪重力和徑向力所引起的撓度和兩端端蓋所引起的撓度。
5.3.1 均布力所引起的撓度的計算
均布力作用下，簡支梁的受力簡圖和變形如下圖5-6：
圖5-6
根據(jù)材料力學(xué)知識，可知此種受力情況，最大撓度發(fā)生在中點處，由手冊可查的計算公式：
== （5-6）
式中：
= =;
；
為均布力的作用長度，c=4.5m;
——兩支點之間的距離，;
——彈性模量，196；
;
為梁的抗彎剛度。
所以：
==
5.3.2 齒輪重力和徑向力所引起的撓度的計算
齒輪重力和徑向力作用下，簡支梁的受力簡圖和受力變形如下圖5-7：
圖5-7
由材料力學(xué)知識，該受力情況的梁，最大撓度是由撓度和疊加而成的。
由計算公式可得：
式中：
——和的合力，N;
——兩支點之間的距離，m；
為F到右邊支點的距離；m,
——彈性模量，196；
為梁的橫截面對中性軸的慣性矩，=0.0113。
代入具體數(shù)值可得：
=（5-7）
5.3.3 兩端端蓋重力所引起的撓度的計算
兩端端蓋作用下，簡支梁的受力簡圖和變形如下圖5-8：
圖5-8
由材料力學(xué)知識可知，最大撓度發(fā)生在梁的中間位置。
計算的公式為：
=== （5-8）
式中：
——作用在梁上如上圖的載荷，=，N；
——力的作用點的位置，m;
為比例因子，；
——軸承兩中心的距離，m;
——彈性模量，196；
為梁的橫截面對中性軸的慣性矩，=0.0113。
代入數(shù)值可得：
=.
5.3.4 筒體剛度的校核
由以上計算可得，簡支梁的撓度；
==0.0736-0.001484+0.000776=0.0729mm
根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗，可得筒體撓度的最大安全值為0.2mm。
可知：
<
故筒體的剛度滿足要求。
5.4 端蓋與筒體焊接處剪切應(yīng)力的校核
5.4.1 左端蓋焊接處剪切應(yīng)力的校核
由圖5-4可知，聯(lián)接處的剪力
由于采用電弧焊對接街頭 ，查機械設(shè)計手冊可知公式：
受剪：
式中：
——焊接處所受的剪力 ，。
為端蓋和筒體焊接時所接觸的實際長度，則
為端蓋厚度，。
則 （5-10）
又根據(jù)機械設(shè)計手冊可查：
可知：
所以，滿足焊接強度的要求。
5.4.2 右端蓋焊接處剪切應(yīng)力的校核
由圖6-4可知，聯(lián)接處的剪力：
故同理可求得：
則：
所以，滿足焊接強度的要求。
結(jié)論
畢業(yè)設(shè)計，不僅是對大學(xué)四年所學(xué)知識的一個總體考察，更是我們畢業(yè)前很重要的一次理論和實踐的結(jié)合。所以，在做這次設(shè)計過程中，我不僅重視對以前所學(xué)的與課題相關(guān)的知識的溫習(xí)，更十分重視實踐的作用，用實踐的觀點去檢驗設(shè)計中存在的問題和不足。
經(jīng)過這幾個月緊張而有序的忙碌之后，在老師的熱情指導(dǎo)下和同學(xué)們的親切幫助下，我的畢業(yè)設(shè)計終于圓滿完成了。在做畢業(yè)設(shè)計的過程中，我通過查閱各種有關(guān)潤磨設(shè)備的資料，初步了解了非標(biāo)準(zhǔn)機械設(shè)計的一些基本思路，也對潤磨機的構(gòu)造有了詳細(xì)的掌握。通過對潤磨機方案的分析和比較，最終確定了潤磨機的總機方案，順利完成了筒體的設(shè)計和受力分析，這些學(xué)習(xí)經(jīng)歷不但使自己的理論知識進一步加強，而且也積累了一定的實踐經(jīng)驗，為以后的工作和繼續(xù)學(xué)習(xí)打下了堅實的基礎(chǔ)。
當(dāng)我拿到課題和設(shè)計任務(wù)書時，我感到設(shè)計這樣一個龐大的非標(biāo)準(zhǔn)礦山機械設(shè)備，對我來說有很大的難度，更何況大學(xué)期間并沒有接觸類似的這種設(shè)備，自己也沒有一個很好的感性認(rèn)識。后來，通過自己的學(xué)習(xí)和老師同學(xué)的幫忙，使我順利完成了這次設(shè)計任務(wù)。
通過這次設(shè)計我學(xué)到了許多知識：
（1） 學(xué)會并掌握了非標(biāo)準(zhǔn)機械設(shè)計的基本方法和步驟；
（2） 學(xué)會了怎樣去查找相關(guān)的資料并篩選自己所要的資料；
（3） 鞏固了大學(xué)四年的專業(yè)知識，將理論和實踐結(jié)合了起來；
（4） 進一步熟練了AUTOCAD的操作。
在完成課題的過程中，我也遇到了很多的問題和麻煩，通過向老師的請教和同學(xué)們的熱情幫助，問題得到了圓滿的解決。其實，潤磨機的設(shè)計有很多靈活的地方，沒有必要恪守某些條條框框，特別是一些細(xì)節(jié)問題，可根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗靈活變換，只要是能達(dá)到生產(chǎn)要求，符合設(shè)計規(guī)范的方案我們都可以一試。
總的來說，這次畢業(yè)設(shè)計的完成中，我認(rèn)為還是比較成功的。它使我對潤磨機的設(shè)計開發(fā)有了一個比較深入的了解。當(dāng)然由于本人的知識水平和能力有限錯誤在所難免，希望老師能夠多多指教。
致謝
本課題的設(shè)計是在王榮吉老師的悉心指導(dǎo)和大力支持下完成的，王老師在一些具體的設(shè)計方案的確定給了我很大的幫助。我所設(shè)計的潤磨機屬于非標(biāo)注機械，很難找到相似的資料，王老師告誡我在設(shè)計過程中要敢于創(chuàng)新。這種工作方法不僅讓我明白了怎么樣才能標(biāo)新立異，順利完成本次的設(shè)計工作，更讓我學(xué)到了很多設(shè)計方面的知識。同時，王老師那種高度的敬業(yè)精神、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)對我產(chǎn)生了重要的影響。我從王老師身上不僅僅是學(xué)到了怎樣把設(shè)計做好，更是學(xué)到了怎樣把工作做好、怎樣把人做好。
借此機會，向王老師致以誠摯的謝意，感謝王老師在百忙之中能抽出寶貴的時間來對我的設(shè)計進行耐心細(xì)致的指導(dǎo)，并指出了很多建設(shè)性的建議，同時，我想向我大學(xué)四年的專業(yè)課老師和在我設(shè)計過程中幫助過我的同學(xué)們致以最深的謝意，感謝我的任課老師們，感謝我的同學(xué)們，正是由于你們的無私奉獻(xiàn)和支持，我才能克服一個又一個的困難，直至順利完成設(shè)計。當(dāng)然，我知道自己設(shè)計經(jīng)驗還很缺乏、自己的能力也有限，錯誤之處在所難免，懇請各位老師和同學(xué)加以批評指正，我將會感激不盡。
最后，再次對大學(xué)四年關(guān)心、幫助我的老師和同學(xué)們表示衷心地感謝！
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Evaluation of Honed Cylinder Bores
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C./Charles Robert Darwin 2,E-46980 Paterna(Valencia),Spain
Submitted by G..Spur(1),Berlin,Germany
Abstract
The quality of the honing texture on cylinder bores of combustion engines plays an important role with respect to oil consumption,noxious emissions,and running performance.To evaluate honed surfaces objectively,features describing the surface texture are extracted from 2-D data of the surface.The paper focuses on two crucial stages of the data analysis:the preprocessing,which aims at suppressing irrele-vant components and enhancing the information of interest,and the feature extraction,which yieldsreliable numerical estimates of the surface characteristics of interest,like the honing angle,groove pa-rameters,surface defects etc.The assessment results can easily be adapted to user-specific ratings.
Keywords:Honing,Surface texture,Automated visual inspection
1 INTRODUCTION
Cylinder bores of combustion engines are finished by honing.The resulting surface texture mainly consists of two bands of helical grooves placed stochastically and appearing at different angles to the cylinder axis.The texture quality is highly important for dry operation properties,oil consumption,noxious emissions,and running performance.Up to now,experts are still rating honed surfaces visually based on microscopic images.This method is tedious,subjective,and time consuming.To get objective and reproducible results,an automated method of inspection is necessary.
2 INSPECTION APPROACH
2.1 Surface data
There are basically different ways to measure the texture of a honed surface;see Table 1.Typically,a mechanical stylus only performs a I-D measurement of the surface profile.In contrast to this,grey level images and optical profilometers provide 2-D data in a reasonable amount of time.
Because the lateral-geometric features of honing textures can only be analysed with 2-D data,in the following we will concentrate on such kinds of data.Other characteris-tics related to the different measurement principles investigated are also included in this table.
A signal model describing the essential characteristics of a honing texture constitutes the basis of the evaluation approach presented in this paper.Based on this model,clear and mathematically well-defined features are introduced,which enable a reproducible and objective assessment of the texture.This strategy differs from many popular methods-such as those relying on neural
networks-,which are often treated as a'black box'[I].The features chosen are inspired by the Honing Atlas[2],by many opinions of experts,and have also been ex-tended by adding new volumetric parameters for the case of analysing profile data.This results in an extensive set of features that can be customized to match the needs of individual users.
2.2 Properties of honing textures
Figure 1 shows some of the properties of honing tex-tures,based upon which features are to be defined.The most popular ones are the roughness parameters,such as those based on the Bearing Ratio Curve(Abbott Curve)[3],and R,,R,and R,,[4].However,dealing with honed surfaces,it is important to define features that take the lateral geometry into account.This way,most relevant texture peculiarities can be described,such as the honing angle,material smearings,groove interrupts, stray grooves,holes,foreign bodies,and flakes,as shown in Figure 1.In addition,features describing the balance of grooves,presence of plateaus,shape of grooves,cracks,residual turning grooves,and chatter marks are also needed.
2.3 Automated inspection
Figure 2 shows an overview of the abilities and aims of automated inspection in quality control applied to the honing process.A 2-D or 3-D sensor provides data g(x) of the honed surface,where x=(~,yE )R~2 denotes the lateral spatial coordinates.The grey coloured blocks of the diagram are part of the sensor data processing.The outputs of the system can be used simply as a statement
about surface quality,to give alarms causing an interrupt of the machining process,or it can be fed back via a controller to regulate the honing process,because the honing texture contains information about both functional-ity and also machining procesdndependently of the fact whether a post-honing brushing is performed or not.In the following sections,we will focus on two crucial
stages of the automated inspection:the preprocessing of the sensor data and the feature extraction,and we will give some examples to these steps.
3 PREPROCESSING
The goal of the preprocessing is to suppress irrelevant components,namely the inhomogeneities i(x)and the disturbances b(x),while enhancing the information of interest,i.e.the texture t(x).In the case of acquisition of image data,the inhomogeneities i(x)could be due to
Table 1:Comparison between mechanical stylus devices,grey level images,and optical profilometers grey iron cylinder
Figure 2:Automated inspection of honed surfaces.
Figure 1:Honing textures showing lateral features and defects:(a)material smearings,groove interrupts; (b)stray grooves;(c)holes or foreign bodies;(d)flakes.
signal of
interest
inverse
transform separation transform
Components
Figure 3:Principle of the preprocessing.spatial variations of surface illumination.Other compo-nents assigned to the disturbances b(x)include e.g.deviations from the ideal course of the grooves and defects,such as material smearings,flakes etc.We use a signal model that describes the sensor data g(x)as a combination of the texture t(x)and the irrele-vant components i(x)and b(x):
To be able to recover the information of interest t(x),an assumption is necessary:the different components have to be mathematically distinguishable.
As shown in Figure 3,a transform maps the raw data g(x)such that a strict separation of their components is obtained.Then,the undesired components are sup-pressed,and finally an inverse transform is performed that yields the results of the preprocessing.
The benefits of this procedure include a simplification of the feature extraction,and a more robust image process-ing,as shown in the following examples.
3.1 Homogenization
When a groove texture is degraded by an intensity inhomogeneity i(x)due to the data acquisition process,e.g.due to an inhomogeneous lighting,a homogenization can be performed to suppress this unwanted component [6].Figure 4 shows an example of this operation for a planing texture.On the left side of the figure,the original texture is shown.The central image represents the result of a standard homogenization method-the homomorphic
Figure 4:Homogenization:(left)planning texture;(centre) homomorphic filtering;(right)homogenization result.
Figure 5:Texture decomposition:(left)honing texture;
(centre)groove texture;(right)background texture.
Figure 6:Reference surface:problems with conventional
low-pass filters.
filtering,which assumes a multiplicative combination of texture and inhomogeneity.Especially in the upper left corner,this image shows a very poor contrast.The image on the right results from the model-based approach according to Figure 3.In this case,a homogenization of the local mean value and the local contrast has been performed based on a model that considers a mixed additive and multiplicative combination of both signal of interest and disturbing inhomogeneity[6].The result is clearly more homogeneous than the former one and enables a more robust analysis of the texture.
3.2 Texture decomposition
The next example concerns the decomposition of the honing texture to ease the feature extraction.Due to the complexity of the honing texture,the extraction of rele-vant features needed for the inspection task could be simplified considerably,if the partial textures constituting the signal g(x)according to Eq.(1)were available.Thus, it would be advantageous to develop a method to sepa-rate the texture g(x)into a component t(x)containing the straight structures(i.e.the grooves)and another one b(x) showing the isotropic components(i.e.the background, including defects and objects).In this case,a homogene-ous texture will be assumed.
Fortunately,a very efficient algorithm to perform this separation already exists[7].The left side of Figure 5 shows an original honing texture;the other two images represent the results of the adaptive texture decomposi-tion computed with this algorithm.In the groove texture,only the ideal grooves can be seen,whereas the back-ground image contains all deviations from the ideal groove course as well as defects and other objects.For a more comprehensive discussion of the separation algo-rithm,interested readers are referred to[7]
Figure 7:Original honed surface and reference surface.
3.3 Reference surface
Finally,the definition of a reference surface to eliminate the shape component will be presented.The graph in Figure 6 represents a trace through the profile of a honed surface.The smooth line describes the shape component to be suppressed.However,conventional low-pass filters lead to distortions in the area of the grooves,as shown in the case of the dashed line.We have faced this problem by developing an iterative 2-D filter-a modified Gaus-sian filter-hich behaves robustly even in case of deep grooves[8].The 3-D plot depicted in Figure 7 shows a section of a honed surface as well as the resulting reference surface computed with this method.
4 FEATURE EXTRACTION
4.1 Honing angle
The first example of the feature extraction is the estima-tion of the honing angle.To this end,the periodogram (PG)is computed,which is proportional to the squared magnitude of the Fourier transform of the texture g(x):
The PG is an estimator of the power spectral density(PSD)function,which specifies the spectral properties of the stochastic process generating the texture[9].Then, the PG is projected radially;see Figure 8.
Since honing textures consist of two bands of grooves, the projection function also shows two pronounced maxima.The estimate of the honing angle results as the difference between the locations of both maxima:
Despite the variance of the PG,due to the averaging performed,the radial projection is a very smooth curve. Thus,this procedure yields a fast and statistically reliable estimate for the honing angle.
Figure 9:Illustration of the Radon transform.
Figure 10:Detection of defects:(a)groove image;
(b)Radon transform of(a);(c)multiplication of(b)and
(e);(d)background image;(e)Radon transform of(d);
(f)defective grooves detected.
Figure 11:Algorithm to detect defective grooves.
4.2 Groove parameters
The next example concerns the extraction of the groove parameters.This is accomplished based on the Radon transform,which maps each line of a 2-D image onto a point of the transformation domain;as demonstrated in Figure 9[lo].Following,all distinct peaks of the Radon transform,which correspond with grooves,are detected by means of morphological filters.Finally,for each
detected groove,the corresponding parameters(ampli-tude,width,location,and angle)are estimated based on the output of the morphological filters[9].
4.3 Detection of defects
In Section 3.2,an algorithm enabling a decomposition of honing textures has been presented.This section fo-cuses on the background texture obtained,which con-tains the main information concerning defects and objects,and discusses a robust approach allowing a detection of defects based on this image.It represents a refinement of the detection of grooves presented in the last subsection;see Figure 11[11].In this case,a Radon transform of the groove image Figure l0(a)obtained after decomposition is performed to concentrate the information concerning grooves;see Figure 10(b). Furthermore,collinear defects distributed along grooves are also concentrated by means of a Radon transform of the background image onto peaks in the Radon domain; see Figures 10(d)and(e).By combining both groove texture and background texture in the Radon domain multiplicatively,only the peaks representing defective grooves remain;see Figure l0(c).The most pronounced peaks in this image correspond with the locations of the three grooves sketched in Figure IO(f),which are indeed the most salient defective grooves of the original image;
see Figure 5(a).
5 SUMMARY AND CONCLUSIONS
This paper has shown how signal processing methods can be used to automatically evaluate relevant properties of the honing texture of grey iron cylinders with regard to different quality aspects.A preprocessing strategy has been presented that enables a robust automated as-sessment.Moreover,a feature-oriented approach has been proposed,in which the features are clear and mathematically well defined.By incorporating depth data, new function-relevant parameters can be computed. In previous approaches,only roughness parameters from first-order statistics have been used to quantify the features of interest.The presented strategy,however,is based on an analysis of the essential lateral-geometric characteristics of the texture,including those related to higher-order statistics.This enables to automate and objectify the assessment proposed by experts and standards used in different companies.
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