礦用JH-10回柱絞車的設(shè)計(jì)含6張CAD圖

礦用JH-10回柱絞車的設(shè)計(jì)含6張CAD圖,礦用,jh,10,絞車,設(shè)計(jì),cad 自動(dòng)化表面精加工注塑模具鋼球形研磨和拋光工藝球 收件日期：2004年3月30日/接受日期：2004年7月5日/發(fā)表時(shí)間：05年3月30號(hào)?施普林格出版社倫敦有限公司2005 要 本研究探討球形研磨和拋光表面處理的自動(dòng)化的可能性，正如在自由曲面注塑模具鋼P(yáng)DS5 在數(shù)控加工中心。設(shè)計(jì)和制造，研磨工具持有人已經(jīng)完成了這項(xiàng)研究。最佳參數(shù)的確定，采用磨削的塑料注射成型法交PDS5加工中心。最佳表面磨削，荷蘭國際集團(tuán)的注塑模具鋼P(yáng)DS5參數(shù) 一個(gè)PA的氧化鋁，研磨材料組合磨削，荷蘭國際集團(tuán)18 000 rpm時(shí)，磨削深度為20微米的速度，以及50毫米/分鐘。試樣的表面粗糙度Ra可提高到1.60微米至0.35微米的最佳使用表面磨削參數(shù)。表面粗糙度Ra可進(jìn)一步改善至約0.343微米至0.06微米之間，擠光與拋光的最佳參數(shù)。 應(yīng)用表面打磨和拋光最佳參數(shù)，順序?yàn)榧?xì)研磨自由曲面模，表面粗糙度Ra的自由曲面上的測(cè)試區(qū)部分可提高到約2.15微米至0.07微米。 關(guān)鍵詞自動(dòng)化表面精加工? 球研磨拋光工藝過程? ?測(cè)量表面粗糙度的方法 塑料是重要的工程材料，由于其特定的特性，如耐化學(xué)腐蝕，密度低，易于制造，并有越來越多在工業(yè)應(yīng)用中替代金屬部件。 注射成型是重要的質(zhì)粒成形工藝之一 。該模具的注塑表面的光潔度是一個(gè)基本要求，由于其直接影響塑料的外觀。整理過程，如研磨，拋光和研磨常用來改善表面光潔度。 裝入的研磨工具（輪），已被廣泛應(yīng)用于在傳統(tǒng)模具精加工產(chǎn)業(yè)。幾何模型安裝工具磨床自動(dòng)化表面光潔度，荷蘭國際集團(tuán)過程中引入了[1]。一個(gè)整理過程模型球研磨系統(tǒng)自動(dòng)化表面精加工的工具，電信設(shè)備制造商開發(fā)了在[2]。磨削速度，切削深度，進(jìn)給如研磨材料，磨料率，車輪性能，晶粒尺寸，都為球形研磨主導(dǎo)參數(shù)，荷蘭國際集團(tuán)的過程，如圖所示。 1、最佳球面磨床，注塑模具鋼的參數(shù)尚未掌控的以文獻(xiàn)為基礎(chǔ)。 近年來，一些研究已經(jīng)在德國進(jìn)行了擠光球的最佳參數(shù)的研究（圖2）。例如，它已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，塑料對(duì)工件表面形成可減少使用碳化鎢球或滾子，從而提高了表面粗糙度，表面硬度和抗疲勞性[3-6]。該拋光過程是由加工中心[3，4]和車床[5，6]。主要參數(shù)有打磨。表面粗糙度的影響是滾珠或滾子的材料，打磨力，進(jìn)給速度，拋光速度，潤滑，打磨等[3]通過。最佳注塑模具鋼拋光參數(shù)PDS5是一個(gè)組合的潤滑脂，進(jìn)給速度200毫米/分鐘，打磨拋光速度是40微米，力量是 300 N。該深度的滲透拋光表面采用最佳球擠光參數(shù)約2.5微米的表面粗糙的改善，通過打磨一般介于40％和90％[3-7]。這項(xiàng)研究的目的是開發(fā)和球面磨削擠光表面光潔度過程而言，是一個(gè)自由曲面。 2、 在注塑模具加工中心。該流程圖利用自動(dòng)化表面光潔度研磨球，其過程如圖所示。 3、我們通過設(shè)計(jì)和制造球形研磨工具及其對(duì)準(zhǔn)去副加工中心上使用。最佳表面球形磨削工藝參數(shù)進(jìn)行了測(cè)定，利用正交表的方法。四因素三對(duì)應(yīng)，然后選擇了矩陣實(shí)驗(yàn)。最佳裝球的表面磨削參數(shù)研磨，然后應(yīng)用到一個(gè)自由曲面光潔度表面的載體。為了改善表面粗糙度，對(duì)表面進(jìn)一步打磨，使用最佳擠光參數(shù)。 2設(shè)計(jì)和球面磨削工具的定位裝置 了能從球面磨削過程中的自由曲面表面上看，球磨床中心應(yīng)配合Z軸加工中心軸。裝入的研磨球工具及其調(diào)節(jié)裝置的設(shè)計(jì)，如圖4所示。電動(dòng)砂輪機(jī)是安裝在刀架上有兩個(gè)支點(diǎn)螺絲。該磨床球中心以及相同走線的COM的錐形槽求助。經(jīng)對(duì)齊磨床球，兩個(gè)可調(diào)整的支點(diǎn)螺釘擰緊之后，校準(zhǔn)組件可能被取消。中心坐標(biāo)之間的偏差，球磨床和納茨是約5微米，它是衡量一臺(tái)數(shù)控三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)。由機(jī)床振動(dòng)引起的力量是AB - 吸附由螺旋彈簧。所生產(chǎn)的球形磨削荷蘭國際集團(tuán)的工具和球擠光工具被安裝，如圖5主軸被鎖定為球面磨床，其進(jìn)程和由主軸鎖球及制程機(jī)制。 3規(guī)劃矩陣實(shí)驗(yàn) 3.1配置的直交 幾個(gè)參數(shù)的影響可以達(dá)到有效通過開展正交陣列的實(shí)驗(yàn)[8]。為配合上述球面磨削的PA，該磨床球研磨材料（與直徑10毫米），進(jìn)料速度，磨削深度和電動(dòng)砂輪機(jī)被選定為四個(gè)實(shí)驗(yàn)因素（參數(shù)）和一個(gè)指定的因子D（見表1）研究。三個(gè)等級(jí)（設(shè)置）為每個(gè)因素被配置，其范圍是由數(shù)字1，2和3確定。三研磨材料，即碳化硅（SiC），白鋁氧化物（氧化鋁，），粉紅色三氧化二鋁（Al2O3微粉，）分別被選用和研究。每個(gè)因素三個(gè)數(shù)值乃根據(jù)預(yù)先研究的結(jié)果開展4個(gè)3級(jí)的球形研磨工藝因素矩陣實(shí)驗(yàn)。 3.2定義的數(shù)據(jù)分析 工程設(shè)計(jì)問題可分為較小的，更好的類型，標(biāo)稱的最佳類型，較大的，更好的類型，簽署的目標(biāo)類型，其中包括[8]。該信號(hào)與信噪比（S / N）作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的產(chǎn)品或工藝設(shè)計(jì)。表面粗糙度值通過適當(dāng)?shù)哪ハ鲄?shù)組合應(yīng)比原表面小。因此，球面磨削過程是一個(gè)較小的，更好的類型問題的例子。S / N比η，是由以下方程定義[8]： 之后的S / N從每個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比 正交表進(jìn)行計(jì)算，各因素的主效應(yīng)測(cè)定使用方差分析（ANOVA） [8]。較小的，很好的解決問題的優(yōu)化策略是盡量由公式式定義。 η水平，最大限度地將負(fù)責(zé)的因素，有一個(gè)顯著的影響η的選擇。球形研磨的最佳條件可以被確定。 4實(shí)驗(yàn)工作和結(jié)果 在這項(xiàng)研究中所使用的材料是PDS5工具鋼（相當(dāng)于采用AISI P20的）[9]，這是常見的大型注塑產(chǎn)品的模具用于汽車零部件和家用電器領(lǐng)域。這種材料的硬度為HRC33（HS46）[9]。這樣做的一個(gè)好處是物質(zhì)特殊加工后，模具可直接用于未經(jīng)熱處理的進(jìn)一步整理，由于其特殊的前處理工藝。該標(biāo)本的設(shè)計(jì)和制造，使它們可以在一個(gè)測(cè)力計(jì)測(cè)量反應(yīng)上。大體標(biāo)本的PDS5加工，然后安裝在測(cè)功機(jī)上進(jìn)行三軸加工中心作出銑削。鋼鐵公司（類型的MV - 3A）款，配備了FUNUC的數(shù)控控制器（類型0M的）[10]。預(yù)加工表面的粗糙度進(jìn)行了測(cè)量，使用Hommelwerke T4000裝備，將約1.6微米。圖6顯示了實(shí)驗(yàn)設(shè)置在球面磨削工藝。一個(gè)MP10觸摸觸發(fā)由雷尼紹公司生產(chǎn)的探針也集成加工中心刀庫來衡量和確定試樣的原產(chǎn)地。該數(shù)控為球擠光加工路徑生成所需的代碼是PowerMILL CAM軟件。這些代碼可以傳到該加工中心。數(shù)控控制器通過RS232串行接口。 表2總結(jié)了地面測(cè)量表面粗糙度值Ra和計(jì)算的S / N為每18課比正交氬 光用均衡器。 1，后執(zhí)行的18式實(shí)驗(yàn)。平均的S / N為每四個(gè)因素可以得到的比率，如表3所列，采取的數(shù)值見表2。平均的S / N為每四個(gè)因素的比率是圖形如圖所示。 7圖。實(shí)驗(yàn)裝置，以確定運(yùn)算球面??磨削參數(shù) 表2.PDS5試樣表面粗糙度 表3.平均的S / N比值因子水平（分貝） 朗讀 顯示對(duì)應(yīng)的拉丁字符的拼音 在球面磨削過程的目的是盡量減少表面的粗糙度由determin地面標(biāo)本價(jià)值荷蘭國際集團(tuán)各因素的最佳水平。因?yàn)槭且粋€(gè)單調(diào)減函數(shù)，我們應(yīng)盡量的使用S / N比。形成機(jī)制，我們能確定每個(gè)因素的最佳水平作為一級(jí)η的最高值。因此，在試驗(yàn)的基礎(chǔ)矩陣，最佳研磨材料呈粉紅色氧化鋁;最佳的進(jìn)給為50毫米/分鐘;最佳的磨削深度為20微米，以及最佳轉(zhuǎn)速18000轉(zhuǎn)，如表4所示。各因素的主要作用是進(jìn)一步確定使用方差分析（ANOVA）技術(shù)分析和F比為了測(cè)試，以確定其意義（見表5）。該 F0.10，2,13是平等的顯著性水平2.76至0.10（或90％置信水平）;因素的自由度為2，匯集了錯(cuò)誤的自由度為13，根據(jù)F分布表[11]。一架F比值大于2.76可歸納為表面粗糙度有顯著影響，并確定了一個(gè)星號(hào)。因此，進(jìn)給和深度磨削表面粗糙度有一個(gè)顯著的效果。 五，進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，觀察重復(fù)性使用研磨的最佳組合，如表6。表面粗糙度的索取這些標(biāo)本價(jià)值進(jìn)行測(cè)量，約為0.35微米。在使用球面磨削參數(shù)的最佳組合后表面粗糙度提高約78％。在表面進(jìn)一步打磨使用最佳擠光參數(shù)的RA = 0.06μm的表面粗糙度值的OB 拋光球。用30 ×光學(xué)顯微鏡觀察改進(jìn)光面粗糙度，如圖所示。預(yù)加工表面粗糙度的改善約95％，打磨的過程。 表面研磨球的最佳工藝參數(shù)的OB從實(shí)驗(yàn)被應(yīng)用于對(duì)自由曲面模具插入到evalu表面光潔度， 表面粗糙度的改善，一個(gè)選定為測(cè)試載體。模具的數(shù)控加工，為測(cè)試對(duì)象是與PowerMILL CAM的SERT的模擬軟件。經(jīng)過精細(xì)加工的模具，進(jìn)一步地插入與球面磨削獲得最佳參數(shù)的矩陣實(shí)驗(yàn)。此后不久，表面拋光的最佳擠光參數(shù)，進(jìn)一步提高被測(cè)物體的表面粗糙度（見圖。9）。模具的表面粗糙度測(cè)量插入， 與Hommelwerke T4000設(shè)備。平均表面粗糙度對(duì)模具的插入精細(xì)研磨表面價(jià)值平均為2.15微米，這對(duì)表面為0.45微米 圖7 控制因素的影響 表4。優(yōu)化組合球面磨削參數(shù) 因子 水平 磨料 Al2 O3 , PA 進(jìn)給 50 mm/min 磨削深度 20 μm 公轉(zhuǎn) 18000 rpm 表5。方差分析表的S / N的表面粗糙度比 因子 自由度 平方和 平均平方 F比率 A 2 24.791 12.396 3.620? B 2 0.692 0.346 C 2 28.218 14.109 4.121? D 2 4.776 2.388 錯(cuò)誤 9 39.043 總和 17 97.520 匯集錯(cuò)誤 13 44.511 3.424 * F比率值> 2.76有顯著影響表面粗糙度 表6.表面的粗糙度值測(cè)試后驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)標(biāo)本 圖。 8。一個(gè)工具制造者對(duì)被測(cè)樣品表面和預(yù)加工表面之間的打磨情況在顯微鏡下的比較（30 ×） 圖. 9.精細(xì)研磨，研磨和拋光模 t圖8 5結(jié)論 在這項(xiàng)工作中，自動(dòng)球形的最佳參數(shù)，卡爾研磨和球擠光表面處理過程中一個(gè)自由曲面注塑模具開發(fā)了cessfully的加工中心。裝入的研磨球工具（和其排列組成部分）的設(shè)計(jì)和制造。最佳球形表面磨削參數(shù)磨削確定了矩陣進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。最佳球面磨削參數(shù)為注塑模具鋼P(yáng)DS5是對(duì)合并磨料粉紅色的鋁氧化物（氧化鋁，），50毫米/分鐘，20微米的磨削深度，以及18000轉(zhuǎn)的壽命。試樣的表面粗糙度Ra可提高約1.6微米的表面用研磨球的最佳條件，以0.35微米研磨。通過應(yīng)用最佳表面打磨和拋光參數(shù)對(duì)自由曲面模的表面光潔度，表面粗糙度進(jìn)行測(cè)量，為改善表面約79.1％，在表面上，約96.7％的磨光表面上。 朗讀 顯示對(duì)應(yīng)的拉丁字符的拼音 致謝：作者感謝國科會(huì)的支持與中華人民共和國共和國授予國科會(huì)89 - 2212 - é - 011 - 059本研究。 References 1. Chen CCA, Yan WS (2000) Geometric model of mounted grinding tools for automated surface finishing processes. In: Proceedings of the 6th International Conference on Automation Technology, Taipei, May 9-11, pp 43-47 2. 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