JCGY01-046@组合机床回转工作台夹具设计
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机械毕业设计全套
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JCGY01-046@组合机床回转工作台夹具设计,机械毕业设计全套
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河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 1 Taguchi 的申请和回应表面方法学 为几何学的错误在表面磨的程序 摘要 几何学的错误在于表面的磨程序中主要地被热的效果和磨的 系统 .为 将几何学的错误减到最少的坚硬影响 ,磨的叁数选择非常重要。 这张纸呈现了 Taguchi 的一个申请 而且为几何学的错误回应表面方法学。 几何学的错误被评估的磨叁数对的效果和将几何学的错误减到最少的最适宜磨的情况是坚决的。 一个秒 - 次序回应模型为几何学的错误被发展，而且回应表面模型的利用率， 表面的粗糙和那材料的限制被评估移动率。 证实实验在一种最佳 的情况被引导而且为观察被发展的回应准确性表面模型选择了二种情况。 一 . 介绍 轮磨是一个复杂的机制程序由于许多交谈式叁数 , 仰赖轮磨产品的类型和需求。 表面的质量在表面的轮磨中生产被影响被各种不同的依下列各项被给的叁数 1. (i)旋转叁数 : 研磨剂，谷粒大小，等级 , 结构 ,缚者，形状和尺寸等 (ii)细工品叁数 : 破碎模态 ,机械的财产 , 和化学药品作文等 (iii)处理叁数 : 轮子速度 , 深度减低 ,桌子加速 , 和穿衣情况等 (iv)以机器制造叁数 : 静电和动态的特性 ,变细长系统 , 和桌子系统等 限制范围的完全跟据经验的情况有有效性照惯例被用在练习因为磨的程序包括许多无法控制的叁数。 的确如此不可靠的或可接受的在任何的特效药情形中。 达成在一种特定的情形中的必需表面质量 ,程序叁数能被决定经过一系列的实验奔跑。 但是 , 可能是一耗时的和贵的方法和它也不能够决定正确因为限制的实验最适宜。 Taguchi 和回应表面方法学能方便的最佳化有一些实验的奔跑磨叁数好的设计。 许多研究有被引导为决定最佳的程序叁数 。 Kim6 运行了实验的分析为一圆筒形的研磨程序使用 Taguchi 方法获得那 变数和最大的百分比的比较效果表面的粗糙进步。nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 2 Dhavlikar7 呈现了 Taguchi 和回应方法为减到最小限度决定健康的情况由细工品的圆错误为那无中心的磨的程序。 Hashmi8 有预知工具生活在那结束磨程序藉着回应表面方法。 那 最适宜锐利的情况是坚决的对一必需的在瞬间用工具工作生活 -次序预言模型。 Suresh9 使用过的回应表面方法和遗传基因的运算法则预知表面的粗糙而且将程序叁数最佳化。 这项研究一评估 Taguchi 方法的一个几何学的错误上的磨参数的影响而且发展回应的一个数学 的模型表面强迫预知几何学的错误方法。 回应表面模型用实验被查证。 二 . 文学检讨 2.1 在磨的程序中的几何学的错误 热的高比在表面的轮磨期间生产程序转移到一个细工品和能引起各种不同的类型对的热伤害 最后的产品例如那燃烧现象，几何学的错误，剩余压迫力 ,结构变形 , 和其他人。 这些是对的衡量那土地的表面质量评估而且应该是 在下面限制如某范围。 最重要的热的损害考虑是那几何学的错误 , 与有关最后产品错误。几何学的错误只有藉由一个热的方面被影响不在细工品和磨的轮子之间的连络地域但是也藉着磨的系统一个 坚硬那因素一个垂直的换置一些程度反对磨的力量。 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 3 在热的方面情况 , 热在轮磨期间程序能在细工品中产生热的扩充如中凸的形状表面。 缩减的真正深度是不常数和比缩减的理想深度深是那签姓名的首字母意图。 然而，细工品能被冷却和在轮磨之後有收缩。 如此，细工品表面是反的改变如凹的形状。 数量那热的效果几何学的错误能有关数十到达依照应用的磨情况的测微计。在磨的系统坚硬的情况 ,那例如 磨的机器纱锭的成份 ,磨的轮子，细工品和磨的桌子 ,不是硬的而且没有一个重的坚硬。 磨的力量演戏在这些成份垂直地制造一个合量 换置。在对热的方面反对派方面 , 缩减的真正深度在这个情形是比缩减的理想深度较多的燕子。如图 1 所示 , 合量描绘那几何学的被热的方面和坚硬引起的错误那磨的系统用展现各种不同的表格复杂的依照应用的磨情况的作文。如此，最适宜的磨情况应该被选择为将最后的产品几何学的错误减到最少。 2.2 实验的设计 2.2.1. Taguchi 设计 Taguchi 设计方法是一简单的和健康的将程序叁数最佳化的技术。在这个方法中 , 被假定有程序结果上的影响力的主要部份叁数位於不同的排在被设计的直角排列中。 藉由如此的一个安排 完全地随机化实验能被引导。 大体上 , 向谣传 (S/N) 作信号比 (h,分贝 ) 表现质量特性为被观察的数据在 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 4 Taguchi 中实验的设计。 仰赖那实验的目的 ,有一些质量特性。 在那几何学的错误和表面的粗糙情形 ,比较低的价值他们是令人想要的。 在 Taguchi 中的这些 S/ N 比方法被呼叫当做那 -比较低的 - 比较好的特性和依下列各项被定义。 niiyn121lo g 10 （ 1） yi 在 ith 审判是被观察 的数据哪里，而且 n 是那审判的数字。从 S/N 比 ,有效的叁数有程序结果上的影响力能被看到和最佳的组合程序，叁数可能是坚决的。 2.3 回应表面方法学 时常工程实验者愿找那一个某程序达到的情况那最佳的结果。 那是 , 他们想要决定水平那设计叁数在回应延伸它的最适宜。 最适宜可以不是最大值就是一设计叁数的一个功能的最小量。 一获得最适宜的方法学是回应升至水面技术。 回应表面方法学是一个收集统计的和是有用的数学方法对靠模切和分析工程问题。 在这技术 ,主要的目的要将回应最佳化被各种不同的程序叁数影响的表面。回应 表面方法学也定量关系在可管理的输入叁数之间和那获得了回应表面。 回应的设计程序升至水面方法学依下列各项是 10: (i)为兴趣的回应适当的和可靠的测量一系列的 实验的设计。 (ii)用发展第二个次序回应表面的一个数学的模型最好的配件。 (iii)发现生产最大值或最小量回应的价值实验的叁数最佳的组合。 (iv)经过二和三个空间的情节表现程序叁数的直接和交谈式效果。 如果所有的变数被假定可测量 ,回应表面能被表示成追从。 ),(21 nxxxfy （ 2 目标要将回应变数 y 最佳化。 它是假定独立变数是连续的和 可管理的藉着有可以忽略的错误实验。 它是需要找一个适当的近似值为那真实的 功能的关系在独立变数之间和回应表面。 通常一个秒 - 次序模型是回应表面中利用。 （ 3） i j jiijkiki iiiiixxxxy1 12nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 5 那里 3 是一个任意的错误。 系数 , 应该在秒 - 次序模型中被决定 , 被获得最没有正直的方法。 大体上情绪商数。 (3)能被以母体形式写 Y=bX+E (4) 在 Y 被定义是量过的价值一个母体的地方 , X 到是独立变数的一个母体。 母体 b 和 E由所组成系数和错误 ,分别地。 解决情绪商数。 (4)能被母体方式获得 YXXXb TT 1)( (5) TX 在哪里那母体 X 和 ( TX X) K1 调换是那母体 TX X 的相反。 三 . 实验的细节 一系列的 实验有被引导评估哪些磨的叁数影响几何学的错误在磨的表面。 例如 谷粒的四个磨的叁数大小 ,轮子速度 , 深度减低而且桌子速度被选择因为实验。 磨的轮子采用铝在磨的轮子中的有 vitrified 束缚的氧化物研磨剂 用来磨擦高速度工具钢。 (SKH51) 一化学药品细工品的作文在表 1 中被列出。一个几何学的描绘考试人 (Mahr,OMS-600) 习惯於测量几何学的错误。 几何学的错误价值是定义到一种高度不同在最大的点之间和土地的表面最小的点在总长度里面一个量过的细工品。 表 2 列出了可管理的因素 (磨的叁数 )而且他们的水平在这项研究中考虑。 轮磨叁数是旋转速度 (V) ，桌子速度 (S), 深度减少 (D) 和谷粒大小 .(M) 每个因素有了三个水平 (程序排列 ). 例如 研磨剂的类型另一个因素 ,细工品，冷冻剂和火花在外是不变的。 那冷冻剂不被供应和出自途径火花是不实行 。 被选择的 L27 直角的排列有 27 排在表 3 中被显示。 交互作用在因素不被考虑。 自由的程度为 实验是 26 。 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 6 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 7 四 . 实验的结果和讨论 量过的几何学的错误一个例子是在图 2 中显示。 依照纵观 的方向土地的细工品 , 一般看到那重要的几何学的错误数量是量过的。 价值被观察的数据为几何学的错误被列出在表 4 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 8 图 3 呈现了四的有计画的 S/ N 比在几何学的错误上的因素依照那每个水平。 在最小量之间的那比较高地不同而且在每个因素中的最大 S/ N 比是 ,愈比较高几何学的错误上的效果是。 如图 3 所示 ,深度减低是一个占优势的叁数为那几何学的错误和下一个是谷粒大小。轮子速度和桌子速度有了比较低的效果在几何学的错误上。 以及因为那 -降低 -比较好的特性 ,最高的 S/在每个因素中的 N 比是令人想要的获得最小的几何学的错误。 在那深度的情形减低何时最低的深度减低当做 10 公厘的价值是应用的 , 几何学的错误可以被减到最少。 它是由於低度的深度减低了对热的方面是有利润的实在。 低度的谷粒大小 ,( 反的平均谷粒的直径 )哪一在磨的程序期间减少了热世代 ,可以减少几何学的错误。 和深度相反减低而且谷粒估计 ,最大的 S/N 比 , 是最小的几何学的错误价值 ,在中央的水平被获得 ,这些结果是由於作文在热的方面和坚硬之间那磨的系统。 最小的几何学的错误将会是在低度的深度减低达成和谷粒大小联合由于中央水平 的轮子速度和桌子速度。 如此 ,最适宜的情况为几何学的错误能是建立在 : nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 9 轮子速度 :(V) 1800 转 /每分 , 桌子速度 :(S) 10.0 m/最小 , 深度减低 :(D) 10 公厘 谷粒大小 :(M) 46 网孔。 表 5 呈现了变化的分析结果 (ANOVA)为几何学的错误 S/ N 比。因素的 F- 比被计算而且与相较 F- 比的统计价值为特定水平的信心。 F- 比的统计价值是3.55而且 6.01 以 95 和 99%个信心消除 ,分别地 11. 因为有计画的价值那 F- 比对如表 5 所显示的所有因 素没有超过 95% 信心水平，全部的效果因素可以被认为适当的。 那有计画的百分比分配 , 可以展现如何很多的影响力是为几何学的错误 ,是 在图 4 中显示。 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 10 4.2.1 秒 - 次序几何学的错误模型 秒 - 次序回应表面的表现那几何学的错误 (Y,公厘 ) 能被表示成一个功能，例如 轮子速度 (V) 的磨叁数 ,桌子速度 (S), 深度减低 (D) 和谷粒大小 .(M) 关系在几何学的错误和磨的叁数之间是表示成追从。 从被观察的数据为几何学的错误列出在表 4 和情绪商数。 (5),秒 - 次序回应 功能是在下面决定。 ANOVA 的一个结果为回应升至水面功能几何学的错误在表 6 中被显示。 藉由比较由于那有计画的和统计的 F-比 ,它被看到秒 - 次序回应功能相当适当。图 5 表演 3D 反应为几何学的错误升至水面在二的情形改变叁数。 4.2.2. 次序几何学的错误模型的利用从情绪商数。 (7), 几何学的错误依照各种不同的磨的情况可以被预知而且减到最少容易地。 但是选择磨的叁数从那 第二个次序的几何学的错误模型 ,在练习中 ,应该是藉由改良限制升至水面粗糙和材料移动率。 平 均的粗糙完全跟据经验的价值 ,Ra(公厘 ),可以与一起呈现下列各项公式 12. nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 11 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 12 如情绪商数所看到。 (8), 减低增加深度和那桌子速度产生平均的表面比较高的价值粗糙而且如此表面恶化。 但是增加那谷粒大小作一个好的表面。 物质的移动率在表面的轮磨中， Z(mm3/最小 ), 被呈现当做那在如下式 ; 在 B 是磨的轮子宽度 (公厘 ) 的地方。 情绪商数。 (8)和 (9) 能被利用评估几 何学的错误在一特效药表面粗糙和物质的移动率。 图 6 表演回应表面为几何学的错误有关於桌子速度和缩减的深度在一常数轮子 1800 转 /每分的速度和常数谷粒大小 120 网孔。 图 7 表现了表面的等高线为几何学的错误回应。 表面的粗糙等高线 0.35,0.40 和 0.45 公厘和物质的2500,3200 和 4000 mm3/ 最小的等高线也被增加。使用过的 B 的价值是 22 公厘。 表面的粗糙可以与一起改良减低减退所有的深度和桌子速度。 增加这些叁数引导到一坏的 表面以及一个重的几何学的错误。 但是不管 相同的表面粗糙在点 A,B而且 C,几何学的错误和那材料的价值移动率不同於彼此。 增加那有一个不变的表面粗糙的物质移动率增加几何学的错误。 如此 ,适当范围的轮磨叁数应该被藉由牺牲一选择是不重要的。 五 . 证实实验 在秒 - 次序回应表面的证实中模型 , 确认测试被引导在那最佳的被 Taguchi 方法决定的情况 (测试 1) 和二选择了情况 ( 测试 2 和 3) 那不是在表 3 中实行 . 在测试 2 中和 3,那 12 网孔的 15 公厘和谷粒大小的缩减相同的深度被用。 轮 子速度和桌子速度是 2100 转 /每分和 15 m/ 最小和 1500 转 /每分和 12.5 m/最小。图 8 呈现了测试结果。 如图 8 所示 ,在被预知的几何学的错误之间的不同被那秒 - 次序回应表面和尺寸结果被实验很小。 如此 ,秒 -次序回应模型对预知非常有用那几何学的错误。 nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 13 六 . 结论 在表面的磨程序中的几何学的错误是测量依照实验的直角排列。 被那实验的和分析的结果 , 那获得结论是依下列各项。 1. 磨的叁数对的效果几何学的错误用 来自 Taguchi 方法的帮忙被评 估。 那深度减低是一个占优势的叁数为几何学的错误和下一个是谷粒大小。 最佳的磨 以将减到最少为条件几何学的错误是决定 2. 一个秒 - 次序回应表面模型为那几何学的错误从被观察的数据被发展。回nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 14 应的利用升至水面模型是评估用选择适当的磨情况表面的粗糙和那材料的限制移动率。 3. 回应表面模型的证实实验在一种最佳的情况被引导和二选择情况。 一般显示被发展的回应表面模型对预知非常有用那几何学的错误。 承认 这个工作部份地被脑韩国 21 支援在 2004 年的计画 . nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 15 Application of Taguchi and response surface methodologiesfor geometric error in surface grinding process Jae-Seob Kwak* School of Mechanical Engineering, Pukyong National University, San 100, Yongdang-Dong, Nam-Ku, Busan 608-739, South Korea Received 24 February 2004; accepted 3 August 2004 Available online 16 September 2004 Abstract The geometric error in the surface grinding process is mainly affected by the thermal effect and the stiffness of the grinding system. For minimizing the geometric error, the selection of grinding parameters is very important. This paper presented an application of Taguchi and response surface methodologies for the geometric error. The effect of grinding parameters on the geometric error was evaluated and optimum grinding conditions for minimizing the geometric error were determined. A second-order response model for the geometric error was developed and the utilization of the response surface model was evaluated with constraints of the surface roughness and the material removal rate. Confirmation experiments were conducted at an optimal condition and selected two conditions for observing accuracy of the developed response surface model. q 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved. Keywords: Geometric error; Grinding process; Taguchi method; Response surface; Optimal conditions。 1. Introduction Grinding is a complex machining process with a lot of interactive parameters, which depend upon the grinding type and requirements of products. The surface quality produced in surface grinding is influenced by various parameters given as follows 1. nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 16 (i) Wheel parameters: abrasives, grain size, grade, structure,binder, shape and dimension, etc. (ii) Workpiece parameters: fracture mode, mechanical properties, and chemical composition, etc. (iii) Process parameters: wheel speed, depth of cut, table speed, and dressing condition, etc. (iv) Machine parameters: static and dynamic characteristics,spindle system, and table system, etc. The empirical conditions having restricted range of validity are conventionally used in practice because grinding process involves many uncontrollable parameters. * Tel.: C82 51 620 1622; fax: C82 51 620 1531. E-mail address: jskwak5pknu.ac.kr. 0890-6955/$ - see front matter q 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.ijmachtools.2004.08.007 So the ground surface quality with these conditions is not reliable or acceptable in any specific situation. To achieve the required surface quality in a specific situation, process parameters can be determined through a series of experimental runs. But, that may be a time-consuming and expensive method and also it cannot determine the exact optimum because of restricted experiments. Taguchi and response surface methodologies can conveniently optimize the grinding parameters with several experimental runs well designed. A lot of research has been conducted for determining optimal process parameters 25. Kim 6 performed experimental analysis for a cylindrical lapping process using the Taguchi method to obtain the relative effects of variables and the largest percentage improvement of surface roughness. Dhavlikar 7 presented the Taguchi and response method to determine the robust condition for minimization of out of roundness error of workpieces for the centerless grinding process. Hashmi 8 has predicted a tool life in the end milling process by response surface method. The optimum cutting conditions were determined for a nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 17 required tool life by a second-order prediction model. Suresh 9 used the response surface method and genetic algorithm forpredicting the surface roughness and optimizing process parameters. This study forced on evaluating the grinding parameters effect on a geometric error by the Taguchi method and developing a mathematical model by the response surface method for predicting the geometric error. The response surface model was verified with experiments. 2. Literature review 2.1. Geometric error in grinding process A high ratio of heats produced during surface grinding process transfers to a workpiece and can cause various types of thermal damage to the final product such as the burn phenomenon, geometric error, residual stress, structure transformation, and others. These are a measure of quality evaluation in the ground surface and should limited as a certain range below. The most important consideration of thermal damages is the geometric error, which is related to inaccuracy of the final product.The geometric error is affected not only by a thermal aspect of the contact zone between workpiece and grinding wheel but also by a stiffness of the grinding system that causes some degree of a vertical displacement against grinding force. In the case of thermal aspect, the heats during grinding process can generate a thermal expansion in the workpiece surface as a convex shape. The real depth of cuts is not constant and deeper than the ideal depth of cuts that are initial intention. However, the workpiece can be cooled and have shrinkage after grinding. So, the workpiece surface inversely changed as a concave shape. The amount of geometric error by the thermal effect can reach about tens micrometers according to the applied grinding conditions. In the case of stiffness of the grinding system, the components such as the spindle of the grinding machine, grinding wheel, workpiece and grinding table, are not rigid and do not have a heavy stiffness. Grinding forces acting on these components make vertically a resultant displacement.In opposition to the thermal aspect, the real depth of nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 18 cuts in this case is more swallow than the ideal depth of cuts.As shown in Fig. 1, the resultant profile of the geometric error caused by the thermal aspect and the stiffness of the grinding system shows various forms with complicated compositions according to the applied grinding conditions. So, the optimum grinding condition should be selected forminimizing the geometric error of the final product. 2.2. Design of experiments 2.2.1. Taguchi design The Taguchi design method is a simple and robust technique for optimizing the process parameters. In this method, main parameters which are assumed to haveinfluence on process results are located at different rows in a designed orthogonal array. With such an arrangement completely randomized experiments can be conducted. nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 19 In general, signal to noise (S/N) ratio (h, dB) represents quality characteristics for the observed data in the Taguchi design of experiments. Depending on the experimental objective, there are several quality characteristics. In the case of geometric error and surface roughness, lower values of them are desirable. These S/N ratios in the Taguchi method are called as the-lower-the better characteristics and are defined as follows. where yi is the observed data at the ith trial and n is the number of trials. From the S/N ratio, the effective parameters having influence on process results can be seen and the optimal sets of process parameters can be determined. 2.3. Response surface methodology Often engineering experimenters wish to find the conditions under which a certain process attains the optimal results. That is, they want to determine the levels of the design parameters at which the response reaches its optimum. The optimum could be either a maximum or a minimum of a function of the design parameters. One of methodologies for obtaining the optimum is response surface technique. Response surface methodology is a collection of statistical and mathematical methods that are useful for the modeling and analyzing engineering problems. In this technique, the main objective is to optimize the response surface that is influenced by various process parameters. Response surface methodology also quantifies the relationshipbetween the controllable input parameters and the obtained response surfaces. The design procedure of response surface methodologyis as follows 10: (i) Designing of a series of experiments for adequate and reliable measurement of the response of interest. (ii) Developing a mathematical model of the second order response surface with the best fittings. nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 20 (iii) Finding the optimal set of experimental parameters that produce a maximum or minimum value of response. (iv) Representing the direct and interactive effects of process parameters through two and three dimensional plots. If all variables are assumed to be measurable, the response surface can be expressed as follows. The goal is to optimize the response variable y. It is assumed that the independent variables are continuous and controllable by experiments with negligible errors. It is required to find a suitable approximation for the true functional relationship between independent variables and the response surface. Usually a second-order model is utilized in response surface methodology. where 3 is a random error. The b coefficients, which should be determined in the second-order model, are obtained by the least square method. In general Eq. (3) can be written in matrix form. where Y is defined to be a matrix of measured values, X to be a matrix of independent variables. The matrixes b and E consist of coefficients and errors, respectively. The solution of Eq. (4) can be obtained by the matrix approach. nts 河南理工大学本科毕业设计（英文翻译） 21 where XT is the transpose of the matrix X and (XTX)K1 is the inverse of the matrix XTX. 3. Experimental details A series of experiments have been conducted to evaluate which grinding parameters affect the geometric error in surface grinding. Four grinding parameters such as grain size, wheel speed, depth of cut and table speed were selected for experimentation. Grinding wheel adopting aluminum oxide abrasives with vitrified bond in the grinding wheel was used to grind a high-speed tool steel (SKH51). A chemical composition of the workpiece is listed in Table 1.A geometric profile tester (Mahr, OMS-600) was used to measure the geometric error. Values of geometric error were defined to a height difference between a maximum point and a minimum point of the ground surface within a total length of a measured workpiece. Table 2 listed controllable factors (grinding parameters) and their levels considered in this study. The grinding parameters were wheel speed (V), table speed (S), depth of cut (D) and grain size (M). Each factor had three levels (process ranges). The other factors such as type of abrasive, workpiece, coolant, and spark out were constant. The coolant was not supplied and the spark out pass was not carried out. The selected L27 orthogonal array having 27 rows is shown in Table 3. The interaction between factors was
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