HT200端盖轴承室表面粗糙度提升试验研究

灰铁件由于材料来源丰富、制造成本低、铸造过程容易融化、铸造性能好、耐磨性好等优点而普遍应用于电机端盖的制造加工。对于灰铁件来说，表面粗糙度不仅直接影响铸件的外观是否精美，而且也会影响灰铁件的使用寿命。端盖是电机的重要零件，其轴承室的表面粗糙度是衡量端盖质量的一项重要指标，直接影响其与轴承的配合性、耐磨性、摩擦系数、疲劳强度和使用寿命等。对于电机端盖来说，端盖轴承室表面粗糙度值越大，对轴承的摩擦磨损也越大，不仅在增加动力消耗的同时导致轴承发热，还降低了轴承的接触刚度和定位精度；并且会增加应力集中，导致轴承疲劳强度显著降低。在车削加工工艺中，影响表面粗糙度的主要因素有工件材料、车削速度、进给量、切削深度、机床性能、刀具类型等[2]。本文主要研究刀具类型和车削参数（切削线速度、切削深度、进给量）对HT200端盖的轴承室加工表面质量的影响，旨在提升其表面粗糙度，满足产品质量要求。1、试验思路在灰铁件加工过程中，机床刚性、切削刀具以及切削几何参数选择等因素，均会影响灰铁件加工的表面粗糙度[3]。为提高产品加工质量，以同一批HT200端盖为研究对象，采用正交试验法和多参数单变量试验法对端盖轴承室加工表面质量进行试验，端盖经过粗加工、人工时效处理，通过变更精加工切削刀具类型以及车削参数，检测端盖轴承室表面粗糙度值变化。通过试验数据分析，研究刀具类型和车削参数（切削线速度、切削深度、进给量）对端盖轴承室表面粗糙度的影响，从而获得既满足设计要求又使加工成本较低的最优组合，再进行该最优组合的重复性试验，验证其可操作性和可重复性。2、正交试验的特点和优点正交试验设计是多因素多水平研究的一种高效率、快速、经济的试验设计方法，它是一种分式析因方法，是根据正交性从全面试验中挑选部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备“均匀分散，齐整可比”的特点。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。在生产和科研中，为研制新产品、改良工艺方法、寻求优良的生产条件，需要做大量的试验。如果没有正确的试验设计方法，将使试验次数繁多，且得出的试验数据不一定能全面揭示事物内在的规律，从而无法达到试验效果，不能很好地指导产品的生产加工。正交试验设计和分析方法是目前最常用的工艺优化试验设计和分析方法之一，是部分因子设计的主要方法。正交试验以概率论、数理统计和实践经验为基础，利用标准化正交表格来合理地安排试验方法，并利用数据统计的原理科学地对试验结果进行计算分析，最终高效、快速、经济地找到优化方案。这种方法的优点在于，能通过代表性很强的少数次试验，分析各个因素对试验指标的影响情况，确定影响因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最优参数组合。3、正交试验设计方法合理设计正交表是正交试验设计的基础。正交试验的设计和验证要点主要有以下几点：1）明确试验目的，确定试验考核的指标。首先需明确通过正交试验想要解决什么问题，确定用来衡量试验效果的评价指标，并确定评价指标的标准及检测方法。本文试验的目的为：通过研究刀具类型和车削参数（切削线速度、切削深度、进给量）对端盖轴承室表面粗糙度的影响，分析各个因素对试验指标的影响情况，确定影响因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最优参数组合。评价指标为刀具加工后的表面粗糙度值，检测方法为使用专用粗糙度仪检测。2）挑选因素，选水平。有依据地选择导致评价指标变化的影响因素，因素在试验中的各种状态称为因素的水平，应选择适于控制和调节的影响因素，列出因素水平表。一般先通过单因素试验确定正交试验中选择的因素和水平，再做正交试验考察因素间的交互作用。3）选择合适的正交表。在能够安排下试验因素和交互作用的前提下，尽可能选用较小的正交表，以减少试验次数和成本的消耗，本文试验选用L9（34）正交表。4）正交试验表头设计。表头设计即将试验因素安排到所选正交表的各列中去的过程。正交表中任意一列的位置是一样的，可任意变换。因此，不考虑交互作用的情况下可直接将所有因素安排在任意一列；如果考虑交互作用，则必须按照交互作用表的规定进行配列，重点考察的因素、涉及交互作用较多的因素应优先安排。5）试验方案。表头设计完成后，将所选正交表中各列的不同数字换成对应的水平，形成试验方案。试验方案中的试验号一般同时进行，为排除外界环境干涉，应使试验序号随机化。6）开始正交试验、记录结果。按照随机试验顺序进行试验，记录测量结果，填入表中。7）正交试验结果统计分析。正交设计的试验结果分析主要有极差分析法（也称“直观分析法”）和方差分析法。前者只考虑因素间的影响，不考虑试验误差，后者是一种精细化分析方法。本文采用直观分析法（极差分析法）。8）试验总结。4、正交试验设计及数据分析按照正交表安排的试验方案进行随机试验，将试验数据置于正交表中即可进行分析。一般正交试验采用极差分析和方差分析方法，以确定各因素水平的影响程度，最终找出最优因素组合。极差分析的优点是简单易行、直观易懂，本文采用极差分析评价各因素对精加工后表面粗糙度的影响。4.1正交试验设计正交试验设计的步骤如下：1）明确试验指标和影响因素，制定因素水平表。试验指标：表面粗糙度。试验因素：A—刀具类型、B—切削线速度、C—切削深度、D—进给量。2）选择正交表，设计表头。正交表是一整套规格的设计表格，L为正交表代号，n为试验次数，t为水平数，c为列数（即可安排的最多因素个数）。正交表构造需要用到组合数学和概率学知识，现在广泛使用的Ln（tc）类型正交表构造思想比较成熟。试验选用L9（34）正交表，主要研究刀具类型、切削线速度、切削深度、进给量这4个因素，每个因素各选取3个水平进行试验，因素水平表如表1所示。3）按照正交表设计试验方案。按照正交表L9（34）的内容及设计的表头确定试验方案。4）按照正交表中的方案进行试验。根据L9（34）正交表实施具体试验方案，按照随机顺序进行试验，记录测量的粗糙度值结果，填入表中并记录，如表2所示。5）正交试验数据计算。按照正交试验表进行计算。（1）各水平平均和计算：分别对4个因素水平的试验结果求和，计算结果如表3所示。因素A的第一水平试验结果求和Ⅰj：1.73+1.550+1.76=5.04。因素A的第二水平试验结果求和Ⅱj：2.245+2.088+1.896=6.229。因素A的第三水平试验结果求和Ⅲj：2.321+2.115+1.863=6.299。因素B的第一水平试验结果求和Ⅰj：1.73+2.245+2.321=6.296。因素B的第二水平试验结果求和Ⅱj：1.550+2.088+2.115=5.753。因素B的第三水平试验结果求和Ⅲj：1.760+1.896+1.863=5.519。因素C的第一水平试验结果求和Ⅰj：1.730+1.896+2.115=5.741。因素C的第二水平试验结果求和Ⅱj：1.550+2.245+1.863=5.658。因素C的第三水平试验结果求和Ⅲj：1.760+2.088+2.321=6.169。因素D的第一水平试验结果求和Ⅰj：1.730+2.088+1.863=5.681。因素D的第二水平试验结果求和Ⅱj：1.550+1.896+2.321=5.767。因素D的第三水平试验结果求和Ⅲj：1.760+2.245+2.115=6.120。（2）各因素水平求和结果的均值计算：分别求出各因素各水平结果求和的平均值即Ⅰj/3、Ⅱj/3、Ⅲj/3，计算结果如表4所示。因素A的第一水平试验结果求和的平均值Ⅰj/3：5.040/3=1.680。因素A的第二水平试验结果求和的平均值Ⅱj/3：6.229/3≈2.076。因素A的第三水平试验结果求和的平均值Ⅲj/3：6.299/3≈2.100。因素B的第一水平试验结果求和的平均值Ⅰj/3：6.296/3≈2.099。因素B的第二水平试验结果求和的平均值Ⅱj/3：5.753/3≈1.918。因素B的第三水平试验结果求和的平均值Ⅲj/3：5.519/3≈1.840。因素C的第一水平试验结果求和的平均值Ⅰj/3：5.741/3≈1.914。因素C的第二水平试验结果求和的平均值Ⅱj/3：5.658/3=1.886。因素C的第三水平试验结果求和的平均值Ⅲj/3：6.169/3≈2.056。因素D的第一水平试验结果求和的平均值Ⅰj/3：5.681/3≈1.894。因素D的第二水平试验结果求和的平均值Ⅱj/3：5.767/3≈1.922。因素D的第三水平试验结果求和的平均值Ⅲj/3：6.120/3=2.040。（3）极差计算：分别求出各因素的平均值的差值（极差），如果是三个以上水平则要找出平均值的最大值和最小值之间的差值Rj，计算结果如表5所示。因素A水平试验结果的极差Rj：Ⅱj/3-Ⅰj/3=2.100-1.680=0.420。因素B水平试验结果的极差Rj：Ⅰj/3-Ⅲj/3=2.099-1.840=0.259。因素C水平试验结果的极差Rj：Ⅲj/3-Ⅱj/3=2.056-1.886=0.170。因素D水平试验结果的极差Rj：Ⅲj/3-Ⅰj/3=2.040-1.894=0.146。（4）采用专用数据统计分析软件复检计算结果，如图1所示。4.2正交试验数据分析4.2.1

直接分析由数据结果可以直接看出，表面粗糙度值比较：试验2（Ra1.55

μm）＜试验1（Ra1.73

μm）＜试验3（Ra1.76

μm）＜试验9（Ra1.863

μm）＜试验6（Ra1.896

μm）＜试验5（Ra2.088

μm）＜试验8（Ra2.115

μm）＜试验4（Ra2.245

μm）＜试验7（Ra2.321μm）。在2号试验（A1B2C2D2）的工艺条件下，加工出来的表面粗糙度Ra1.55μm最光滑。但这种条件是否就是因素水平的最优方案，在9种方案之外是否还有更好的水平搭配，还需通过进一步计算分析确定。4.2.2

极差分析极差分析是通过简单计算判断各因素水平对试验结果的影响，再通过计算极差（找出最大值和最小值之差），最终确定水平搭配的最优方案。偏差平均值越小，说明该因素水平下的效果越好，极差越大，所对应的因素越重要。4.2.3

最优水平搭配组合分析根据表4中的数据结果可知，A水平极差平均值A1（Ra5.040

μm）＜A2（Ra6.229

μm）、A3（Ra6.299

μm），B水平极差平均值B3（Ra5.519

μm）＜B2（Ra5.753

μm）＜B1（Ra6.296

μm），C水平极差平均值C2（Ra5.658

μm）＜C1（Ra5.741

μm）＜C3（Ra6.169

μm），D水平极差平均值D1（Ra5.681

μm）＜D2（Ra5.767

μm）＜C3（Ra6.120

μm）。偏差平均值越小，说明该因素水平下的效果越好。根据比较结果，取最小值，可判断A1为A因素的最优水平，B3为B因素的最优水平，C2为C因素的最优水平，D1为D因素的最优水平，所以最优水平搭配组合为A1B3C2D1，即刀具类型为钻石YBD152、切削线速度v=200

m/min、切削深度ap=0.2

mm、进给量f=0.10mm/r为生产工艺加工的最优组合，即在该水平条件下加工的产品表面粗糙度最好。4.2.4

试验因素影响主次顺序分析根据极差数值的大小，可以判断各因素影响的大小。极差越大，所对应的因素越重要，对结果的影响越大。由表5试验结果可知，极差值D（Ra0.146

μm）＜C（Ra0.170

μm）＜B（Ra0.259

μm）＜A（Ra0.42μm）。故试验因素对试验结果影响的主次顺序为A（刀具类