Влияние факторов, значимо влияющих на точность обработки при точении Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Кх <1 К 2 >1

>а 1 1

>я2

if1 < 1

Рпу <1

Строгие знаки неравенства здесь поставлены с двоякой целью: во-первых, ясно для самой детали, принятой в качестве представителя все вычисленные соотношения будут равными единице и тогда весь наш расчет теряет смысл изначально, а во-вторых, здесь отсеиваются такие детали, которые имеют общие значения каких-либо параметров и сравнение происходит только по тем параметрам, которые у них отличаются.

В ходе проверки условий вычисляется показатель S, который представляет собой ничто иное, как число выполнившихся условий, далее цикл повторяется снова, но уже в качестве детали представителя мы имеем вторую деталь и так далее. Когда будут перебраны все детали группы, то будет сформирован следующий вектор значений показателя S. Остается только выбрать из значений вектора наибольшее среди Sj с номером детали соответственно i и определить значения коэффициентов приведения, считая данную деталь - деталью-представителем.

В качестве плюса данной методики следует отметить то, что деталь-представитель выбирается не по качественным признакам, что всегда субъективно, а авторами предложен четкий количественный показатель отбора. Приведенный на рис. 1 алгоритм был реализован в программной среде Delphi, коллективом авторов была разработана программа по расчету приведенной программы выпуска. Интерфейс программы представлен на рис. 2:

Рис 2. Интерфейс программы

Разработанная программа может применяться как в учебном процессе, с целью закрепления знаний по дисциплинам «Организация производства» и «Проектирование машиностроительного производства», так и в

практической деятельности, направленной на проектирование цехов и участков в условиях серийного производства.

Список литературы

1.Егоров М.Г. Основы проектирования машиностроительныхзаводов. -М.: Высшая школа, 1969. - 480 с.

2.Мамаев В.М., Осипов Е.Г. Основы проектирования машиностроительных заводов. - М.: Машиностроение, 1974. - 295 с.

3.Мельников Г.Н., Вороненко В.П. Проектирование механосборочных цехов. - М.: Машиностроение, 1990. - 351 с.

В.И. Курдюков, А.К. Остапчук, Е.Ю.Рогов, В.Е. Овсянников

Курганский государственный университет

ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ, ЗНАЧИМО ВЛИЯЮЩИХ НА ТОЧНОСТЬ ОБРАБОТКИ ПРИ ТОЧЕНИИ

Анализ научно-технической литературы показывает, что на точность обработки резанием оказывает большое количество факторов. Из них можно выделить такие, как: скорость резания, подача, глубина резания, главный угол в плане, износ режущей части по задней грани, материал режущей части инструмента, марка материала обрабатываемой заготовки. Однако, даже это ограниченное количество факторов требует большого объема экспериментальных работ по исследованию вопроса точности при точении.

По указанию причины необходимо было провести отсеивающий эксперимент с целью выявления более значимых факторов, оказывающих влияние на точность обработки, выраженную в виде корреляционной функции при нулевом сдвиге Кх(0). При планировании отсеивающего эксперимента были использованы сверхнасыщенные планы, а при обработке результатов опытов применяется метод случайного баланса [1...3].

Предполагалось, что число значимо влияющих факторов X и их парных взаимодействий ххл значительно меньше, чем число коэффициентов регрессии модели типа:

к к У = К +ЦЪ1Х1 + ИЪтХIх Н * ./ ,

У=1 У=1

где Ьц, Ь Ь - коэффициенты регрессии; х х - факторы, влияющие на точность.

Планы отсеивающих экспериментов в данном случае являются сверхнасыщенными, где число опытов меньше числа факторов и их парных взаимодействий.

План строился таким образом. В зависимости от числа факторов (к= 8) выбирали две одинаковые полуреплики (табл. 1) от полного факторного плана, строки которых смешиваются случайным образом, по таблице случайных чисел. Таким же образом из каждой реплики отбиралось по одной строке, которые объединялись в одну с к= 8 элементами. Это выполнялось 11 раз (л= 12, где л - число опытов).

Обработка экспериментальных данных начиналась с их графического представления в так называемых исходных диаграммах рассеивания (рис. 1).

Численные значения медиан параметра оптимизации Кх(0) сводились в таблицу. Значимые факторы выделялись визуально при сравнении разностей медиан, наносимых на диаграмму рассеивания, в качестве значимых факторов принимались те, у которых разница между

СЕРИЯ «ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ», ВЫПУСК 4

93

медианами была наибольшей. Для выделения значимых факторов определялись так называемые «выделяющиеся» точки. Чем больше число «выделившихся» точек и чем больше разность медиан, тем более значим фактор. После обработки данных были определены более значимые факторы Х^ X,, Х5.

Таблица 1

Полуреплики для к=8

Номер опыта Xi Х2 Хз Х4

1 + + + +

2 - + + +

3 + - + +

4 - - + +

5 + + - +

6 - + - +

7 + - - +

8 - - - +

9 + + + -

10 - + + -

11 + - + -

12 - - + -

Уровень Факторы

фактора V So t. <р. г, Материал

м/мин мм/об мм град мм мм режущей части детали

Xi X, X, Х4 X, Хв Х7 Х8

Верхний 119 0.34 1.0 95 0.5 2.5 MC 1465 08Х18Н110Т

(+) Нижний 47 0.07 0.1 30 0 0.5 MC 1460 10X17H13M3T

(-)

Номер опыта Факторы Параметр оптимизации

V м/мин So мм/об t, мм <р. град h, мм г, мм Материал

режу-жу-щей части детали К,(0)

Xi Х2 Хз Х4 X, Х6 Х7 Х8 Yi

1 + - + - - - + + 25

2 + + - + - - - + 18

3 - + + - + - - - 21

4 + - + + - + - - 25

5 + + - + + - + - 24

6 + + + - + + - + 18

7 - + + + - + + - 27

8 - - + + + - + + 24

9 - - - + + + - + 32

10 + - - - + + + - 38

11 - + - - - + + + 24

12 - - - - - - - - 33

Рис. 1. Диаграммы рассеивания результатов наблюдения

Таблица 4

Вспомогательная таблица

В табл. 2 приводятся уровни факторов, а в табл. 3 -полученные с помощью полуреплики план.

Таблица 2

Уровни факторов для отсеивающего эксперимента

+ Xi -Xi

+ х2 -х2 + х2 -х2

+ Х3 + х5 18 - 21 24

-Х5 25 25 27 -

-Хз + Х5 24 38 - 32

-Х5 18 - 24 30

Таблица 3

Матрица планирования и результаты отсеивающего эксперимента

После предварительного выделения значимых факторов проводилась количественная оценка. Для этого строилась вспомогательная таблица (табл. 4) с п=А входами, где п - число выделенных факторов.

На основе построенной матрицы были вычислены построчные дисперсии, определены коэффициенты регрессии модели Ь( Для каждого фактора определялось расчетное значение критерия Стьюдента которое сравнивалось с табличными значением. Табличное значение критерия Стьюдента при 5%-м уровне значимости и числа степеней свободы т = 12 равно 2,179. Так как в расчетных значениях t больше табличного, то факторы статически значимы.

Результаты отсеивающего эксперимента показали, что статистически значимы будут факторы: скорость резания (ХД подача (ХД глубина резания (Х3), износ режущей части по задней грани (Х5).

Список литературы

1. Спиридонов A.A., Васильев Н.Г. Планирование эксперимента при

исследовании и оптимизации технолог ических процессов: Учебное пособие. - Свердловск: УПИ, 1975. -140 с.

2. Ящерицын П.И., Махаринский Е.И. Планирование эксперимента в

машиностроении. - Минск: Вышэйшая школа, 1985. - 286 с.

3. Адлер ЮЛ. Введение в планирование эксперимента. - М.: Металлур-

гия, 1969. - 279 с.

Г.В. Иванцова, А.К. Остапчук, В.Е. Овсянников Курганский государственный университет

К ВОПРОСУ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКОГО ПОЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ЧИСТОВОЙ ОБРАБОТКИ ДЕТАЛЕЙ

Электрохимическое полирование (ЭХП) - процесс анодного растворения металлов, в результате которого возникает блеск и улучшается микрогеометрия поверхности. ЭХП было открыто Бейтелем (Германия) и независимо от него русским химиком Е.И. Шпитальским, который получил в 1910 году немецкий патент, а 19 января Е.И. Шпитальскому, работавшему в Московском университете, была выдана привилегия на «способ придания поверхностям металлов и гальванических осадков металлов полировано - блестящего вида». Схема ЭХП показана на рис 1.

Для осуществления электрохимического полирования обрабатываемую деталь, являющуюся анодом (т.е. электродом, соединенным с положительным полюсом источника тока), надо поместить в ванну с электролитом. Вторым электродом служат катоды, изготовленные из

94

ВЕСТНИК КГУ, 2008. №3