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微细铣削表面粗糙度预测与试验
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:农业机械学报
  • 时间:2010.1.1
  • 页码:211-215
  • 分类:TH161[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京工商大学机械工程学院,北京100048, [2]北京理工大学机械与车辆学院,北京100081, [3]北华航天工业学院机械工程系,廊坊065000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50875026) 国防预研项目(62301090102) 北京市青年骨干教师资助项目
  • 相关项目:微细切削刀具设计理论与微铣钻刀具制造技术基础
中文摘要:

分别采用正交试验回归分析法和基于正交旋转组合设计的二次响应曲面法(RSM)建立了微细铣削表面粗糙度预测模型,并在微小型车铣中心上对硬铝合金进行了试验研究,分析了铣削参数对表面粗糙度的影响。分别对两种预测模型进行了显著性检验并进行对比分析后发现:二阶响应曲面法的预测精度明显优于正交回归分析法。根据二次响应曲面法的试验结果,对回归方程中的回归系数进行了显著性检验,得出了铣削参数影响表面粗糙度的线性效应、二次效应和交互效应的显著性并进行了排序。试验结果表明:在试验采用的工艺参数范围内,对微细铣削表面粗糙度影响重要程度依次是铣削速度、每齿进给量、切削深度。

英文摘要:

An orthogonal experiment regression analysis and a response surface methodology are used to build the models to predict roughness of aluminum surface machined by a micro turn-milling NC machine.The influence of milling parameters used in the experiment is analyzed by the two means,orthogonal analysis and RSM.The milling parameters include cutting speed,feed per tooth,and cutting depth.In contrast with the orthogonal analysis,the RSM is an optimization prediction model and has the higher precision in micro-milling.The significance order of the parameters in the prediction model is determined based on the result of the experiment.The cutting speed has the most significant effect on surface roughness,and the second and the third significant parameters are feed per tooth and the cutting depth respectively by the rounded analysis in the current experimental condition.The RSM prediction model has higher fitting degree and practicability than the orthogonal analysis method.The milling parameters can be chosen to control and improve the quality of the surface roughness based on the prediction model of RSM.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884