国际创新研究期刊》的研究在科学、工程和技术
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沾光m . Katgeri1,Anand诉Kulkarni2,萨钦Kulkarni3
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本研究的目的是开发一个更好的理解的影响主轴转速(S),切削进给速率(f)和深度削减能源消耗(d)和建立合适的数学模型。这种理解可以提供洞察问题的估计的功率要求加工表面时调整工艺参数来获得一定的电能消耗等反应。本文旨在介绍的技术,可以用来预测速度的影响,饲料和切截深度产生的信息将使我们能够理解和模型过程变量之间的关系和过程性能的措施
关键字 |
| 田口正交阵列(OA),回归,功耗 |
介绍 |
| 加工是制造业中最重要的活动之一。不仅是非常重要的机床工业也对整个工程类制造业使用机床以一种形式或另一个。尽管已经做了广泛的研究在这个领域使用各种机床金属切削行业继续遭受不利用机床的主要缺点在他们的潜能;为了解决这一问题的各种参数影响这个问题需要分析。这样做的方法之一是精心设计一个实验,将使我们能够测量工艺参数使用经验和知识。实验设计是一种工具开发一个实验策略,学习使用最少的资源最大化。最标准的实验设计可以一次生成实验目标,设计变量的数量(和性质),反应的性质和数量经济的实验运行已定义。产生这样的设计将为用户提供所有实验的列表进行以收集所需的信息来满足目标。与设计实验有一个更好的可能性测试影响的重要性和相关性的模型。使用办公自动化的概念设计是一个由田口实验首次引入。 |
| 一般加工问题可以被描述为一个预定义的成就产品质量与给定的设备,成本和时间约束。本文旨在介绍的技术,可以用来预测速度的影响,饲料和切截深度产生的信息将使我们能够理解和模型过程变量之间的关系和过程性能的措施。精心挑选的实验设计最大化的信息量,可以获得给定的实验工作,可能会导致一个更快速的解决方案。 |
| 碳钢EN-24和EN-31选择工业由于其商业用途。Kirloskar车床进行加工。根据田口实验进行的L9数组。一款统计软件统计分析软件被用来获得设计矩阵,提出了回归方程,得到图形的主要作用,相互影响并执行田口的S / N分析。使用汽油机油的影响(SAE-40)功耗EN-24和EN-31进行了研究。 |
| 预测模型主要取决于关键参数如主轴转速、进给速率、深度削减及其彼此间的交流。这样就可以确定最优加工策略和工具所需的加工过程。得到的好处将使加工过程变得更有生产力和竞争力。 |
| 巴塔查里亚等[1]研究了切削参数对功耗的影响采用田口方法。他们的研究结果显示重要的切割速度对功耗的影响,而其他参数没有显著影响反应。文献的调查显示,传统的实验设计程序太复杂,不易于使用。大量的实验工作时必须进行工艺参数的数量增加。为了解决这个问题,田口方法使用一种特殊设计的正交阵列研究整个参数空间只有少量的实验[2]。林[3]已制定切削力和表面粗糙度的实验结果回归分析,建模的影响,他们在他的研究中使用S5SC钢。Sood等[4]研究的具体能源的加工是影响特定能量的参数之一。Faleh等[5]报道,功耗是最重要的一个参数在线监测工具的条件。可以看到,功耗增加随着切削速度的增加,加料速度和深度。这是很明显的,因为所有这三个参数的增加,材料去除率也增加,迫使系统花费更多的权力。 |
| 基于实验和分析可以看出使用汽油机油(SAE 40)加工期间减少电力需求。 |
| 论文组织如下。第二部分描述了方法。第三部分描述了实验和选择的因素、水平和办公自动化。第四部分着重于功耗。第五部分精心处理结果和数学方程用于预测能耗。主要情节和情节的交互影响本节所示。最后,第七节给出结论。 |
二世。相关工作和方法论 |
| 文献调查表明,有大量空间研究和探索领域的功耗。因此选择能耗作为输出参数。田口方法的深入研究加工、完成然后输入和输出参数。L9正交数组选择虽然正交阵列的分辨率很低。预测的值与实际值密切匹配的功耗和结果在90%的置信水平。 |
| 遵循下面提到的步骤作为指导方针,设计并进行实验。 |
| 1。定义流程的目标。 |
| 2。确定设计参数影响的过程。参数变量过程中影响性能指标如速度、饲料、深度等等,可以很容易地控制。 |
| 3所示。创建正交数组为参数设计显示列数和每个实验条件。正交阵列的选择是基于参数的数量和每个参数的水平的变化。 |
| 4所示。进行的实验表明在数组来完成收集数据测量性能的影响。 |
| 5。完整的数据分析来确定不同参数对性能的影响。 |
| 6。进行构象和验证实验来证实该回归方程的预测的准确性。 |
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三世。实验和选择的因素、水平和正交数组 |
| 在这项研究中,钢铁工件EN-24和EN-31维度¯20×70毫米。Kirloskar车床的加工进行了使用单点硬质合金工具。实验进行了干燥和润滑(湿)条件;使用汽油机油(SAE-40)是利用作为润滑剂,足够的油涂抹全面工件使用刷子。选择的因素的实验速度(S)、饲料(f),和深度的减少(d)。1级代表低水平,二级是中级和三级是高水平;1级速度、饲料和深度削减630(米/分钟),0.08(毫米/转速)和0.5(毫米)。2级和3级的值在表1中给出。 |
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| 选择一个合适的实验,正交阵列的总自由度需要计算。自由度定义为对比工艺参数的数量需要确定哪个更好,特别是如何更好。三个水平工艺参数两个自由度。自由度与两个过程之间的相互作用参数的产品两个自由度的过程参数。在这项研究中使用L9正交数组。每个切削参数是指定到一个列。设计矩阵生成使用Minitab第十四节。表2代表的编码值的因素。值1、2和3表示低电平,中级水平和高水平。这些值与表1中给出的值相对应。 |
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四、加工性能的措施 |
| 使用功耗等加工性能的措施。权力的方程isP = Fc * V, P是瓦特的电力,V是m / min的切割速度和Fc主切削力在联合国的力量消散主要在剪切带(由于剪切材料所需要的能量)和工具的倾斜面(由于tool-chip界面摩擦)。 |
诉实验结果 |
| 实验已经进行EN-24和EN-31材料按照设计矩阵得到。主效应和交互作用图已经绘制使用Minitab第十四节。功耗为材料的图形比较干燥和润滑条件下使用MS Excel。表3显示了切向力F (tan),饲料力F(饲料)和径向力F (rad),合成的部队,功耗实验值和预测值EN-24在无润滑条件下的能耗。实验值是通过使用下面的方程。 |
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| 图1所示。(一个)显示,功耗增加速度范围630到840年之间和之后保持不变;它与饲料和医生逐渐增加。图1 (b)显示速度v / s的互动情节提要,速度v / s医生,和饲料v / s DOC。在中、高速度和高进给速率功耗几乎是相同的。最低的功耗是观察到低速度、低饲料。推荐使用介质医生得到最优功耗。获得最低功耗低速度、低DOC和获得最高的功耗高速度和高医生。增加的功耗是观察到增加饲料和医生,在媒介医生所有提要的功耗是一样的。推荐使用介质医生得到最优功耗。 |
| 预测回归模型对电力消费 |
| 功率(prdt)干f = -0.7760 + 0.000779 + 7.773 + 0.2198 d科幻-0.007245 + 0.000105 sd -1.2232 fd + 0.000472 |
| 表4给出了部队,合成和功耗获得的值将EN-24润滑(湿)条件下。结果是平方和的平方根的所有力量。 |
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| 图2所示。(一)表明电力消费增长速度增加;它逐渐减少进给速率增加。没有多大变化的功耗医生0.5到1.0毫米但之后大幅增加。图2 (b),单位能耗的变化速度和较低的进给速率更明显,同时还观察到在中进给速率降低,单位变化在最高的进给速率最低。在中、高速度和高进给速率功耗几乎是相同的。最低的功耗是观察到低速度、低饲料。功耗是观察到的增加以提高速度和医生,在媒介DOC功耗几乎是840年和1000年一样的速度。在中医生所有提要的功耗是一样的。推荐使用介质医生得到最优功耗。获得最低的功耗较低的饲料和低DOC和获得最高功耗低饲料和高医生。 |
| 预测回归模型对电力消费 |
| 功率(prdt)湿f = -1.3635 + 0.001761 + 13.755 - 0.2683 - -0.015839 d科幻+ 0.000517 sd -0.486 fd + 0.003864 |
| 表5给出各种价值观的力量和功耗EN-31实验期间在无润滑条件下获得的。桌子上还显示了预测和实验值。 |
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| 图3所示。(一)表明,能耗增加逐渐的所有因素的水平增加。图3 (b)展示了速度v / s的互动情节提要,速度v / s医生,和饲料v / s EN-31-dry DOC。速度低功耗增加而增加饲料。在中速功耗仍然相当相同。在高速的功耗增加略有增加饲料从0.08到0.11,然后降低饲料0.11到0.16范围。在低速度与医生增加功耗增加。在中速功耗仍然相当相同。在中、低进给速率和媒介DOC功耗几乎是相同的。推荐使用提到提要和DOC的最优功耗。 |
| 预测回归模型对电力消费 |
| 功率(prdt)干f = -1.6981 + 0.001369 + 7.716 + 1.1053 -2.463 -0.000953 -0.006394 d科幻sd fd + 0.004577 |
| 表。6给出了各种价值观的力量和功耗实验期间获得EN-31润滑(湿)条件下。最好的价值获得速度、饲料、深度削减1000,分别为0.08和1.5。 |
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| 图4所示。(一)表明,能耗以增加的速度逐渐增加。为进给速率相当恒定;医生略有下降0.5到1.0,大幅增加从医生1.0到1.5毫米。图4 (b)展示了速度v / s的互动情节提要,速度v / s医生,和饲料v / s EN-31-wet DOC。速度低功耗增加而增加饲料。在速度和饲料率高功耗仍然相当相同。在高速增加的功耗降低略饲料从0.08到0.11,然后进一步降低饲料0.11到0.16范围。在低速度与医生增加功耗增加。速度中低功耗图显示了同样的趋势,功耗降低之后稍微增加医生和医生增加而增加。单位能耗的变化观察是统一所有提要和低,因此推荐使用中医生的各种饲料利率。获得更好的Ra值在低速度和低的医生。 |
| 预测回归模型对电力消费 |
| 功率(prdt)湿f = -1.7812 + 0.002121 + 16.033 + 0.322 -3.279 -0.000208 -0.01486 d科幻sd fd + 0.016008 |
VI。比较功耗EN-24和EN-31 |
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| 图5所示。(a)和(b)表明,获得的结果在90%置信水平即预测和实验值接近对方。图形的性质通过测绘结果图5所示(a)和(b),图表绘制在Microsoft Excel。上述方程可以用来预测能耗具有良好的精度与范围。这已经被进行构象证实和验证实验。结果可能会或可能不会产生正确的结果超出了范围。 |
七世。结论 |
| 预测值和测量值相当接近,表明发达能耗预测模型可以有效地用于预测切削过程的能耗有90%信心间隔两个案例(干和湿)。汽油的汽车废弃的机油可以用作润滑剂减少能耗是观察到,考虑材料的表面粗糙度也得到了提高。然而,它的化学效应对材料研究。 |
引用 |
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