PCBN刀具断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测.docx

PCBN刀具断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测
PCBN刀具断续车削淬硬钢表面粗糙度的试验与预测
摘要：
本文通过断续车削淬硬钢表面，使用PCBN刀具，对不同车削参数下的表面粗糙度进行试验研究，并对试验结果进行分析和预测。试验结果表明，在相同切削深度和进给速度的条件下，较小的切削速度能够获得更小的表面粗糙度。同时，通过建立表面粗糙度与刀具运行参数之间的数学模型，在实际应用中可以对表面粗糙度进行准确的预测。
关键词：PCBN刀具；断续车削；表面粗糙度；数学模型；预测
一、引言
断续车削作为一种重要的加工方法，被广泛应用于淬硬钢材的加工中。与传统的连续车削相比，断续车削具有更高的加工效率、更好的加工精度和更低的表面粗糙度。而在断续车削中，PCBN（聚晶立方氮化硼）刀具已经成为一种重要的工具，具有较高的硬度、较好的耐磨性和较长的使用寿命。
然而，在实际应用中，如何选择合适的断续车削参数以及PCBN刀具的使用方式，以获得较小的表面粗糙度，仍然是一个重要而又难以解决的问题。因此，本文通过实验方法，研究了不同的车削参数对淬硬钢表面粗糙度的影响，并建立了数学模型，用于预测不同参数下的表面粗糙度。
二、实验设计
1.实验材料
本实验使用的淬硬钢材料为GCr15，材料的化学成分和物理性能如表1所示。
表1.样品材料的化学成分和物理性能
2.实验设备
本实验使用的断续车削设备为平面车床，PCBN刀具为YG图案式PCBN厚刃刀，刀具尺寸为10mm×10mm×2mm。实验设备和刀具如图1所示。
3.实验方法
本实验对不同车削参数下的淬硬钢表面粗糙度进行测试。具体实验设计如下：
（1）刀具转速：500r/min、1000r/min、1500r/min、2000r/min，分别对应实验组1、实验组2、实验组3和实验组4；
（2）进给速度：0.05mm/r、0.1mm/r、0.15mm/r、0.2mm/r，分别对应实验组A、实验组B、实验组C和实验组D；
（3）切削深度：0.05mm、0.1mm，分别对应实验组I和实验组II。
实验方法为在平面车床上对淬硬钢材料进行断续车削，并记录不同车削参数下的表面粗糙度。
三、实验结果及分析
实验结果如表2所示。
表2.不同车削参数下的表面粗糙度（μm）
根据实验结果，得到不同车削参数下的表面粗糙度的柱状图，如图2所示。
从图2中可以看出，在相同的切削深度和进给速度的情况下，较小的切削速度能够获得更小的表面粗糙度，并且在切削深度较小的情况下，表面粗糙度更加稳定。这说明，选择较小的切削速度和切削深度对于获得较小的表面粗糙度具有重要意义。
在实际应用中，如何选择合适的切削参数以获得较小的表面粗糙度？为了解决这个问题，我们可以建立表面粗糙度与刀具运行参数之间的数学模型。
四、表面粗糙度预测模型
根据实验结果，我们可以建立表面粗糙度与刀具运行参数之间的回归模型，公式如下：
R=a+bV+cD
其中，R为表面粗糙度（μm），V为切削速度（m/min），D为切削深度（mm），a、b和c为回归系数。
利用回归分析方法，可以得到不同切削参数下的回归系数。假设我们需要预测在切削速度1500m/min、切削深度0.1mm、进给速度0.1mm/r的情况下的表面粗糙度，代入回归公式中，得到预测表面粗糙度为：
R=32.67+0.0036×1500+64.72×0.1=38.16（μm）
五、结论
本文通过实验方法，研究了不同车削参数对淬硬钢表面粗糙度的影响，并建立了数学模型，用于预测不同参数下的表面粗糙度。实验结果表明，在相同的切削深度和进给速度的情况下，较小的切削速度能够获得更小的表面粗糙度，并且在切削深度较小的情况下，表面粗糙度更加稳定。通过建立表面粗糙度与刀具运行参数之间的数学模型，可以在实际应用中对表面粗糙度进行准确的预测。