基于LabVIEW的铣削工艺参数优化系统

基于LabVIEW的铣削工艺参数优化系统

论文摘要

加工过程中切削用量的选择对表面粗糙度有着很大的影响,选择合适的切削用量可以降低表面粗糙度值,提高加工质量、增强零件的耐磨性、提高零件配合精度和耐腐蚀性能。本文基于LabVIEW8.6编程软件和响应面方法设计了铣削工艺参数优化系统。对45钢进行铣削试验研究,建立切削力和表面粗糙度的数学模型。并以表面粗糙度为目标,对切削用量进行优化。这为进一步分析切削用量对加工质量的影响提供了有益的参考。本文主要研究工作如下。(1)综述了虚拟仪器的发展历史和研究现状、LabVIEW在机械工程中的广泛应用,及响应面方法在优化设计中的应用,并给出了本文的主要研究内容和总体思路。根据响应面方法的基本理论,给出响应面方法建模的一般形式和响应面模型分析方法,最后探讨了几种基于响应面的试验设计方法。(2)构建测试硬件系统。根据虚拟仪器技术,分析不同总线的优缺点,选择PCI总线系统,建立硬件测试系统。采用通用立铣刀在立式加工中心对45钢进行单因素和多因素铣削试验,通过压电传感器连接数据采集卡进行切削力的在线采集,并用光切法显微镜测量加工后的表面粗糙度值。(3)编写软件系统。将响应面方法融入到LabVIEW的编程中,建立铣削参数优化系统。分别设计了该系统的采集模块、试验方案模块、数据分析模块和模型建立模块等。开发了试验方案—在线数据采集—响应面模型建立—参数优化的集成平台。其中,试验方案模块可以自动生成不同因素和不同水平的多个中心组合试验方案,这不仅丰富了LabVIEW的编程功能,同时还可以像LabVIEW程序面板中自带的函数模块一样用于工程试验设计之中。本文根据该试验方案模块生成的试验方案进行了4因素5水平的铣削试验,建立了切削力和表面粗糙度的数学模型。(4)分析表面粗糙度数学模型,优化切削用量。结合单因素试验中各切削因素对表面粗糙度的影响,分析了4因素5水平试验结果。对模型进行显著性检验。将本文所得的表面粗糙度模型与应用Design-Expert软件所得的响应面模型进行比较,结果表明,两者所得的表面粗糙度模型精度基本上一致。以表面粗糙度最小化为优化目标,优化切削用量,得到最优表面粗糙度值下的切削用量。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 虚拟仪器与 LabVIEW
  • 1.2.2 铣削参数优化设计
  • 1.3 本文研究内容
  • 1.4 本章小结
  • 第二章 响应面方法
  • 2.1 响应面方法原理
  • 2.1.1 响应面模型
  • 2.1.2 模型检验
  • 2.2 切削力和表面粗糙度的数学模型
  • 2.2.1 切削力数学模型
  • 2.2.2 表面粗糙度数学模型
  • 2.3 响应面分析
  • 2.4 试验设计
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 系统硬件组成
  • 3.1 切削力的测量
  • 3.1.1 试验设备
  • 3.1.2 测量原理
  • 3.2 表面粗糙度的测量
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 软件系统设计
  • 4.1 软件系统总体设计
  • 4.2 试验设计模块
  • 4.3 数据采集模块和数据分析模块
  • 4.3.1 信号采集和数据存储
  • 4.3.2 测力仪标定
  • 4.3.3 数据分析模块
  • 4.4 模型建立模块
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 切削用量优化
  • 5.1 试验数据分析
  • 5.1.1 单因素试验数据分析
  • 5.1.2 中心组合设计试验数据分析
  • 5.2 响应模型分析
  • 5.2.1 表面粗糙度数学模型
  • 5.2.2 模型的显著性检验
  • 5.2.3 回归系数的显著性检验
  • 5.3 切削用量优化
  • 5.3.1 响应面模型求极值点
  • 5.3.2 切削用量优化
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A: 攻读学位期间发表的研究成果
  • 相关论文文献

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