SKH51磨削粗糙度模型研究及工艺优化应用*

2014-07-24肖军民

机械研究与应用 2014年4期

关键词：模型

肖军民，谢晋

(1.中山职业技术学院，广东中山 528404 ；2.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640 )

SKH51磨削粗糙度模型研究及工艺优化应用*

肖军民1，2，谢晋2

(1.中山职业技术学院，广东中山 528404 ；2.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640 )

基于SKH51高速钢磨削试验，利用最小二乘多元线性回归方法，推导并求解出了基于磨粒尺寸的表面粗糙度预测模型。基于求解出的粗糙度模型，利用序列二次规划优化方法针对企业实际的磨削问题，优选了合适型号的砂轮和磨削工艺参数。

磨粒尺寸；表面粗糙度；预测模型；磨削；优化；SKH51

Abstract: Based on experiments of grinding for SKH51 high-speed steel, the prediction model of surface roughness based on abrasive particle size is established by using of regression analysis method of least square. Aiming at the actual grinding problem in the enterprise, based on the model of surface roughness the appropriate model of grinding wheel and the optimal grinding parameters can be obtained by using of optimization method.

Key words: abrasive particle size; surface roughness; prediction model; grinding; optimization; SKH51

0 引言

要实现磨削工艺参数的优化选择，建立相应工件材料的磨削质量模型是非常关键的。文献[1]就对外圆切入磨削的参数优选进行了研究，以最大磨削效率为目标函数，以表面粗糙度和工件的烧伤为约束条件，采用遗传算法对磨削工艺参数进行了优化选择。在国内已有研究者开展了磨削表面粗糙度模型的研究，但目前研究的重点都倾向于磨削工艺参数对加工表面质量的影响，而关于砂轮磨粒度对表面质量影响的研究则非常少[2-4]。工厂生产中根据实际情况可能需要采用不同磨粒度的砂轮对工件进行加工，而目前国内考虑砂轮磨粒度的磨削粗糙度模型非常少，为了能够更好地满足实际生产需要，在试验的基础上构建基于磨粒尺寸的粗糙度预测模型是非常有意义的。