计算设计与工程杂志，卷。号12（2014）128~139www.jcde.org基于主轴测头、坐标测量机和表面粗糙度数据Tzu-Liang Bill Tseng1和Yongjin James Kwon2，*1德克萨斯大学埃尔帕索分校工业、制造和系统工程系，美国德克萨斯州埃尔帕索799682韩国水原市阿州大学工业工程系邮编443-749（2014年2月24日接收;2014年3月4日修订;2014年3月4日接受摘要本研究探讨加工参数的影响，因为它们涉及到加工功能的质量特性两个最重要的质量特性被设定为尺寸精度和表面粗糙度。在任何新购置的机床投入生产使用之前，系统地测试机床以找出不同参数设置如何影响加工质量是很重要的通过在最先进的Cincinnati Hawk Arrow 750立式加工中心（VMC）上进行具有3个水平和3个因素的实验设计（DOE）进行实证验证数据分析显示，显著因素是材料的硬度，对于尺寸精度，显著交互作用效应是硬度+进给，而对于表面粗糙度，显著因素是速度由于同样重要的是测量质量特性的仪器的能力，因此在VMC接触式探头读数和来自Mitutoyo坐标测量机（CMM）的内径测量值之间进行了比较。近年来，机械安装的接触式测头由于更适合现代制造环境而得到了广泛的接受实验数据表明，VMC接触式测头具有适合生产环境的测量能力测试结果可纳入工艺计划中，以帮助在后续运行中保持加工关键词：加工质量;三坐标测量机;实验设计;立式加工中心;尺寸精度;表面粗糙度1. 介绍在现代制造业中，使用计算机数控机床生产离散零件是很常见的根据精度和表面光洁度的要求，加工参数，有一个显着的影响零件质量，需要适当地设置。加工参数是工艺设计的重要组成部分参数设置不当可能会导致加工中出现不必要的复杂情况例如，颤振代表无法控制的过度振动，这会产生不可接受的表面质量[1]。机械加工中的振动可以通过使用计算机仿真工具来最小化仿真可以预测最佳的切削速度和进给速度范围，以实现无颤振加工，从而减少废料并提高零件质量。因为每台机床都有不同的特点-*通讯作者。联系电话：+82-31-219-2418，传真：+82-31-219-1610电子邮件地址：yk73@ajou.ac.kr© 2014 CAD/CAM工程师协会Techno-Press doi：10.7315/JCDE. 2014. 013仿真的重要性，如刚度，阻尼比和固有频率，预加工仿真的重要性适用于每台机器。特别是当机器是新购置的，机器的特性需要进行测试和确认。在这项研究中，CutPro®铣削仿真软件伴随着锤测试被用来生成一组振动自由切削参数。然而，模拟结果并没有提供一个全面的图片时，几种材料类型的加工在同一时间与不同的参数。重要的因素和潜在的相互作用需要确定，以实现高水平的加工质量在加工中同样重要的是测量仪器的可靠性，通过测量仪器可以确定零件的质量零件尺寸精度检查主要基于后处理检查，例如坐标测量机（CMM）。这种技术的缺点为了解决这个问题，一种安装在机器上的接触式测头开始流行起来，它具有与CMM相似的工作原理该探头能够在机械加工零件静止时测量T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139129图1.该实验装置的入口显示实际的切割和加速度计。固定在机器上（见图1）。通过将零件尺寸或测量信息直接提供给CNC控制器，可以实现闭环过程控制[2]。这对于现代计算机控制的生产环境尤其重要，在该生产环境中，在加工周期期间期望很少的人为然而，测头的精度受机床的位置精度和定位系统的影响因此，需要分析探头的能力，并可能与CMM测量结果进行比较三坐标测量机广泛应用于制造业的精密检测和质量控制，并被公认为是适用于评估机加工零件可接受性的可靠和灵活的量规比较将提供对接触式探头上反映的测量误差程度的为了表征加工质量属性，进行了一组切削首先分析机床结构的动态特性，以确定无颤振加工参数的范围（见图2）。在实际切削过程中，三分力测力计连续测量X、Y和Z方向的切削力，而三轴加速度计监测并记录振动。对实验数据进行了分析，发现所选择的切削参数这证明切割是在无颤振的条件下进行的。在这项研究中，刀具磨损的影响没有被考虑在DOE模型，因为一个人工诱导的刀具磨损不能设置为每一个本研究的主要贡献如下。在加工之前，进行了分析测试，以确定稳定的，无颤振的加工条件，并进行DOE，的条件。对三种常见材料的两个关键加工质量特性进行了测量，找出了影响最大的加工参数，为后续的工艺设计提供了决策依据此外，使用两种不同的量规测量孔径机器安装的接触式测头作为在线检测工具，而CMM用于后处理测量。比较了两种测量仪的读数，以验证哪些加工参数对孔径影响最大这项研究的结果预计将有助于开发一个计算机化的过程计划，这将是未来生产系统的支柱。本研究的总体结构如下。第一部分是绪论，阐明了研究的目的和意义第二部分详细介绍了切削试验的情况，第三部分介绍了切削试验的数据分析。第四部分是结论。2. 切削试验在本研究中，使用新收购的最先进的Cincinnati HawkArrow 750立式加工中心（VMC）进行DOE。通过切削实验，生产工程师可以系统地调整机床的设置，并在机床投入生产前了解哪些因素和相互作用对零件质量影响最大这一步是必要的，因为在金属切削中，大多数过程控制模型都是基于经验数据，不存在通用的数学模型[3-5]。在本研究中，选择了三个因素。的水平130T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139（一）（b）第（1）款图2.VMC的分析稳定性叶片：（a）径向切削深度1 mm，（b）径向切削深度12.7 mm。硬度系数有三种广泛用于汽车和航空航天工业的材料类型：6061-T6铝，7075-T6铝和ANSI-4140钢。使用CutPro®软件建立的速度和进给系数与适当的材料相关（如表1所示一套奇石乐®脉冲力锤和加速度计用于确定机床结构的频率响应函数（FRP），而1英寸端铣刀固定在主轴上（见图3）。该脉冲力测试确定了VMC，来自由锤子的冲击产生的力脉冲和用加速度计测量的响应信号FRF是一个用于模态分析的CutPro®输入模块，可获得分析稳定性叶瓣，以避免加工过程中的颤振。CutPro®软件生成的稳定性曲线图提供了切削深度和切削速度的组合。因此，轴向和径向切削深度和切削速度进行了调整，以实现无颤振加工。在加工过程中，使用振动传感器（奇石勒三轴交流）采集振动和切削力数据。T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139131图3.在Arrow 750 VMC上进行X轴和Y轴锤击测试加速度计，± 500 g，灵敏度：10 mV/g）和力测力计（奇石勒9257 B，灵敏度：-16 ~-33pC/lb）。对于1秒的记录长度，采样点的数量为5000图4和图5分别给出了AISI 4140钢的振动和切削力的代表性传感器信号。由于钢的硬度比铝块大得多，在实验过程中曲线图表明切割是非常稳定的。在图中，顶部窗口指示对应于切割的X和Y方向的通道0和1，而底部窗口指示对应于切割的Y和Z方向的通道1和2每个机加工块有两个阶梯孔（直径65和50 mm）。孔被选为关键质量特性。事实上，加工零件的圆度和圆柱度 构 成 了 工 程 中 最 基 本 的 几 何 特 征 [6 ， 7] 。 使 用Solidworks 3-D设计工具进行块设计（参见图6）。图纸文件被传输到特征凸轮，它将3-D图纸转换为G M代码（数控指令）的VMC。为了测量表面粗糙度，在每个直径上读取四个读数，每个重复样品总共读取八个读数为了测量每个孔的直径，选择四个点，这四个点相隔90度，并且沿着孔深度大约一半对主轴接触式测头进行了编程，实现了内孔尺寸的自动测量。之后，加工好的块被转移到Mi-表1.饲料和速度水平。tutoyo B403B CMM，并测量相同的点。因此，共读取了16个读数以比较孔径。为了确保圆形零件的正常功能，允许与真实圆的允许偏差以两个同心圆限定的公差带的形式存在，这决定了所需的尺寸和形状精度[6，7]。孔的公差为-0.1 mm，对应于ISO公差等级IT 10。公差使用表2.因素和水平。因素水平硬度速度饲料低（-1）6061铝慢慢中心（0）7075铝中期中期上限（+1）小行星4041快速快速表3.来自DOE的机加工块的洛氏硬度读数。材料饲料速度6061铝127 mm/min（-1）1250 rpm（-1）6061铝254 mm/min（0）2500 rpm（0）6061铝381 mm/min（+1）3750 rpm（+1）7075铝127 mm/min（-1）1250 rpm（-1）7075铝254 mm/min（0）2500 rpm（0）7075铝381 mm/min（+1）3750 rpm（+1）小行星414050.8 mm/min（-1）750 rpm（-1）小行星4140127 mm/min（0）1500 rpm（0）小行星4140254 mm/min（+1）2250 rpm（+1）号块第一平均二平均1-152.751.92-196.395.33-181.487.54-195.691.85-186.584.66-150.246.67-185.189.58-193.794.19-144.047.01-249.643.92-297.492.43-282.684.74-295.582.35-295.187.26-250.249.07-276.587.18-291.894.69-245.250.6132T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139（一）（b）第（1）款图4.AISI 4140钢（切割编号1）的主轴振动（加速度）传感器特征接触式测头和CMM。在本实验中实施了部分因子设计，以最大限度地减少运行总数，并确保对输出无显著影响如表1和表2所示，本实验的完全DOE设计将由三个因子组成，每个因子包含三个在此设置中，两次重复需要54个金属块（运行），而部分因析公式通过使用（33-1）x（2次重复）= 18次运行将时间和成本减少了33.3%实际的DOE设计矩阵是用Statistica生成的。 为了消除研磨过程中的潜在偏差，实施了运行顺序的随机化。为了测量硬度值，肩部上的三个点（即，一个平坦的环形表面在两个孔之间）的间隔为120度。对读数进行平均，并重复两次以获得代表性的硬度读数。三种材料类型的总体平均值分别为：6061 Al为43.2， 7075 Al为84.5，4140钢为92.4。表3显示了洛氏硬度读数。假设所有因素对铣削操作和尺寸质量的影响相同。因此，零假设设定为：H0：µ0 = µ1 = µ2 = 0。如果存在一个或多个具有显著影响的因素，则零假设将被拒绝，而备择假设将被接受：H1：µ0 µ 1 µ 2> 0。为了达到95%的确定性，置信水平设定为α = 0.05。T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139133（一）（b）第（1）款图5.AISI 4140钢的切削力传感器特征（切削编号1）。134T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139图6. Solidworks 3-D图块与入口显示加工块。3. 数据分析3.1 尺寸精度在使用CMM对机加工块进行后处理测量之前，使用标准球进行了过程能力研究球由同一个操作员测量，使用一系列过程，需要沿圆周测量点对4点和8点的两种既定模式中的每一种进行总共10次测量通过建立计算为3 σ值的每个点模式的标准差来确定自然公差测定三点Pat-tape的平均值为0.000248英寸。当将自然公差与制造商的0.0003英寸标准公差进行比较还对穿刺针进行了过程能力分析在从接触式测头和三坐标测量机收集测量数据之后，这些数据由在进行DOE分析之前，请遵循以下程序。首先，将接触式测头和CMM测量数据输入Minitab进行质量分析。对50 mm和65 mm孔径数据进行独立处理，以分析数据完整性，结果见图7和8. CMM和探头范围图的比较表明，块13和17在两种直径的两种测量方法之间存在异常量的变化此外，CMM过程能力表明数据有一致的向下偏移。Cp值表明CMM过程将在1.03 × 6σ范围内这些异常没有可辨别的原因其次，根据50 mm和65 mm直径数据计算过程能力，以确认过程一致性。CMM和探针数据被视为一个子组，以实现能力之间和能力范围内，并获得一个结果，该结果将给出有关整个过程的指示。两种直径的过程能力评价表明，Cp值为1.48（50 mm）和1.44（65 mm），两者均未失控。概率曲线显示正常的曲线形状。总体结果表明，该过程在正常范围内合理接近，但质量标准范围预计超过6σ。还将数据输入Statistica进行因子分析。对孔径数据进行独立处理，结果见表4至表7。50 mm的方差分析表显示，CMM具有显著的因素硬度+进给量的交互作用，而探针的方差分析表具有显著的因素硬度和硬度+进给量的交互作用对65-mm的方差分析表显示，CMM的显著因素为硬度和进给量，而交互作用为硬度+进给量。探针的方差分析表显示硬度的显著性因素和硬度+饲料的交互作用效应。图7.CMM探头（50 mm孔径）的过程能力分析T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139135图8.CMM探头（65 mm孔径）的过程能力分析表4. 50 mm CMM ANOVA表。因素SSDFMSFP块0.00010910.0001091.128619 0.319085(1)硬度（L）0.00007310.0000730.752583 0.410925硬度（Q）0.00004310.0000430.442882 0.524454(2)进料（L）0.00027210.0002722.825558 0.131282进料（Q）0.00048110.0004814.991952 0.055923(3)速度（L）0.00004310.0000430.446908 0.522624速度（Q）0.00012110.0001211.2586420.294451L × 2L0.000552免费WiFi0.0005525.722203* 0.043711*1L × 2Q0100.003667 0.953196误差0.00077180.000096SS共计0.00246217* 方差分析;变量：CMM_DV; R-sqr =.68662; R-adj =.33407(50_data.sta）3个3水平因子，2个区组，18个区组; MS残差=.0000964。表6. 65 mm CMM ANOVA表。因素SSDFMSFP块0.00011610.0001165.1310.053291(1)硬度（L）0.002502*免费WiFi0.002502* 110.4093* 0.000006*硬度（Q）0.00005110.0000512.23480.173292(2)进料（L） 0.000424*免费WiFi0.000424*18.7039*0.002530*进料（Q）0.00003710.0000371.61150.239957(3)速度（L）0.0000110.000010.43940.526029速度（Q）0.000613*免费WiFi0.000613*27.0372*0.000823*1L × 2L0.00001710.0000170.73570.4159871L × 2Q0.001439*免费WiFi0.001439*63.5085*0.000045*误差0.00018180.000023SS共计0.00684417* 方差分析：变量：CMM_DV; R-sqr =.97351; R-adj =.9437，3 3级因子，2个区组，18 μ m; MS残差=.0000227136T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139表5. 50 mm穿刺针ANOVA表。因素SSDFMSFP块0.00157110.001574.9951130.055862(1)硬度（L）0.002024*免费WiFi0.002024* 6.434182* 0.034897*硬度（Q）0100.0004470.983647(2)进料（L）0.00009719.70E-050.3070230.594658进料（Q）0.00022810.000230.7249810.419271(3)速度（L）0.00022410.000220.7129840.422985速度（Q）0.0001310.000130.4126040.5386191L × 2L0.00015910.000160.5043930.4977531L × 2Q0.001719*免费WiFi0.001719* 5.464627* 0.047590*误差0.00251680.00032SS共计0.00873617* 方差分析：变量：PROBE_DV;R-sqr=.712;R-adj=0.388(50_data.sta）3个3水平因子，2个区组，18个区组; MS残差= 0.0003145表7. 65 mm穿刺针ANOVA表。因素SSDFMSFP块0.00075610.0007564.996730.05583(1)硬度（L）0.002347*1 0.002347* 15.50766*0.004308硬度（Q）0100.002350.963506(2)进料（L）0.00005510.0000550.364530.563723进料（Q）0.00015810.0001581.043750.336849(3)速度（L）0.00000110.0000010.005110.944744速度（Q）0.00005910.0000590.39120.5490911L × 2L0.0000710.000070.463090.5153921L × 2Q0.001968*免费WiFi0.001968* 13.00280* 0.006922*误差0.00121180.000151SS共计0.00879517* 方差分析：变量：PROBE_DV; R-sqr =.86234; R-adj =.70747，33-水平因子，2个区组，18 μ m; MS残差=.0001513T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139137表8.DOE块测量表面粗糙度。WP50 mm65mm号X+（Ra）X-（Ra）Y+（Ra）Y-（Ra）X+（Ra）X-（Ra）Y+（Ra）Y-（Ra）1-10.610.680.650.580.540.710.560.561-20.580.620.570.730.680.640.680.752-10.740.720.710.820.800.890.890.852-21.101.581.210.841.061.240.931.023-10.580.580.580.760.650.550.610.653-20.680.660.630.581.021.330.930.644-10.740.800.680.710.720.680.830.724-21.150.950.981.281.041.071.131.265-10.610.550.630.550.580.550.610.645-20.510.520.850.571.100.941.071.106-10.530.550.520.550.530.550.540.646-20.700.840.710.640.840.860.700.857-10.600.570.660.600.700.620.680.587-20.780.540.580.580.890.960.990.868-10.510.650.680.770.580.530.550.668-20.890.861.110.990.810.730.850.809-10.620.590.580.710.610.670.650.599-20.700.830.750.750.930.950.991.11订单Ckd12854376* RA 0.8 x 5 um;校准至标准2.95 um，2.5 x5 * μ m校准两次，同时记录测量结果3.2 表面粗糙度对于表面粗糙度，在Statistica上运行实验分析表面粗糙度测量数据如表8所示。为操作参数选择两次运行，以创建两个区组。由于未考虑其他外部因素，区组可降低响应（DV：因变量）的创建了18份重复样品。独立变量（进料、速度和硬度）与DV的ANOVA和3-D图表显示，速度（RPM）是最重要的因素，其次是进料。改变速度将显著影响所需的表面光洁度，而进给可以改变，而不会像速度那样显著影响表面光洁度。减少进给量将减少表面光洁度读数。进一步的分析表明，材料硬度是否对表面光洁度有显著影响最显著的因素是速度，P值为0.0036和0.012。认为P值低于0.05对结果有显著影响P值为0.055，表明饲料不是显著因素，尽管它对结果有影响进给量和硬度的3-D图显示，低进给速率与高硬度材料相结合，可提供更好的表面光洁度。这种情况不会产生预期的效果-表面粗糙度最多为0.75μ m（见图9）。的3-D速度和进给的曲线图显示了这两个因素之间更好的关系。较低的速度（RPM）和低和较高的进料将为因子的变化提供更大的空间（参见图10）。速度和硬度的三维图对这两个变量的结果有更大的影响较慢的RPM和较高的硬度将产生最佳的表面光洁度（见图11）。为了进一步证明RPM是最重要的因素，在2500 RPM下对6061-Al块进行额外的20次重复研磨。硬度将被认为是实验的最低水平，速度在中间范围。20个试验块的平均表面粗糙度读数为0.92μ m。对于7075-Al，共加工了另外19个试验块，并以相同方式进行测量对以1500 RPM研磨的17个钢块进行的附加测试产生了1.16μ m的平均表面粗糙度读数钢代表了硬度的最高水平和中档的速度当与图9的3D生成的图表相比时，数据落在可接受的表面光洁度的绿色范围在这三个人中，钢铁是一个更好的选择。实验表明，铝块的RPM可以降低，并获得更好的表面光洁度。如果转速较慢，钢的性能会更好图12和图17显示了附加测量数据，表示沿+/- X和+/- Y方向每个孔径的四个表面粗糙度在该附加切割中，使用单个工具切割每种材料。对于6061-Al块的65 mm孔，随着切削的继续，表面粗糙度增加，这可能与刀具磨损有关。然而，7075- Al外壳的50 mm孔径，读数相当恒定。对于钢块，上升趋势更为突出，但如果使用更坚固的刀头，则可能有所不同138T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139图9.进给量和硬度的三维图图10.速度和进给量的三维图图11.速度和硬度的三维图T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~139139图12.6061-Al块的表面粗糙度（50 mm孔径）。图14.707-Al块的表面粗糙度（50 mm孔径）。图13. 6061-Al块的表面粗糙度（65 mm孔）。图15.707-Al块（65 mm孔）的表面粗糙度图16. 4140钢块（50 mm孔径）的表面粗糙度。图17. 4140钢块（65 mm孔）的表面粗糙度。140T.Tseng等人/Journal of Computational Design and Engineering，Vol.号12（2014）128~1394. 结论本研究找出了对特选机影响最大的因素因此，零假设被拒绝。影响孔径尺寸精度的因素很多。实验表明，三坐标测量机和探针测量之间存在差异。此外，Statistica软件和ANOVA生成已将因子速度确定为表面粗糙度的最显著因子经验表明，较慢的进给速度和较高的速度会产生更好的表面光洁度，这是通过单因素实验来验证的三因素、三水平试验表明，通过改变这些因素，可以获得不同的和可能需要的表面光洁度的本研究中对CMM和测头直径读数的研究对于当今的制造环境非常有用致谢本研究由韩国教育部国家研究基金会（NRF）资助的基 础 科 学 研 究 计 划 （ 批 准 号 ： NRF-2013 R1 A1A2006108）支持。这项工作也得到了国家科学基金会（DUE-TUES-1246050）的支持。作者谨对他们的财政支持表示衷心的感谢引用[1] Kalpakjian S，Schmid S.制造工程与技术。第5版PrenticeHall，Upper Saddle River（NJ）;美国; 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