外圆磨削加工参数对材料去除率的田口法实验研究

工程科学与技术，国际期刊23（2020）405完整文章外圆磨削加工参数对材料去除率影响的田口法实验研究放大图片作者：Nesredin Chekole Deressea，Vivek Deshpandea，Ismail W.R.泰法湾a印度古吉拉特邦阿南德G H Patel工程技术学院机械工程系b坦桑尼亚达累斯萨拉姆达累斯萨拉姆大学工程技术学院机械和工业工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2019年2019年5月15日修订2019年6月3日接受在线预订2019年保留字：EN45钢AISI 9260田口法正交表材料去除率外圆磨削操作A B S T R A C T在加工过程中，影响材料去除率的因素很多，包括切削条件、刀具变量、机床状态和工件变量。在圆柱磨削过程中，由于需要大量的试验，需要耗费大量的人力、物力和财力，因此不容易考虑影响金属去除率的所有工艺参数因此，本研究使用田口方法研究了EN45钢材料外部CGP中工艺参数的影响。在外圆磨床上进行了L9正交试验.所考虑的加工变量是切削深度（DOC），进给速度（FR）和工作速度（WS）作为热处理工艺前后的响应参数。热处理工艺（HTP）改变了材料的物理和化学性能EN45的HTP通过在达到870-930°C的最终温度之前将工件缓慢加热到650-700 ° C开始。该工艺的重要因素包括工件传送设施、淬火介质、所用炉的类型、工件的尺寸和形状等。使用Minitab ® 18软件通过“信噪比”（SNR）和“方差分析（ANOVA）”描述输入和输出参数的影响。通过试验得出了影响切削力的显著因素和最佳切削条件。ANOVA表显示，热处理前切削深度（DOC）对MRR的影响水平为65.2%。然后，在热处理后，发现磨削的MRR的一个重要因素是进给率为57.1%。实验结果总结如下：DOC（0.025 mm）、WS（270 rpm）和FR（0.02 mm）。这项研究的独创性是基于存在较少或可能没有实验研究的EN45材料作为工件，已进行了优化工艺参数，使用田口方法外圆磨削和MRR。因此，在建立了EN45钢材料的加工参数后，所获得的结果是重要的。©2019 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍全球化给制造业带来了激烈的竞争[1，2]。巨大的经济重要性依赖于制造系统的设计和操作。大多数制造业认为机加工操作是一个关键过程[3]，特别是在实现所需的尺寸，形状和精度。有几种加工工艺，即车削、磨削、钻孔、锯切、焊接、拉削、切断和开槽。*通讯作者。电子邮件地址：taifaismail@yahoo.com，itaifa@udsm.ac.tz（I.W.R.Taifa）。由Karabuk大学负责进行同行审查。切削、锉削、铣削、铰削、镗孔、攻丝、螺纹加工、成形、刨削、珩磨等。其中，磨削广泛用于分立元件的精加工操作[4，5][6]。当零件的最终加工需要精确的公差和光滑的表面时，最好使用“磨削是一种非常昂贵的加工过程[7，8];因此，应在最佳条件下使用。根据Alajmi等人[9]的说法，“在磨削过程中，在更快的材料去除率与减少切削时间及其相关成本以及更短的刀具寿命或更高的刀具成本之间存在权衡。影响MRR、输出响应、温度、表面损伤和表面的https://doi.org/10.1016/j.jestch.2019.06.0012215-0986/©2019 Karabuk University.出版社：Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页：www.elsevier.com/locate/jestch406北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405在其它参数中，粗糙度包括（a）轮参数：尺寸、形状、粘合剂、结构、等级、粒度、磨料;（b）工件细节：化学成分、机械性能、断裂模式等;（c）机器细节：工作台系统、主轴系统、静态和动态特性等;以及（d）工艺参数：修整条件、这些都与许多领域（例如航空航天、船舶、汽车等）对零件和组件以及表面抛光的精度需求的增加相一致。1.1. 问题描述在切削加工过程中，影响材料去除率的因素很多，包括切削条件、刀具变量、机床状态和工件变量。在外圆磨削过程中，由于需要大量的实验，费时、费力、费钱，所以不容易考虑影响材料去除率的所有工艺参数然而，对于给定的设备和设置，选择具有最佳切削条件的最佳切削参数是一个重要的过程。选择优化的加工参数不是一个容易的过程。同样，为了提高MRR的质量，同时，设备CGP的最佳成本需要一个系统的方法。目前，有许多研究与外圆磨削条件的优化有关，当磨削不同的钢时。表1中总结的许多研究优化了不同种类的钢。然而，通过广泛的文献调查，我们没有发现，关于EN45钢材料的加工参数。因此，本研究主要针对EN45。1.2. 目标本研究旨在利用田口法在“外圆磨削作业”中，对MRR的加工参数进行优化。所考虑的最佳切削参数是“工作速度”（WS）、“切削深度”（DOC）和“进给量”（FR）参数。具体目标如下。a) 对外圆磨削工艺进行试验设计.b) 确定最佳切削条件以提高MRR。2. 文献综述2.1. 概述在材料加工工业中，一些研究人员已经对加工参数的优化进行了全面的研究。例如，Shaji和Radhakrishnan [11]分析了工艺参数，即工作速度、进料、修整模式和进料为主要参数。他们的研究考虑了三个水平和L9正交表。Shaji和RadhakrishnanAISI代表他们的研究部署了表1相关研究综述。材料工具参数质量参数最重要源EN31钢–进料速率，WS，进料中，选矿Sr–Shaji和Radhakrishnan软钢软钢高速钢SKH51Al2o3雨的大小，轮速DOC，表速度DOC、WS、FR性剥削、孕产妇和死亡率Sr工作速度[第30话]Alagumurthi等人[6]RO 99 2400 P5661AISI 4340AISI 4140硬化5L ±3HR硬化AISI 1040–SiCAl2O338A-60KV35Al2O3DOC，切割速度，FRDOC、WHS、道次、磨削速度DOC、FR、WS砂轮速度，磨削速度，DOCSR圆度SR，MMR进料速率–通过次数[12]Jirapatarasilp etal.[32个]Jagtap等人[13个国家]硬化AISI 5120 58HREN24Al2o3WA 60K5V砂轮速度，磨削速度，DOC工作速度、轮速、DOC通过次数–Jagtap等人[14个]Janardhan和KrishnaEN 24、EN 31模具钢Al2o3材料硬度、工件速度、磨削Sr–[33个]J. et al. [34个]软钢–轮DOC，切割速度MMR切削速度Kumar等人[35]EN 353，EN 31，EN 24，AA46K5V40DOC、硬度、工件速度粗糙度硬度George等人[三十六]EN24软钢AISI 0-1Al2o3钻石–DOC，工作台速度，轮速进给，DOC，轮速通过DOC、WS性剥削、孕产妇和死亡率MMR–速度，DOC通过次数[38]第37话：我的世界Sridhar等人[39]第三十九章AISI 316硬化55 HRCEN8DOC、切削速度、进给速度工件速度、流体、DOC性剥削、孕产妇和死亡率DOC–Mekala等人[40]塔克尔[41]304不锈钢工件速度、流体、DOCSr工作速度Ganesan等人[42]C40 E钢0.4-0.45–DOC，速度，FRSr饲料Kumar等人[43]OHNS（硬化）Al2o3FR、主轴转速、DOC性剥削、孕产妇和死亡率DOC，FRDeshmukh等人[44]EN 15AM（0.3至0.4）AISI 8620 SS410 AISI 4140–切削液、DOC、WS、进给、WHSWS、DOC、通过MMRMMR表面工件速度–库马尔和辛格·巴蒂亚[45]乔杜里和哈恩完成[46个]AISI D3工具钢EN8工件速度、轮速、DOC轮速、纳米颗粒尺寸、DOC、冷却剂速率，SrG比曲面所有冷却剂Ozay等人[10][47]第四十七话润滑剂完成注意事项：FR =进料速率; SR =表面粗糙度; DOC =切削深度; AISI =美国钢铁协会; MRR =“材料去除率”; WHS =轮速; WS =工作速度。北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405407Taguchi技术包括方差分析、信噪比、正交表和因子效应分析。Shaji和Radhakrishnan[11]得出结论，Alagumurthi等人[6]对使用DOE优化研磨工艺进行了比较研究。在该实验中，使用三个工艺参数（即，DOC、轮速和工作速度），在L4正交表上进行两水平因素的优化.Alagu- murthi等人[6]的研究发现了以下最佳切削条件：WS（300 rpm）、DOC（0.02 mm）和轮速（WHS）（1750 rpm）[6]。Alagumurthi等人[12]还进行了另一项研究，使用一些道次、工作速度、DOC和轮速作为工艺参数，采用三个水平的L9正交表。采用中碳结构钢（AISI 4340）进行DOE工艺对比.因此，选择了以下最佳条件：DOC在1级（300m m），WS在1级（65 rpm）和一些通过在3级（5遍）和WHS在2级（2000rpm）。Jagtap等人[13]探索了磨削操作过程参数的结果，以降低表面粗糙度并最大限度地提高AISI 1040钢的MRR。已取得的成果包括：将高砂轮速度设置为1910 rpm，将中等WS设置为224 rpm，最小道次为03，并部署400 m m的更高切削深度。Jagtap等人[14]硬化AISI 5120钢（58 HRC）作为工作-片.工艺参数使用轮速、WS、通过次数和DOC。质量特性考虑“表面粗糙度”和MRR。最佳工艺参数为DOC 500m m，道次3次，WS 80rpm，WHS 1910 rpm.2.2. 相关研究最受关注的输入参数（可控因素）总结见图1。 1即各种研究者使用的因素的百分比结果表明，DOC和WS是外圆磨削最重要的参数表1描述了其他研究人员进行的相关研究的汇总信息2.2.1. 材料去除率（MRR）Patel和Deshpande[15]将MRR解释为“单位时间内去除的材料或金属，对于工件的每一次旋转，环形材料层被去除。当量（1）可用于计算MRR[15]。MRR¼v×f×d100%由此v=''切割速度(mm/s）";f=''饲料（mm/rev）";d=Fig. 1. 所用工艺参数的出现频率。2.3. 确定的研究差距对外圆磨削工艺的文献综述导致了以下差距。首先，大多数研究人员研究了CGP上的一些工艺参数。 其次，大多数研究人员得出的结论是对其他目标进行了妥协，即最小化表面粗糙度会影响最大化MRR。最后，理论背景表明，可能没有研究人员研究EN 45，即使这样的材料可以在几个领域中应用。3. 实验设计方法学3.1. 介绍可以应用多种技术来优化制造操作，包括研磨工艺。还建议整合多种相关技术[16-18]，以建立统计学上有意义的结果，从而得出更好的在开发过程、产品或运行操作中广泛使用的一些方法包括实验设计（DOE）[19]、一次一个因素（OFT）[20]和构建-测试-修复（BTF）方法[21]。BTF方法被认为是最有效的一旦资源可用，优化过程就发生，而不考虑它们是否不准确。OFT方法通过一次试验一个因素来优化过程。其他工艺参数保持不变，直到研究每个因素的影响OFT方法是成本最高的方法，并且消耗大量时间。在公平交易方法下，没有考虑不同层次的因素[20实验设计方法是一种系统的、统计的方法，有助于解决工程问题。它主要在数据收集阶段使用技术和原则，以开发逻辑，有效和合理的工程结论。DOE方法主要应用于四个一般工程问题，即：表征或筛选、比较、建模和优化问题。DOE还有助于确定影响所研究操作的各种参数或因素与特定过程或操作的结果之间的因果关系。DOE方法消耗更少的时间，并且与OFT方法相比更便宜。在这里，重点主要放在优化输出上。3.2. DOE方法DOE是一种同时应用于探索多个参数（变量）影响的统计方法。DOE下的主要方法包括全因子和田口技术[22]。在这项研究中，作者应用L9正交表，并使用田口技术进行分析。根据Peace[23]，“正交意味着平衡而不是混合”，从“实验矩阵”的角度来看，正交意味着“统计独立”。这些过程的选择是由于进行的文献调查，表明如何有效地一直是“田口方法”在优化加工工艺参数的相关研究。3.2.1. 全因子设计FFD是设计实验，包括计划实验运行的谨慎部分（子集）这样做至少有两个根据Yerrawar和Arakerimath[24]，对于FFD，实验应该有这样设计的实验应该允许一起调查每个参数对响应变量的影响408北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405与所考虑的响应变量的参数之间的关系。实验需要输入参数。在设置实验时，每个水平的两个水平的集合因此，因此，对于两个水平的六个因子，需要26 = 64次试运行3.2.2. 田口方法田口玄一博士建立了一种方法，以减少大量确定因子效应的工作量[25]。田口技术是一个图2描述了“田口博士”为达到所需工艺质量而提出的三阶段工艺在工业中，减少变异作为提高质量的一种方式是很重要的[27]。Box和Bisgaard[28]也支持减少大规模生产的行业差异的过程，即“大规模生产的敌人是可变性”成功地减少它将总是简化流程，减少废料，降低成本关于批量生产，减少变化的方法之一是“田口方法”。这种方法是由田口方法也适用于大规模生产[27]。影响批量生产能力的变化来源可能是：第一，应该注意的是，这里[存在]相互作用，例如占空比变化和衰减之间的相互作用”加工过程还需要优化参数，以节省时间、成本和人力资源，使材料制造商能够继续开展业务。所有措施，包括不断减少“产品性能”特征的变化现在，对于大规模生产，应该有统计计划的实验，这些实验应该用于确定过程（和产品）因素（参数）的设置，以减少所需的实验可以通过计算机模拟实验或物理实验来完成。为了这项研究，进行了物理实验。因此，有三个基本特征，在brilliant-图二. 由“田口博士”倡导的三阶段过程工程活动、过程和产品，即优先性、通用性和再现性。优先性导致技术准备就绪;普遍性调整产品（或过程），以确保其满足或超过多样化的客户要求;重复性确保过程、系统或产品按照要求在稳健条件下运行[23]。3.3. 信噪比和性能测量SNR代表信噪比（SNR）。Taguchi将SNR描述为性能指标之一。过程质量可以通过首先开发一种评估输入参数对响应输出的影响的技术来确定。 响应的平均值或信号值概括了接近特定“目标值”的所需组件。术语“噪声”表示输出特性中不需要的部分。Taguchi将这两者结合起来，提供了SNR，用于测量。SNR的数学演变取决于三种不同的情况，即质量特性被用作“越小越好”，包括垫圈的收缩、水中的杂质、轴承磨损和汽车燃料消耗。当既不需要更大的值也不需要更小的值时，即最需要指定的值时，应使用这种情况。每个产品/过程因素水平的SNR当质量特性偏离“目标值”时，损失以二次曲线增加。此类类别包括产品尺寸，例如直径、厚度和长度;服务特性，例如管理参与程度;以及产品特性，例如油粘度[50]。3.4. 田口方法的步骤在大多数情况下，在田口方法下使用参数设计有五个主要阶段（见图3）。建议遵循所有阶段，对于本研究，所有阶段均应密切遵循。3.5. 正交表（OA）的选择过程“正交表”可以根据因素和相互作用、因素水平和成本考虑来选择。参数的确定方法有因果图法、头脑风暴法和流程图法。这项研究的实验涉及自由度与参数水平成正比因此，图4描述了用于实验设计的常用正交表。表2信噪比[49]。SNR实验目标数据特征SNR方程越小越好最小化响应A目标（最佳）值为零的非负数SNR¼-10×log. P.X2=n标称值是最佳目标响应，SNR仅负、零或正SNR¼-10×log。d2越大越好最大化响应正SNR¼-10log。P. .1=X2=n注：SNR =信噪比;d=方差或标准差;n=测量参数数量;X=平均值。北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405409图五. 使用的工件。图三.实验应用阶段的设计：并行过程（新学科）[23]。见图4。 常用的正交表及其水平[51]。重要的是要了解常见的实验情况和等效的实验配置（见表3）。本研究考虑L-9（34）4. 实验细节完成和高度的准确性表4描述了本研究中使用的外圆磨床的技术规格。4.2. 工件材料术语钢归因于锰、碳、铁的合金以及一种或更多种重要元素。设计的一般形式为AISI X1 X2 XX 3，其中1（合金组）：表示主要合金元素;2表示该组中的特定合金，3表示碳含量。本研究的实验使用了长度为130 mm、直径为40 mm的EN 45低碳钢（等效标准为AISI 9260）工件。EN 45可应用于弹簧、飞机、铁路运输、机床、军事武器、桥梁、剑和刀[52]等。有一个特定的化学成分，这是重要的是要考虑时，使合金。这有助于将其作为4.1. 机床外圆磨床（CGM）的重要性（图6）是平滑刚性支撑或旋转工件的外部或内部部分的直径。CGM也用于无心磨削。CGM是指工件（参见表4见图6。液压外圆磨床。图5）保持在卡盘中或支撑中心之间。它用于研磨所有类型的材料（即软或硬）在非常精细表面上液压外圆磨床技术条件。参数/item液压外圆磨床表3实验情况和等效实验规模[51]。内圆磨削加工尺寸外圆磨削工件尺寸100 mm内径和100 mm长200mm外径和600 mm长实验情况最大可能条件田口的大小实验砂轮A60 L5 V10，外径300 mm，厚度25 mm，内径76.2 mm7个三级因素2187 184个三级因素81 915两级因素32，768 1611两级因素2048 12工作台旋转至任意一侧最大工作台行程2.5度600毫米注：mm=毫米;°=度; A60 L5 V10 =等级;ID=内径;OD=外径。7个二级因素12883个两水平因素84410北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）4051Y2 =n合金钢9260。这种化学成分包括：0.56和96.085P、S、C、Mn、Si和Fe分别代表磷、硫、碳、锰、硅和铁。EN 45的机械性能示于表5中。4.3. 应用的冷却剂及其特性有几种类型的冷却剂，例如合成冷却剂，可溶性油（矿物油在水中的乳液）和直油[8]。本研究使用Synthomaxx-111作为水溶性切削油。我们使用了45升切削油，其中我们以1/3的比例混合了水。它是由特种乳化剂和石油油组成的“复合型可溶性切削油”。等冷却剂容易与水混合。Synthomaxx-111可用于数控车床，用于良好的切削亚硝酸盐和磨削，不含Cresol或苯酚，延长油底壳寿命，更好的表面光洁度和降低倾倒成本。该冷却液适用于金属切削和磨削加工.其目的是减少4.4. 质量特性的工艺参数选择见图7。因果图或石川的研磨过程。表6考虑的因素（参数）和水平。“因果图”是一种用于分析过程、产品或问题分散的该图旨在将影响和原因联系起来。该图有三个主要类别，即：原因列举、过程分类和离散度分析。从图7中可以清楚地看出，效果是要解决的问题，即，磨削零件的质量，以获得优化的加工参数。在设计一个实验之前，必须对一个特定的实验进行充分的计划。仔细的计划过程是完成任何DOE申请的关键过程。这一步也被称为头脑风暴。表6显示了根据头脑风暴法和外圆磨床操作员手册确定输入工艺参数和试验水平时考虑的因素和水平。该团队（具有机加工工艺方面的特定知识）制定了一系列因素。4.5. 正交表生成的结果基于L9正交表（OA）作为所使用的最小可能阵列。选择L9OA，如表7所示。表8表示物理描述。注：mm =毫米; rpm =每分钟转数（min）。表7L9正交表。试验编号DOC（P）工作速度（Q）进料速率（R）111121223133421252236231731383219332表8实验设置和切割条件。项目描述工件材料等级AISI 9255（长度130 mm，直径40 mm的EN45钢表5EN45低碳钢（AISI 9260）的机械性能[53]。化学成分1.8合金材料的0.04%最大值（S），0.035%最大值（P），96.08596.89%（Fe）材料去除率（MRR）机械性能指标拉伸强度，屈服440控制变量（切削参数）DOC（0.01、0.02、0.025 mm）;工作速度(80 150，270 rpm）;进料速率（0.01，0.015，0.02 转速/分钟）弹性模量200 GPa机械加工性40%剪切模量80.0 GPa刀具材料SiC机床液压外圆磨床方法学田口方法拉伸强度，极限770泊松体积模量160 GPa硬度，布氏184数据分析正交表选择Minitab® 18软件L9正交表断裂伸长率11目标函数越大越好硬度，维氏硬度221硬度，努氏硬度233硬度，洛氏硬度B 94方程. Pn ......你好。 Σ快！我¼1硬度，洛氏C 15注：Mpa =兆帕斯卡; Gpa =千兆帕斯卡; % =百分比。注：SiC =碳化硅; mm =毫米; rpm =每分钟转数（min）;q=密度; SNR =信噪比。信噪比（SNR）：1/4-10×log因子水平石川图123分类影响质量的因素（或进给量（mm/min）0.010.0150.02接地部件（见图7）。图7的输入是头脑风暴会议的输出。工作转速（rpm）DOC（mm）800.011500.022700.025北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405411.X实验条件、实验装置、化学性质和切削条件。4.6. 数据收集数据收集过程从样品制备开始，通过切割工件以获得适当的尺寸，然后转向特征所有从实验中收集的数据都使用“方差分析（ANOVA）”进行分析，以产生最佳结果。等式（2）和（3）分别计算信噪比和MRR。当量（2）考虑了“越小越好”的目标函数表11和12描述了热处理前后MRR的实验结果和SNR。为下一次磨削加工准备基准点车削加工后，我们为进一步的试验做了预研磨在实验过程中，我们遵循以下步骤：SNR¼ -10 ×logn1/1.. 1ΣY2=n！ð2Þ如下：分选磨井、称重工序、定功-MRR. . Wb-W aq1000. Wb-Wa1000 3工件和切削参数到适当的条件，开始磨削过程和时间测量过程中使用停止-¼Tm= ×1/4 Tm×q× m测量表面粗糙度和测量重量。5. 实验观察与分析5.1. 实验结果我们设置实验来检查工艺因素对热处理前后的“输出响应特性”（即MRR）的影响，其中工艺参数为DOC、FR和WS（用于单一相互作用）。表9和10显示了获得的结果。研究采用L9正交表，即在“外圆磨床”上进行9次试验.使用Minitab® 18统计软件进行分析。的Minitab ®18生成图8 -13和图15比17 图18是一个使用Microsoft® Excel 2016进行验证。5.2. 分析和讨论生成的结果根据实验数据，计算了信噪比和质量特性的平均值.应用主效应（响应曲线）评估其中Wb=加工前的工件重量（g）;Wa=加工后的工件重量（g）[54，55];n=试验中的试验次数;Yi=特定试验的结果;Tm=加工时间（s）;q=7.85 g/cm3 AISI 9255的密度;g= g。5.3. 输入参数对热处理前MRR的影响图图8和图9示出了在水平（1、2和3）下每个过程参数的MRR的平均值和SNR数据。图8显示了外圆磨削的MRR值，在DOC的影响下，从1级下降到2级，从2级上升到3级。外圆磨削的MRR值随着加工速度的增加而增加，进给量的影响也是如此。表13显示了MRR的SNR响应表：图图10是“相互作用图”，其中所示的线不是“平行的”。交互作用图有助于描述连续响应与一个分类因子之间的联系如何依赖于“第二个分类因子”的值。从图10中可以观察到，MRR的工艺参数之间的相互作用是显著的，因为在不同水平的MRR的响应是显著的。表9热处理前的实验结果。***DOC（mm）工作转速（rpm）进给速度（mm/min）重量（g）循环时间MRR（mm3/s）之前后110.01800.010.9950.9893590.002129420.011500.0151.00513360.001896730.012700.020.9810.9742560.003483840.025800.0150.9680.9621980.00386250.0251500.020.9620.9551380.006462560.0252700.010.9550.951220.005221670.02800.0210.9953250.00196980.021500.011.0091.0053460.001473390.022700.0150.9890.9812680.003803注：* =订单; ** =试用。表10热处理后的实验结果。***DOC（mm）工作转速（rpm）进给速度（mm/min）重量（g）循环时间MRR（mm3/s）之前后110.01800.010.9420.9372590.002459420.011500.0150.9250.922390.002665730.012700.020.9070.8971710.00745840.025800.0150.930.9251430.004454250.0251500.020.9150.9071210.008422560.0252700.010.8930.8871300.005879670.02800.020.9370.931690.005276980.021500.010.920.9151230.005178390.022700.0150.8970.8931210.004211注：* =订单; ** =试用。412北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405图8.第八条。该图显示了热处理前MRR的SN比的最重要影响见图9。热处理前MRR方法的主要影响因素。北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405413见图10。 热处理前MRR的相互作用。见图11。 热处理前MRR的相互作用。414北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）4050.0070.0060.0050.0040.0030.0020.001见图12。 热处理前MRR的相互作用。MRR（mm 3/sec）与进料速率（mm/min）的区间图平均值的95% CI0.0000.0100.015进给速度（mm/min）0.020合并标准差用于计算区间。图十三. 热处理前MRR的相互作用。MRR（mm3/sec）北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405415≥硬度试验机工件图14.热处理工艺。电炉空气冷却（标准化）差异具有“统计学意义”。因此，为了确定统计学显著性，我们评估了平均值差异的置信区间（a= 0.05）。使用Minitab® 18版本，DOC的DOF （ 2 ） 、 Adj SS （ 0.000015 ） 、 Ad MS （ 0.000007 ） 、 F 值（5.66）和P值（0.042）。由于p0： 05，因此DOC具有统计学显著性。<同样，对于工作速度，Adj SS为0.000003，Ad MS为0.000002，F值为0.55，P值为0.606。对于进料速率，p值为0.789。因此，模型结果表明，F为统计参数（Fisher当量（4）按百分比确定出资额。平方项贡献率×%× ×总平方和×100 × 4 ×表13和14包括基于Delta的排名这表明组合几乎相互作用。整体模型结果表明，5.4. 最佳水平为了研究工艺参数，进行了ANOVA。图11显示了MRR对“切削深度”的区间图，而图12显示了MRR对“切削深度”的区间图。图12和图13分别描绘了工作速度和进给速率的区间图。在区间图中（见图11），DOC（0.02 mm）是 基于图 11、不容易断定是否有响应参数和秩的显著性基于幅度给出。δ值和秩表明DOC对MRR的影响最大。研究结果还表明，建议的最佳MRR水平为P2Q3R3.5.5. 最优设计估计在此，预测置信区间（CI）以及相应的MRR值。95% CI应包括从“确认实验”中获得的平均响应参数值。所选工艺参数的最佳设定值为P2Q3R3.响应的估计均值SN比的主效应图数据意味-43-44-45-46-47-48-491 231 231 2 3信噪比：越大越好图十五岁热处理后SN比MRR的主要影响DOC工作速度饲料S N r a t iosMeanofSNratios416北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405DOC123工作速度123饲料123均值的主效应图数据意味0.00700.00650.00600.00550.00500.00450.00401 231 231 2 3图十六岁热处理后MRR平均值的主效应图MRR的相互作用图数据意味1 2 30.0080.0060.0040.0080.0060.0040.0080.0060.0041 2 3 1 2 3图十七岁热处理后MRR的相互作用图MRR的特征SNR使用方程计算。（5）MRR的估计平均值为1P2Q 3R 3¼0：005880。lP2Q 3R 3¼P2Q3R3-2Tl0 005181 0 004169 0 003968 0 007434 7lP2Q3R 3 1/4吨柴油P2-1吨柴油Q3-TR3-T5P2Q 3R 3¼：：DOC工作速度饲料DOC工作速度饲料平均值北卡罗来纳Deresse等人/工程科学与技术，国际期刊23（2020）405417¼1/4：FVe0.0090.008之前之后Fa（1，fe）= F0.05（1，2）=18.51对于MRR，CIs2011年12月8日星期五5月1日星期日星期日ffiffiffiffiffiffiffiffiffi1ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi1ffiffiffiΣffiffi ffi0 00475640.0070.006¼：×：1： 125- 3¼：0.0050.0040.0030.0020.00100 1 2 3 4 5 6 78910预计最佳SNR的95% CI为：. lP2Q3R3-C II

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