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体积21日,数量6, 2020年 |
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货号 | 605 | |
数量的页面(年代) | 17 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/meca/2020078 | |
网上发布 | 2020年10月16日 |
普通的文章
新型脉动MQL环境下硬车削温度的研究:一种实验和建模方法
印度奥里萨邦布巴内斯瓦尔-24,KIIT大学机械工程学院
*电子邮件:ramanujkumar22@gmail.com
收到:2020年5月20
接受:2020年9月27日
硬车削过程中总热量的产生对刀具的磨损、刀具寿命和工件表面的光洁度有很大影响。因此,用温度来测量这种热量成为实现良好的加工性能的必要条件。因此,本文对4340级钢在脉动MQL环境下的硬车削过程中三个不同区域的温度测量进行了研究。温度测量在三个不同的位置,即芯片-工具界面,侧面和被加工的工作表面(靠近工具-工作接触),和位置上的温度分别称为芯片工具界面温度(T),侧面表面温度(Tf)和被加工的工作表面温度(Tw)。用k型热电偶测量温度T和Tf,用Fluke制作红外热摄像机测量温度T和Tf。脉动MQL显著降低了温度,最高温度为110℃,相当于最高速度(200 m/min)条件下的芯片-工具界面温度(T)。在各试验中,温度的阶数变化趋势为:T > Tf > Tw。考虑16种温度的平均值,T比Tf大14.42%,比Tw大39.36%,Tf比Tw大21.79%。实验结果表明:对T和Tf,切削速度是影响最大的因素,其次是切削深度;对Tw,切削深度是影响最大的因素。此外,使用线性回归预测这些温度,反应T、Tf和Tw的绝对平均误差(MAE)分别为1.848%、0.542%和3.766%。 Additionally, the optimum setting of input terms are estimated using WPCA (weighted principal component analysis) and found to be直流1−(0.1毫米)fr2(0.08毫米/牧师)−风投2−(100米/分钟)Pt2(2)。
关键词:硬车削/脉动MQL /温度/线性回归/ WPCA
©AFM, EDP科学2020
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