CN108280297A - 一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 - Google Patents
一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108280297A CN108280297A CN201810066761.5A CN201810066761A CN108280297A CN 108280297 A CN108280297 A CN 108280297A CN 201810066761 A CN201810066761 A CN 201810066761A CN 108280297 A CN108280297 A CN 108280297A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lubricating
- cutting
- cooling
- heat
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 230000001050 lubricating effect Effects 0.000 title claims abstract description 70
- 238000001816 cooling Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 24
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 21
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 48
- 239000002173 cutting fluid Substances 0.000 claims description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 23
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 claims description 11
- 239000004033 plastic Substances 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 6
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 3
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 3
- 239000003595 mist Substances 0.000 claims description 3
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 3
- 230000035515 penetration Effects 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 3
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 claims description 3
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 2
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 7
- 235000019198 oils Nutrition 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000007514 turning Methods 0.000 description 2
- 229910001069 Ti alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 239000011247 coating layer Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 description 1
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 description 1
- 235000015112 vegetable and seed oil Nutrition 0.000 description 1
- 239000008158 vegetable oil Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Automatic Control Of Machine Tools (AREA)
Abstract
本发明公开了一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法，主要包括：根据微量润滑切削加工的特点建立冷却润滑工艺参数优化目标函数，根据所述优化目标函数建立参数优化模型中的优化变量、约束条件，以保证冷却润滑效果因子取得最佳值为优化目标，给出了微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化设定方法，通过寻优算法可以得到最优参数组合，该方法可以有效提高冷却润滑效果，可以提高切削效率，降低刀具切削力，同时可以均匀降低加工区、刀具和工件的温度，有效抑制刀具磨损，提高刀具耐用度，改善已加工表面的加工质量。
Description
技术领域
本专利涉及新型绿色数控切削加工领域，尤其涉及一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法。
背景技术
微量润滑技术(Minimal Quantity Lubrication，MQL)是将压缩气体与极微量润滑液混合汽化后喷射到加工区对刀具和工件之间的加工部位进行有效的润滑，可以大大减少刀具-工件和刀具-切屑之间的摩擦，起到抑制温升、降低刀具磨损、防止粘连和提高工件加工质量的作用。使用的润滑液很少而效果却十分显著，既提高了工效，又不会对环境造成污染。微量润滑法所使用的润滑液用量非常少，一般为0.03～0.2L/h，而一台典型的加工中心在进行湿切削时，切削液用量高达20～l00L/min，而且微量润滑技术只要使用得当加工后的刀具、工件和切屑都是干燥的，避免了后期的处理，清洁和干净的切屑经过压缩还可以回收使用，完全不污染环境，故又称之为准干式切削。
已有的研究结果表明微量润滑切削技术在一些难加工材料的切削加工中有着优异的效果，然而对此项技术的研究还存在着一些关键问题有待于进一步解决，主要有：(1)微量润滑切削对切削区的冷却润滑作用效果对被加工材料的切削性能有着重要的影响，而目前还欠缺对微量润滑切削的冷却润滑效果的评价； (2)对微量润滑切削技术还缺乏系统性的试验研究，难以对不同被加工材料提供微量润滑切削的优化工作参数及应用工艺数据。
发明内容
针对微量润滑切削技术研究中存在的问题及国内外对难加工材料低温高速切削研究工作甚少的现状，本发明公开了一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法，提出了一个微量润滑冷却润滑效果因子，并给出了微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化设定方法，为实际生产提供指导。
为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法，包括以下步骤：
(a)根据微量润滑切削加工的特点建立冷却润滑工艺参数优化目标函数；
(b)根据所述优化目标函数建立参数优化模型中的优化变量、约束条件；
(c)求解步骤(a)和(b)建立的冷却润滑工艺参数优化模型。
按上述方案，所述的步骤(a)中的目标函数为微量润滑的冷却润滑效果因子与最佳值差的绝对值，其表达式为G＝|η-η*|；
式中，η—微量润滑的冷却润滑效果因子，该值越小，冷却能力越大，但是并不代表是最佳取值；
η*—冷却润滑效果因子的最佳取值，与能耗、加工效率、碳排放量、切削力、切削温度、刀具磨损、已加工表面质量(包括已加工表面粗糙度、加工硬化、残余应力等)及切屑折断情况等有关，不同的加工条件是不一样的，但可以通过制造商的数据样本、产品手册、在线样本等数据；制造企业生产车间使用的切削数据；实验室切削加工数据；文献中的切削数据、数据手册等；切削加工仿真软件的仿真优化数据(不局限于这几种数据获取途径)等途径搜集大量切削数据，并结合专家系统及机器学习等方法，进行不断地自学习、不断地进行修正，最终可以得到一个固定的值。
按上述方案，所述的微量润滑的冷却润滑效果因子η计算公式为
式中，Qs—单位时间内基本变形区(剪切变形区)塑性变形产生的热量；
Qf—单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量；
Qm—单位时间内冷却润滑介质带走的热量。
上述机床切削加工过程中的热量参数具体计算公式如下：
需要说明的是，在本次计算中假定剪切面的塑性变形功完全变成热；忽略单位时间内刀面－工件接触区产生的热量；
(1)计算单位时间内剪切面的塑性变形产生的热量Qs，其表达式为
式中，Fc—主切削力(或切向力)，N；
Fp—切深抗力(或背向力、径向力、吃刀力)，N；
φ—剪切角，°；
γ0—刀具前角，°；
νc—切削速度，m/s；
J—热功当量。
(2)计算单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量Qf，其表达式为
(3)计算单位时间内冷却润滑介质带走的热量Qm，其表达式为 Qm＝hA(T-T0)；
式中：h—换热系数，
h0—自然空冷时的换热系数，W/(m2·K)；
α0—喷嘴影响系数，与喷嘴形状、喷射角度、喷射距离有关；
α1—压缩气体的压力影响系数；
α2—切削液用量影响系数，与切削液油雾颗粒、流量及浓度大小有关；
α3—与冷却方式有关(外冷、前刀面内冷、后刀面内冷、整体内冷等)；
α4—气体介质影响系数，与气体介质种类有关(空气、氮气、CO2等)；
P—供气压力，MPa；
q—切削液用量，mL/h；
A—换热面积，m2；
T—切削区的平均温度，℃；
T0—压缩气体的初始温度，℃。
按上述方案，步骤(b)中的优化变量主要包括供气压力P，切削液用量q；约束条件主要包括供气压力约束Pmin≤P≤Pmax，切削液用量约束qmin≤q≤qmax；
式中，Pmin—供气压力最小值Pmin；
Pmax—供气压力最大值Pmax；
qmin—润滑油供给量的最小值；
qmax—润滑油供给量的最大值。
按上述方案，步骤(c)具体包括以下由计算机执行的步骤：
(c1)设定目标函数初始值G0，给定供气压力和切削液用量的初始值P0和q0；
(c2)令P＝P0、q＝q0，判断约束条件不等式是否成立？如果成立，转入步骤(c3)，否则重新分配供气压力和切削液用量的初始值，转入步骤(c1)；
(c3)计算目标函数G的值；
(c4)判断不等式G＜G0是否成立？如果成立，则令G0＝G，供气压力 Py＝P，切削液用量qy＝q，转入步骤(c5)，否则调整P0、q0的值，转入步骤(c1)；
(c5)输出最优供气压力Py，最优切削液用量qy。
本发明与现有技术相比具有如下优点和效果：
与现有技术相比，本申请专利提出了一个微量润滑冷却润滑效果因子，对微量润滑切削的冷却润滑效果的评价，根据微量润滑切削加工时所用不同的冷却方式，以保证该因子取得最佳值为优化目标，通过寻优算法可以得到最优参数组合，该方法可以有效提高冷却润滑效果，可以提高切削效率，降低刀具切削力，同时可以均匀降低加工区、刀具和工件的温度，有效抑制刀具磨损，提高刀具耐用度，改善已加工表面的加工质量。
附图说明
图1一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法总流程图；
图2步骤(c)的计算流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法，包括以下步骤(计算框图如图1所示)：
(a)根据微量润滑切削加工的特点建立冷却润滑工艺参数优化目标函数；
按上述方案，所述的步骤(a)中的目标函数为微量润滑的冷却润滑效果因子与最佳值差的绝对值，其表达式为G＝|η-η*|；
式中，η—微量润滑的冷却润滑效果因子，该值越小，冷却能力越大，但是并不代表是最佳取值；
η*—冷却润滑效果因子的最佳取值，与能耗、加工效率、碳排放量、切削力、切削温度、刀具磨损、已加工表面质量(包括已加工表面粗糙度、加工硬化、残余应力等)及切屑折断情况等有关，不同的加工条件是不一样的，但可以通过制造商的数据样本、产品手册、在线样本等数据；制造企业生产车间使用的切削数据；实验室切削加工数据；文献中的切削数据、数据手册等；切削加工仿真软件的仿真优化数据(不局限于这几种数据获取途径)等途径搜集大量切削数据，并结合专家系统及机器学习等方法，进行不断地自学习、不断地进行修正，最终可以得到一个固定的值。
按上述方案，所述的微量润滑的冷却润滑效果因子η计算公式为
式中，Qs—单位时间内基本变形区(剪切变形区)塑性变形产生的热量；
Qf—单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量；
Qm—单位时间内冷却润滑介质带走的热量。
上述机床切削加工过程中的热量参数具体计算公式如下：
需要说明的是，在本次计算中假定剪切面的塑性变形功完全变成热；忽略单位时间内刀面－工件接触区产生的热量；
(1)计算单位时间内剪切面的塑性变形产生的热量Qs，其表达式为
式中，Fc—主切削力(或切向力)，N；
Fp—切深抗力(或背向力、径向力、吃刀力)，N；
φ—剪切角，°；
γ0—刀具前角，°；
νc—切削速度，m/s；
J—热功当量。
(2)计算单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量Qf，其表达式为
(3)计算单位时间内冷却润滑介质带走的热量Qm，其表达式为 Qm＝hA(T-T0)；
式中：h—换热系数，
h0—自然空冷时的换热系数，W/(m2·K)；
α0—喷嘴影响系数，与喷嘴形状、喷射角度、喷射距离有关；
α1—压缩气体的压力影响系数；
α2—切削液用量影响系数，与切削液油雾颗粒、流量及浓度大小有关；
α3—与冷却方式有关(外冷、前刀面内冷、后刀面内冷、整体内冷等)；
α4—气体介质影响系数，与气体介质种类有关(空气、氮气、CO2等)；
P—供气压力，MPa；
q—切削液用量，mL/h；
A—换热面积，m2；
T—切削区的平均温度，℃；
T0—压缩气体的初始温度，℃。
(b)根据所述优化目标函数建立参数优化模型中的优化变量、约束条件；
其中，优化变量主要包括供气压力P，切削液用量q；约束条件主要包括供气压力约束Pmin≤P≤Pmax，切削液用量约束qmin≤q≤qmax；
式中，Pmin—供气压力最小值Pmin；
Pmax—供气压力最大值Pmax；
qmin—润滑油供给量的最小值；
qmax—润滑油供给量的最大值。
(c)求解步骤(a)和(b)建立的冷却润滑工艺参数优化模型。
其具体包括以下由计算机执行的步骤(计算框图如图2所示)：
(c1)设定目标函数初始值G0，给定供气压力和切削液用量的初始值P0和q0；
(c2)令P＝P0、q＝q0，判断约束条件不等式是否成立？如果成立，转入步骤(c3)，否则重新分配供气压力和切削液用量的初始值，转入步骤(c1)；
(c3)计算目标函数G的值；
(c4)判断不等式G＜G0是否成立？如果成立，则令G0＝G，供气压力 Py＝P，切削液用量qy＝q，转入步骤(c5)，否则调整P0、q0的值，转入步骤(c1)；
(c5)输出最优供气压力Py，最优切削液用量qy。
实例
为了验证本发明，通过实验对微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数进行优化计算，实验加工工艺为车削，机床为CA6140，试样材料为Ti6A14V(TC4)，直径d＝150mm，总长l＝150mm，具体实验参数和微量润滑参数的选择见表1，刀具为TiCN涂层WC基硬质合金车刀，涂层厚度3～4μm，几何参数见表2，刀具具有内部通路，此次实验采用外部喷液方式，气体介质为压缩空气，所用润滑液为安默琳公司的MIRCOL-UBE1000-20型植物油某环保润滑油，喷管处于刀具的前刀面，和机床主轴方向呈45°夹角。
表1微量润滑切削实验参数
表2刀具几何参数
(a)根据微量润滑切削加工的特点建立冷却润滑工艺参数优化目标函数；其中，步骤(c2)中的目标函数为微量润滑的冷却润滑效果因子取得最佳值，其表达式为G＝|η-η*|；
式中，η*＝0.187，是通过实验室切削加工获取数据，并结合专家系统及机器学习等方法，进行不断地自学习、不断地进行修正，最终得到一个固定的值。
其中，微量润滑的冷却润滑效果因子η计算公式为
上述机床切削加工过程中的热量参数具体计算公式如下：
(1)计算单位时间内剪切面的塑性变形产生的热量Qs，其表达式为
(2)计算单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量Qf，其表达式为
(3)计算单位时间内冷却润滑介质带走的热量Qm，其表达式为 Qm＝hA(T-T0)；
式中：h0＝56.46W/(m2·K)；α0＝0.91；α1＝0.628；α2＝0.0015；α3＝1.0；α4＝1.0；T0＝20℃。
本实施例中采用Kistler9265B动态压电测力仪测量了切削过程中的X、Y、 Z三向切削力(Fx、Fy、Fz)，测力仪的基本技术参数为灵敏度0.05N，量程±15kN，刚度1μm/kN，响应频率1.5KHz。测力仪的信号经Kistler5019A电荷放大器放大后，由计算机进行数据采集，再应用软件Dynoware对获得的力信号进行分析处理。车削时，取稳定切削时切削力峰值的均值作为切削力的测量值。
本实施例中选用自然热电偶法测量切削区平均温度。自然热电偶由钛合金 TC4和WC基硬质合金刀具组成。当刀具与工件接触区的温度升高以后，就形成了热电偶的热端，而工件的引出端和刀具后端，保持室温，形成了热电偶的冷端。这样在刀具与工件的回路中便产生了热电势，利用HP3562动态信号分析仪记录热电势的数值，通过已求得的TC4与WC基硬质合金的热电偶标定曲线，便可换算出切削温度。
(b)根据所述优化目标函数建立参数优化模型中的优化变量、约束条件；
其中，优化变量主要包括供气压力P，切削液用量q；约束条件主要包括供气压力约束0.1MPa≤P≤0.8MPa，切削液用量约束10mL/h≤q≤70mL/h；
(c)求解步骤(a)和(b)建立的冷却润滑工艺参数优化模型。
其具体包括以下由计算机执行的步骤(计算框图如图2所示)：
(c1)设定目标函数初始值G0＝1×1010，给定供气压力和切削液用量的初始值P0＝0.1MPa和q0＝10mL/h；
(c2)令P＝P0、q＝q0，判断约束条件不等式是否成立？如果成立，转入步骤(c4)，否则重新分配供气压力和切削液用量的初始值，转入步骤(c1)；
(c3)计算目标函数G的值；
(c4)判断不等式G＜G0是否成立？如果成立，则令G0＝G，供气压力 Py＝P，切削液用量qy＝q，转入步骤(c5)，否则调整P0、q0的值，转入步骤(c1)；
(c5)输出最优供气压力Py＝0.56MPa，最优切削液用量qy＝41mL/h。
最后，将优化后的工艺参数设定值应用于试验机床，并对加工过程进行测量。为了方便比较，分别给出采用本发明所述方法与传统方法得出的供气压力、切削液用量、平均切削温度、平均切削力、刀具磨损、工件粗糙度以及目标函数，如表3所示。通过表3可以看出，采用本发明所述的方法后，切削液用量、平均切削温度、平均切削力、刀具磨损、工件粗糙度数均有所下降，优化目标函数值由传统方法的0.107降低到优化后的0.001，说明该方法可以有效提高冷却润滑效果，可以提高切削效率，降低刀具切削力，同时可以均匀降低加工区、刀具和工件的温度，有效抑制刀具磨损，提高刀具耐用度，改善已加工表面的加工质量。
表3实施例与传统方法的切削用量与切削液流量综合优化结果
需要说明的是，本发明优化的润滑冷却工艺参数为供气压力、切削液用量，对于大部分的机床而言，这两个润滑冷却工艺参数均有设置，为了控制高效绿色环保的机械加工制造过程的冷却润滑效果，只需在本发明提出优化模型的基础上稍加改进即可。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
(a)根据微量润滑切削加工的特点建立冷却润滑工艺参数优化目标函数；
(b)根据所述优化目标函数建立参数优化模型中的优化变量、约束条件；
(c)求解步骤(a)和(b)建立的冷却润滑工艺参数优化模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的步骤(a)中的目标函数为微量润滑的冷却润滑效果因子与最佳值差的绝对值，其表达式为G＝|η-η*|；
式中，η—微量润滑的冷却润滑效果因子，该值越小，冷却能力越大，但是并不代表是最佳取值；
η*—冷却润滑效果因子的最佳取值，与能耗、加工效率、碳排放量、切削力、切削温度、刀具磨损、已加工表面质量(包括已加工表面粗糙度、加工硬化、残余应力等)及切屑折断情况等有关，不同的加工条件是不一样的，但可以通过制造商的数据样本、产品手册、在线样本等数据；制造企业生产车间使用的切削数据；实验室切削加工数据；文献中的切削数据、数据手册等；切削加工仿真软件的仿真优化数据(不局限于这几种数据获取途径)等途径搜集大量切削数据，并结合专家系统及机器学习等方法，进行不断地自学习、不断地进行修正，最终可以得到一个固定的值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的微量润滑的冷却润滑效果因子η计算公式为
式中，Qs—单位时间内基本变形区(剪切变形区)塑性变形产生的热量；
Qf—单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量；
Qm—单位时间内冷却润滑介质带走的热量。
上述机床切削加工过程中的热量参数具体计算公式如下：
需要说明的是，在本次计算中假定剪切面的塑性变形功完全变成热；忽略单位时间内刀面－工件接触区产生的热量；
(1)计算单位时间内剪切面的塑性变形产生的热量Qs，其表达式为
式中，Fc—主切削力(或切向力)，N；
Fp—切深抗力(或背向力、径向力、吃刀力)，N；
φ—剪切角，°；
γ0—刀具前角，°；
νc—切削速度，m/s；
J—热功当量。
(2)计算单位时间内刀-屑接触区切屑摩擦产生的热量Qf，其表达式为
(3)计算单位时间内冷却润滑介质带走的热量Qm，其表达式为Qm＝hA(T-T0)；
式中：h—换热系数，W/(m2·K)；
h0—自然空冷时的换热系数，W/(m2·K)；
α0—喷嘴影响系数，与喷嘴形状、喷射角度、喷射距离有关；
α1—压缩气体的压力影响系数；
α2—切削液用量影响系数，与切削液油雾颗粒、流量及浓度大小有关；
α3—与冷却方式有关(外冷、前刀面内冷、后刀面内冷、整体内冷等)；
α4—气体介质影响系数，与气体介质种类有关(空气、氮气、CO2等)；
P—供气压力，MPa；
q—切削液用量，mL/h；
A—换热面积，m2；
T—切削区的平均温度，℃；
T0—压缩气体的初始温度，℃。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的步骤(b)中的优化变量主要包括供气压力P，切削液用量q；约束条件主要包括供气压力约束Pmin≤P≤Pmax，切削液用量约束qmin≤q≤qmax；
其中，Pmin—供气压力最小值Pmin；
Pmax—供气压力最大值Pmax；
qmin—润滑油供给量的最小值；
qmax—润滑油供给量的最大值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的步骤(c)具体包括以下由计算机执行的步骤：
(c1)设定目标函数初始值G0，给定供气压力和切削液用量的初始值P0和q0；
(c2)令P＝P0、q＝q0，判断约束条件不等式是否成立？如果成立，转入步骤(c4)，否则重新分配供气压力和切削液用量的初始值，转入步骤(c1)；
(c3)计算目标函数G的值；
(c4)判断不等式G＜G0是否成立？如果成立，则令G0＝G，供气压力Py＝P，切削液用量qy＝q，转入步骤(c5)，否则调整P0、q0的值，转入步骤(c1)；
(c5)输出最优供气压力Py，最优切削液用量qy。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810066761.5A CN108280297B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810066761.5A CN108280297B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108280297A true CN108280297A (zh) | 2018-07-13 |
| CN108280297B CN108280297B (zh) | 2021-03-09 |
Family
ID=62804774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810066761.5A Expired - Fee Related CN108280297B (zh) | 2018-01-24 | 2018-01-24 | 一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108280297B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110052539A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-26 | 首钢集团有限公司 | 一种用于冲压工艺中润滑剂润滑效果评价方法 |
| CN111055162A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 成都理工大学 | 一种基于自动控制的微量润滑装置 |
| CN114083344A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-25 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种数控机床的润滑方法、润滑系统及数控机床 |
| CN117877793A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-12 | 广东新亚光电缆股份有限公司 | 一种环保pp绝缘低压电缆 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102750404A (zh) * | 2012-06-01 | 2012-10-24 | 上海交通大学 | 微量润滑切削区流场数值模型构建方法 |
| CN203236358U (zh) * | 2013-05-15 | 2013-10-16 | 青岛理工大学 | 低温冷却与纳米粒子射流微量润滑耦合磨削介质供给系统 |
| CN104880991A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-09-02 | 重庆大学 | 面向能效的多工步数控铣削工艺参数多目标优化方法 |
| CN106695457A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-24 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种陶瓷切削温度的确定方法 |
| CN106826393A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-06-13 | 广东工业大学 | 一种整体壁板铣削变形控制方法 |
| WO2017136489A1 (en) * | 2016-02-03 | 2017-08-10 | Caspo, Llc | Smart cooking system that produces and uses hydrogen fuel |
| CN107330138A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-11-07 | 武汉工程大学 | 一种平底螺旋立铣刀的铣削力解析建模方法 |
-
2018
- 2018-01-24 CN CN201810066761.5A patent/CN108280297B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102750404A (zh) * | 2012-06-01 | 2012-10-24 | 上海交通大学 | 微量润滑切削区流场数值模型构建方法 |
| CN203236358U (zh) * | 2013-05-15 | 2013-10-16 | 青岛理工大学 | 低温冷却与纳米粒子射流微量润滑耦合磨削介质供给系统 |
| CN104880991A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-09-02 | 重庆大学 | 面向能效的多工步数控铣削工艺参数多目标优化方法 |
| WO2017136489A1 (en) * | 2016-02-03 | 2017-08-10 | Caspo, Llc | Smart cooking system that produces and uses hydrogen fuel |
| CN106695457A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-24 | 东北大学秦皇岛分校 | 一种陶瓷切削温度的确定方法 |
| CN106826393A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-06-13 | 广东工业大学 | 一种整体壁板铣削变形控制方法 |
| CN107330138A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-11-07 | 武汉工程大学 | 一种平底螺旋立铣刀的铣削力解析建模方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| LONG CHEN等: "Numerical Simulation and Optimization Analysis of Anti-/De-Icing Component of Helicopter Rotor Based on Big Data Analytics", 《ASIASIM 2016/SCS AUTUMNSIM 2016》 * |
| 严鲁涛 等: "绿色切削高强度钢的刀具磨损及切屑形态", 《机械工程学报》 * |
| 苏国胜 等: "高速切削中切削速度对工件材料力学性能和切屑形态的影响机理", 《中国科学》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110052539A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-26 | 首钢集团有限公司 | 一种用于冲压工艺中润滑剂润滑效果评价方法 |
| CN111055162A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 成都理工大学 | 一种基于自动控制的微量润滑装置 |
| CN114083344A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-25 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种数控机床的润滑方法、润滑系统及数控机床 |
| CN114083344B (zh) * | 2021-11-09 | 2022-12-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种数控机床的润滑方法、润滑系统及数控机床 |
| CN117877793A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-12 | 广东新亚光电缆股份有限公司 | 一种环保pp绝缘低压电缆 |
| CN117877793B (zh) * | 2024-02-28 | 2024-06-07 | 广东新亚光电缆股份有限公司 | 一种环保pp绝缘低压电缆 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108280297B (zh) | 2021-03-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Debnath et al. | Influence of cutting fluid conditions and cutting parameters on surface roughness and tool wear in turning process using Taguchi method | |
| Marques et al. | Turning of Inconel 718 with whisker-reinforced ceramic tools applying vegetable-based cutting fluid mixed with solid lubricants by MQL | |
| CN108280297A (zh) | 一种微量润滑切削加工时冷却润滑工艺参数优化方法 | |
| Krolczyk et al. | Dry cutting effect in turning of a duplex stainless steel as a key factor in clean production | |
| Jerold et al. | Experimental investigation of turning AISI 1045 steel using cryogenic carbon dioxide as the cutting fluid | |
| Yılmaz et al. | Performance analysis of new external chip breaker for efficient machining of Inconel 718 and optimization of the cutting parameters | |
| Rao et al. | Influence of cutting parameters on cutting force and surface finish in turning operation | |
| Lawal et al. | A critical assessment of lubrication techniques in machining processes: a case for minimum quantity lubrication using vegetable oil-based lubricant | |
| Davim et al. | Experimental studies on drilling of aluminium (AA1050) under dry, minimum quantity of lubricant, and flood-lubricated conditions | |
| Kim et al. | Evaluation of machinability by cutting environments in high-speed milling of difficult-to-cut materials | |
| Liu et al. | A coupling method of response surfaces (CRSM) for cutting parameters optimization in machining titanium alloy under minimum quantity lubrication (MQL) condition | |
| Ajay Vardhaman et al. | Influence of coconut oil on tribological behavior of carbide cutting tool insert during turning operation | |
| Gariani et al. | Experimental analysis of system parameters for minimum cutting fluid consumption when machining Ti-6Al-4V using a novel supply system | |
| Bruni et al. | Surface roughness modelling in finish face milling under MQL and dry cutting conditions | |
| Zhang et al. | Simulation and experiments on cutting forces and cutting temperature in high speed milling of 300M steel under CMQL and dry conditions | |
| He et al. | A study on major factors influencing dry cutting temperature of AISI 304 stainless steel | |
| Anurag et al. | Comparative performance analysis of coated carbide insert in turning of Ti-6Al-4V ELI grade alloy under dry, minimum quantity lubrication and spray impingement cooling environments | |
| Patole et al. | Prediction of surface roughness and cutting force under MQL turning of AISI 4340 with nano fluid by using response surface methodology | |
| Liu et al. | Effect of cutting parameters on tool wear under minimum quantity cooling lubrication (MQCL) conditions | |
| Wu et al. | High-speed milling of hardened mold steel P20 with minimum quantity lubrication | |
| Li et al. | Wear mechanism analysis and its effects on the cutting performance of PCBN inserts during turning of hardened 42CrMo | |
| Seid Ahmed et al. | Tribological performance of a hybrid CryoMQL system on Ti6Al4V milling | |
| Mativenga et al. | A study of cutting forces and surface finish in high-speed machining of AISI H13 tool steel using carbide tools with TiAIN based coatings | |
| Maruda et al. | Effect of minimum quantity cooling lubrication (MQCL) on chip morphology and surface roughness in turning low carbon steels | |
| Kang et al. | Analysis of wear mechanism and sawing performance of carbide and PCD circular saw blades in machining hard aluminum alloy |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210309 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |