前言实验是《机械制造工艺学A》课程中重要的实践教学环节,用于巩固和补充课堂讲授的理论知识,培养学生的综合实践能力。
为了搞好实验教学,对学生实验做出如下要求:一、预习实验在上实验课前,必须认真预习实验指导书,了解实验目的、实验用仪器设备的结构及工作原理、实验操作步骤,复习与实验有关的理论知识。
二、上实验课1.按时上、下课,不得迟到、早退或旷课。
2.上课时遵守学生实验守则,按使用方法照章严格操作,严禁违章操作,并注意安全。
3.上课时要注意观察,认真分析,准确地记录实验原始数据。
4.实验结束后要及时关掉电源,并对所用仪器设备进行整理,恢复到原始状态。
5.经指导老师允许后方可离开。
三、撰写实验报告1.实验报告应独立完成,不得抄袭他人成果。
2.实验报告书写要工整。
按照《机械制造工艺学A》课程大纲的要求,编写了此实验指导书,共有“车床静刚度测量”和“加工误差的统计分析”“机床主轴回转精度测试”三个实验。
实验成绩应根据实验预习、实验操作及实验报告综合评定。
完成全部实验方能取得参加期末课程考试的资格。
实验一车床静刚度测量一.实验目的1、了解机床静刚度对加工精度的影响。
2、熟悉机床静刚度的测定方法。
3、巩固所学机床刚度的概念,画出机床静刚度曲线。
二.实验原理及方法机床静刚度Ks是机床在稳态下工作(无振动)的刚度,它衡量机床抵抗静载变形的能力。
静刚度的概念,一般用下式表示:Ks=F/Y式中:Ks---------------静刚度(N/mm)F-----------------切削力(N)Y-----------------在F作用下刀刃与加工面之间的相对位移(mm)。
但是从工艺观点来研究问题时,我们认为在切削分力Fy方向上的变形要比其它切削分力作用方向上的变形大得多,所以Fy对加工精度的影响占主要地位,故又可以用下式表示工艺系统刚度Ks=Fy/Y工艺系统在受力情况下的总位移量Y是各个组成环节的位移量迭加,根据测量数据可得出:刀架刚度Ks D=Fy/Y D前顶尖刚度Ks Q=Fy/2Y Q后顶尖刚度Ks H=Fy/2Y H在根据车床变行Ys为前后顶尖变形位移的平均值和刀架变形位移之和。
Ys=Fy/Ks=1/2(Fy/2Ks Q+Fy/2Ks H)+Fy/Ks D化简后1/Ks=1/4(1/Ks Q+1/Ks H)+1/Ks D这样车床静刚度Ks即可求出。
本实验采用三向刚度仪的静态测定法测定车床静刚度。
车床静刚度测定实验装置,如图1所示。
图中1、前顶尖;2、接长套筒;3、测力环4、加力螺钉;5、弓行加载器;6、模拟车刀图中弓形加载架刚度足够大,其变形略去不计,通过加载器上的加力螺钉5进行加力F。
F经钢球传至测力环3,由测力环的千分表指示出所加F力的数值。
床头、尾座、刀架部件均在F 力作用下发生变形位移,三个部位各安装一个千分表,测其变形位移Ys Q、Ys H、Ys D。
在根据公式计算出床头、刀架、尾座各部件的刚度,然后计算出机床静刚度Ks。
实验时,加载螺钉孔间夹角a=15°,β角选为30°。
根据公式:Fx=F•SinâFy=F•Cosâ•sinβFz=F•cosâ•cosβ注意事项:1.实验前擦净弓形加载器支架中心孔,调好机床可动部件和紧固部件,弓形加载支架与主轴的联接要牢固不得有松动。
2.实验所用千分表,在使用前要检查灵敏度,安装时要调好零点(预压1圈)。
3.每次加载或卸载后,不应立即读数,应停一会再读数。
三.实验仪器及器材1.车床CA6140。
2.弓行加载支架。
3.测力环。
4.模拟刀杆(自制),安装在车床小刀架上。
5.千分表磁力表座。
千分表读数值(0.001mm)。
四.实验步骤1.主轴和尾座各安装顶尖,将弓形加载架用接长套筒开口槽套与支架上的定位杆上,将其固定,将尾座固定螺钉紧固好。
2.分别安装三块表,调整好零位。
3.用弓形加载支架上的加力螺钉上的钢球压紧测力环,事先有一个预紧力。
4.用加力螺钉由小到大依次加载,记录每次加载以后车床床头、刀架、尾座的变形位移。
5.用加力螺钉由大到小依次卸载,记录每次卸载以后车床床头、刀架、尾座的变形位移。
附图外圆车削时力的分解加力仪读数格数与载荷关系表五.分析整理实验数据12、计算车床平均静刚度按公式分别计算刀架刚度Ks D、前顶尖刚度Ks Q、后顶尖刚度Ks H最后计算车床平均静刚度Ks。
3、画出车床各部件(床头、尾座和刀架)的刚度曲线六. 思考题1. 实验中,加载曲线与卸载不重合,为什么?2. 当载荷去除后,变形恢复不到起点,什么因素影响的?实验二 加工误差统计分析一、实验目的1、通过研究一批零件在加工过程中尺寸的变化规律,分析其误差的原因,掌握加工过程误差统计分析的基本原理和方法。
2、熟悉运用计算机辅助误差测控试验平台进行误差数据的采集、运算、结果显示和打印。
2)熟悉直方图的作图法,能根据样本数据确定分组数、组距,由直方图作出实际分布曲线,进而将实际曲线与正态分布曲线相比较,判断加工误差性质,评定工序能力系数C P ,根据给定的精度要求估算合格率。
3)熟悉R x -质量控制图的作图法,能根据R x -图判断工序加工稳定性。
二、实验仪器与设备1、D913型轴承检查仪2、100根外圆为020.0025.030+-Φ粗磨曲柄销3、装有“统计过程控制(SPC )软件”的计算机一台三、实验原理与方法加工误差可以分为系统误差和随机误差两大类。
系统误差指在顺序加工一批工件中,其加工误差的大小和方向都保持不变或按一定的规律变化,前者称常值系统误差,是由大小和方向都一定的工艺因素造成;后者为变值系统误差,由大小和方向有规律变化的工艺因素造成。
随机误差指在顺序加工一批工件中,其加工误差的大小和方向都是随机的 ,是许多相互独立的工艺因素微量的随机变化和综合作用的结果。
实际加工误差往往是系统误差和随机误差的综合表现,因此,在一定的加工条件下,要判断是某一因素起主导作用,必须先掌握一定的数据资料,再对这些数据资料进行分析研究,判断误差的大小、性质、及其变化规律等。
然后再针对具体情况采取相应的工艺措施。
统计分析方法可用来研究、掌握误差的分布规律和统计特征参数,将系统误差和随机误差区分开来。
1.误差的分布图分析法:根据概率论理论,相互独立的大量微小随机变量,其总和的分布接近正态分布。
这就是说,对于随机误差,应满足正态分布。
根据数理统计的原理,随机变量全体(总体)的算术平均值和标准差可用部分随机变量的算术平均值x 和标准差S 来估算,其值是很接近的。
这样,就可由抽检样本来估算整体。
在机械加工中,用调整法加工一批零件,当不存在明显的变值系统误差因素时,其尺寸分布近似于正态分布。
根据上述原理,在本实验中,通过检测曲柄销直径,来模拟一批零件的加工误差的数据样本,不同直径,可以看成是该加工工艺系统中众多随机误差因素综合作用的结果。
根据该误差数据样本绘制实验分布图(即直方图)和正态分布曲线。
若该分布图呈正态分布,表明加工过程中是影响不突出的随机性误差起主导作用,而变值系统性误差作用不明显;若分布图的平均偏差与公差带中点坐标不重合,表明存在常值系统误差;若所分析的误差呈非正态分布,则说明变值系统误差作用突出。
实验分布图(即直方图)和正态分布曲线的绘制方法如下:假设有一个误差数据样本,其样本容量为n ,样本数据的最大值为max x ,最小值为min x ,并记极差 min max x x R -= 。
将数据分为K 组,K 的选取与样本容量n 的大小有一定的关系,可参见教材。
确定K 值以后,即可按D=R/K 确定组距。
样本值落在同一误差组的个数即为频数i m ,频数与样本容量n 之比,称为频率i f 。
以组距为横坐标,以频数为纵坐标按一定比例作出各个数据组的长方形,就构成了直方图。
正态分布概率分布密度函数为:其中σ、μ是正态分布曲线的两个特征参数,分别为随机变量总体的标准差和均值。
样本的标准差的估算值为:根据x 和S 即可绘出样本的正态分布曲线。
2.点图法由于分布图法采用随机样本,不考虑加工顺序,因而不能反映误差大小、方向随加工先后顺序的变化,此外,分布图法是在一批工件加工结束以后进行分析的,它不能及时反映加工过程误差的变化,不利于控制加工误差。
因此,如何使工艺过程在给定的运行条件下,在给定的工作时间内,稳定可靠地保证加工质量是一个重要问题。
这就是工艺过程稳定性的问题。
按照概率论中的中心极限定律,无论何种分布的大样本,其中小样本的平均值趋向于服从正态分布,这样,从统计分析的一般角度,认为若某一项质量数据的总体分布的参数(例如σ、μ)保持不变,则这一工艺过程是稳定的。
因此,可通过分析样本统计特征值x 、S 推知工艺过程是否稳定。
总体分布参数μ可用样本平均值x 的平均值x 估算,总体分布参数σ可用样本极差的平均值R 来估算。
通常采用点图(控制图)法来进行工艺过程稳定性的分析。
用点图来分析工艺过程稳定性212x y μσ-⎛⎫- ⎪⎝⎭=S =11nii x x n ==∑首先要采集顺序样本,这样的样本可以得到在时间上与工艺过程运行同步的有关信息,反映出加工误差随时间变化的趋势,以便对加工工艺过程质量的稳定性随时进行监视,防止废品产生。
误差点图有个值点图和样组点图两类,其中样组点图较常用的是R x -点图(即平均值-极差点图)。
R x -图是平均值x 控制图和极差R 控制图联合使用时的统称。
前者控制工艺过程质量指标的分布中心,后者控制工艺过程质量指标的分散程度。
根据数理统计的中心极限定律,即使不知原始数据的分布,但它们的平均值分布近似于正态分布。
总体分布越接近正态分布,样本平均值的分布就更接近正态分布,此时所需样本的容量也可越小。
R x -点图的绘制方法如下:1)数据抽样绘制R x -图是以小样本顺序随机抽样为基础的,通常的要求是在工艺过程进行中,每隔一定时间,如半小时或一小时,从这段时间内加工的工件中,随机抽取几件作为小样本,小样本的容量N=2~10件,求出小样本的统计特征值的平均值和极差R 。
经过若干时间后,取得K 个小样本,通常取K=25,这样,抽取样本的总容量一般不少于100件,以保证有较好的代表性。
在本实验中,采取小样本容量N=5, K=20。
2)绘-X 点图和R 点图以分组序号为横坐标,每组尺寸的平均值-X 为纵坐标绘制-X 点图;以分组序号为横坐标,每组尺寸的最大值与最小值之差R 为纵坐标绘制R 点图。
-X 、R 分别按下式计算:∑==ni i x n x 11 min max x x R -=式中: n ——每组的工件数(即小样本容量); x i ——第i 个工件的尺寸;max x 、 min x ——每组误差的最大、最小值。