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數控車床(chuáng)刀具(jù)優選及切削用量的探(tàn)討(tǎo)
2017-7-20  來源:天津農學院   作者:包 寧, 王(wáng)秀芝, 蘆嘯天

     摘 要:從車床刀具特征(zhēng)對數控車床(chuáng)刀具的選擇(zé)進(jìn)行了詳(xiáng)細的探討,從背吃刀量、主軸轉速和進給量三(sān)方麵分析(xī)了數控車床切削用量。 大量的相關研究與生產實踐證明,刀具的優選與切(qiē)削用量的選擇(zé)對加工生產具(jù)有十(shí)分重要的現(xiàn)實意義,能夠有效提升工作的效率與質(zhì)量(liàng)。
 
     關鍵詞:數控車床 刀具 切削用(yòng)量
 
      引言
 
     所謂切削用量,主要是(shì)應(yīng)用(yòng)於核算供需成本、切削功率調整、計算切削力以及調整機床的參數(shù)。切削用量的合理與否, 關係(xì)到整個機床的潛(qián)力與刀具切削性能,是實現低耗(hào)、優質、高產的關鍵[1]。 而數控車床刀具優選直接關係(xì)到刀具的使用壽命, 倘(tǎng)若選擇不(bú)佳,不(bú)僅會導致(zhì)浪費(fèi),同(tóng)時也會對生產效率造成巨大的影響。所以,深入研究(jiū)探討數控車床刀具優選(xuǎn)及切削用量(liàng)就成為數控機床生產的關鍵所在。
 
      1 、數(shù)控車床刀具的選擇
 
      1.1 數控車床刀具(jù)的特征
 
     相較於普通機床刀具, 數控車床刀(dāo)具(jù)具有以下(xià)幾(jǐ)個方麵的特征(zhēng):具有(yǒu)良好的(de)精度與(yǔ)剛性,抗振效果好,熱變形小;具有良好的互換性,能夠進行快速換到;具(jù)有更為長久的壽命,切削性更為穩定;刀具尺寸調(diào)整較為方便,能夠(gòu)有效縮短換刀所用(yòng)的時間;刀具(jù)能夠穩定的卷屑或斷屑;具有標準化、係列化的特征(zhēng),能夠方便刀具管(guǎn)理與編程。
 
     1.2 數控車床刀具的選擇(zé)原則
 
     科學、 合理的刀具壽命(mìng)是數控車床進行刀(dāo)具優選的基礎性原則, 車刀壽(shòu)命和(hé)切削量之間存在極為密切的聯係,設計相應的切削(xuē)用量以前,應當針對刀具(jù)的壽(shòu)命實施合(hé)理(lǐ)的選擇, 刀具壽命選擇則應當依照優化的目標來進行確定。 通常(cháng)包含最低(dī)成本刀具壽命與(yǔ)最高生產率刀具壽命(mìng), 前者依照工序(xù)成本最低的目標來進行選擇, 後者依照單件工時最少的目標來進行(háng)選擇(zé)。
 
       1.3 數控車床優選刀具類型
 
      數控車床常用刀具類(lèi)型主要有圓弧形(xíng)車刀(dāo)、成型車(chē)刀以及尖形(xíng)車刀。 其中,成型車刀也可以稱作樣板車刀,其刀刃的尺寸(cùn)與(yǔ)形狀直(zhí)接決定著所加工零件(jiàn)的輪廓(kuò)形狀。 而在數控加工(gōng)當中,應當盡量少使用成型車刀。 所謂尖形車刀,其(qí)主要是以直線形切(qiē)削(xuē)刃為主要特征(zhēng)的一種刀具,分別(bié)由直線形狀的(de)主、副切削刃構成(chéng)。 對尖形車刀集合參數的選擇(zé)來說,它與普通車削較(jiào)為類似,但應當綜(zōng)合數控特創的特(tè)征來實施全麵的(de)分析。圓弧形(xíng)車刀本身的圓度或者線輪廓度都非常小,切削刃(rèn)為(wéi)圓弧形,刀位(wèi)點處於(yú)圓心。在進行車刀圓弧半徑選擇的時候必須要進一步(bù)考慮兩點刀具切削刃的圓(yuán)弧半徑,需要等於或(huò)者小於零件凹(āo)形輪廓當(dāng)中的最小曲率半徑,同時應當(dāng)避免過小的情況,否則不僅會導致製造難(nán)度增加,同時還會因為刀體散熱能力差或者刀尖強度過弱(ruò)致使車(chē)刀受損。
 
      針對(duì)粗加工來說,由於餘量較大,相應的車刀選擇則需要保證具備充足的強(qiáng)度、剛性(xìng)。 通常情況下,整體刀具本身具有良(liáng)好的剛性, 然而因為其本身的結構相對較為繁雜, 所以機夾刀具就(jiù)成為主要的研發方向。針對刀具選擇而言,機夾刀具本身的加工精度與刀片夾持結構極為關鍵(jiàn),針對(duì)粗車(chē)需求,應當選(xuǎn)擇兼具耐用(yòng)性、強度的車(chē)刀,以(yǐ)此來滿足粗車對打進給量與大背吃刀量方(fāng)麵的需求[2]。 而針對精車需求,應當選擇兼具耐用性、精度的車刀。
 
     2 、數控車床切削用量
 
     對於效率要求極高的金屬切(qiē)削加工情況, 具體的切削(xuē)用量(liàng)、切削工具以及被加工材料至關重要,三者的選擇直接關係到(dào)整個切削加工的品質(zhì)、 時間,並(bìng)且還對車刀的壽命產生直接的影響。要想有(yǒu)效保(bǎo)障加工的經濟與效率,就必須要針對切削條件進行有效(xiào)的確(què)認。 切削用量分別(bié)涉及到切削速度、進給量以及背吃刀量,這三個要素直接(jiē)關係到車刀的損傷情況。
 
     確定切削用量的進(jìn)程中(zhōng), 必須要在保(bǎo)障切削係統強度、剛性等相關需求的基礎上,進一步發揮機床(chuáng)的生產功率,以此來提升車(chē)刀的切削性能。對應(yīng)數值的選擇必須要遵循機床給定的切削參數要求, 並且要保障進(jìn)給量、 主軸轉速(sù)以及背吃刀量能夠進行有效適(shì)應參數變化, 以此來保障整個切削工作的效率與(yǔ)質量。 相應的原則主(zhǔ)要(yào)包含以下兩個(gè)方麵: 一(yī)方麵,在保障加工經濟性的前提下,粗車盡可能提升生產效率;另一方(fāng)麵,半精車與精車(chē)需要在保障工件表麵粗糙度要求(qiú)與加工精度要求的前提下, 有效兼顧生產方麵的效率。
 
      2.1 背吃刀量
 
      背吃刀量的(de)選(xuǎn)擇需要充分考慮機床、 刀具、夾具以及工件等方(fāng)麵的實際(jì)情況。 在(zài)保障工藝係統剛度的前提下,需要盡(jìn)可能選擇最少的僅給次數來開展加(jiā)工餘量切除工作, 從而有效保證生產(chǎn)的效率。在麵對(duì)零(líng)件精(jīng)度要(yào)求較為苛刻的加工生(shēng)產時,通常(cháng)需要提前(qián)預留 0.2~0.5 mm 的單邊精車餘量。
 
      2.2 主(zhǔ)軸轉速
 
      綜合參考刀具允許的(de)切削速度、機床(chuáng)性能以及(jí)被加工零件材料等,同時參考(kǎo)有關數控加工生產切削用量有關的各種資料,以此來設計相應的切削速度。 切削速度設計完成之後,接著參考工件直徑來進行對應的計算(suàn)工作,最終得(dé)出主軸轉速。
 
       2.3 進給量
 
      進給量的確定應當綜合參考被加工零件材(cái)料、精度以及粗(cū)糙度等相關(guān)條(tiáo)件, 在進一步保證零件表麵品質的先決條件下,盡可能選擇較大的進給(gěi)量,使加工效率得以提升。
 
      粗加工情況下,通常確定較大(dà)的切削用量,在車削的進程中需要有限選擇較大的背吃刀量, 以此來降低走刀的(de)次數,其次,盡可能給(gěi)予較大的進給量,最後則(zé)是盡量提升切削的速度,切削的速(sù)度越高,相應的(de)刀尖溫度(dù)也(yě)能夠快速上升(shēng),從而引發熱磨損、機械磨損以及化學磨損, 磨損情況嚴重不僅會(huì)增加車床負荷,同時也會對加工品質產生影響。切削速(sù)度每提升 1/5,相應的刀具壽命則會降低 1/2[3]。
 
       倘若刀具性能與(yǔ)機床能夠滿(mǎn)足相應的需求,應當盡可能提(tí)升切削的(de)速度,對應的情況下,能夠選擇(zé)較低的進給量,以此來提升零件表麵的質量。當選擇(zé)精車外圓表麵(miàn)的情(qíng)況下, 進給量能夠實現每轉 0.1mm,精(jīng)加工情況(kuàng)下,相應的加工餘量(liàng)較小,導致切(qiē)削深度也非常(cháng)小,針(zhēn)對形狀精度要求較高的表麵來說,應當劃(huá)分多次來(lái)去除對應的餘量, 以此來降低殘留的形狀誤差部分[4]。
 
        3 、結語
 
       切(qiē)削用量是機械加工(gōng)當中必須要進(jìn)行確認的關鍵參數, 切削用量相應參數的(de)合理性對整個加工產生的效率、質量以及成本產生直(zhí)接(jiē)的影響。科學合理的切削用量指的是充分(fèn)利用機床動力(lì)性能( 扭矩、功(gōng)率) 與切削性能,在有效保障質量的先決條件下,盡可能爭取低的加工成本與高的生產(chǎn)率的切削用量。與此同時,還必須要高度重視切削刀具的優選工作。大量的相關(guān)研究與生產實踐進一步證明(míng), 刀具的優選與切削用量的選擇對加工生產具有十分(fèn)重要的現實意義(yì),它(tā)能(néng)夠有效提升工作的效率與質量。需要注意(yì)的是(shì),現階段,數控(kòng)車削的許多刀具相關資料及工藝基本都是在(zài)普通機械加(jiā)工(gōng)生產的(de)基礎(chǔ)上進行的,並不完全適用於數控車削加工生產, 因此切削用量仍需要更為深入的研究。
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