軸類零件數(shù)控加工工藝分析淺析

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摘要：著重介紹了軸類零件數(shù)控加工工藝分析與編程。數(shù)控車削加工的要點為：零件圖紙分析、確定工件在數(shù)控車床上的裝夾和定位、數(shù)控車削加工刀具的確定、切削用量的確定、車削路線設(shè)計及編程。

關(guān)鍵詞：數(shù)控加工工藝；軸類零件；編程

0引言

數(shù)控車床是目前使用最廣泛的數(shù)控機床之一［1］，數(shù)控車床與普通車床一樣主要用于加工軸類、盤類等回轉(zhuǎn)體零件。普通車削加工的零件質(zhì)量和效率很大程度是由操作者的經(jīng)驗來決定的，而數(shù)控車削加工是按照已經(jīng)編好的程序加工零件，高質(zhì)量的數(shù)控程序決定著零件的加工質(zhì)量和加工效率，這是因為數(shù)控加工程序不僅包括零件的工藝過程，而且還包括刀具切削用量的確定、走刀路線等工藝信息。本文以一個軸類零件為例，對其數(shù)控加工工藝進行了分析和編程。

1零件圖紙分析

已知該零件的毛坯為Φ30mm的鋁合金，要求在FANUC0i系統(tǒng)數(shù)控車床上加工M10×1的外螺紋、寬3mm的退刀槽、Φ15mm的圓柱面、R7．5的凹圓面、大端Φ20mm總長11mm的圓錐面、R12．5的凸圓面、Φ24mm的圓柱面。Φ24mm的圓柱面尺寸公差為上偏差＋0．021mm、下偏差0。該工件Φ24mm的圓柱面、Φ15mm的圓柱面的表面粗糙度均為Ra3．2μm，R12．5的圓弧面的表面粗糙度為Ra6．3μm，其他表面粗糙度為Ra12．5μm，加工中需要安排粗車加工和精車加工。

2確定加工工藝

2．1工件的裝夾與定位

該零件裝夾選用通用三爪自定心卡盤夾持零件的毛坯外圓，工件在裝夾時夾緊力應(yīng)適中，夾緊力太大容易夾傷工件，夾緊力不夠又會造成加工過程中工件松動，零件伸出的長度應(yīng)考慮機床的限位距離（機床裝有限位碰塊），零件加工總長為70mm，所以零件伸出離卡盤端面約90mm。

2．2加工刀具的確定

分析零件圖，確定加工該零件需要采用90°外圓車刀、尖外圓車刀（車削成形面用的）、螺紋車刀和切斷刀。

2．3切削用量的確定

數(shù)控車削的切削用量包括背吃刀量、主軸轉(zhuǎn)速和進給量。在編程之前，應(yīng)合理選擇進給量、背吃刀量以及主軸轉(zhuǎn)速，只有這三者互相適應(yīng)，才能形成最佳的加工效果，下面以外圓車刀切削用量的選取及計算為例進行分析。（1）背吃刀量的確定。結(jié)合機床系統(tǒng)剛性以及所用刀具的質(zhì)量，粗車每刀背吃刀量為3mm。由于零件的加工精度要求較高，所以除了粗加工，還需半精加工和精加工，半精加工背吃刀量為1mm～1．5mm，精加工背吃刀量為0．5mm。（2）主軸轉(zhuǎn)速n的確定。主軸轉(zhuǎn)速n的確定應(yīng)根據(jù)零件被加工部位的直徑以及零件的材料、刀具的材料和切削速度來確定。在生產(chǎn)中，可以根據(jù)以下公式來計算主軸轉(zhuǎn)速n（r／min）［2］：n＝1000vc／（πd）．其中：vc為切削速度，經(jīng)查表1并結(jié)合自身的刀具質(zhì)量取vc＝60m／min；d為工件的直徑，取工件直徑d＝30mm。分別將切削速度、工件直徑代入公式（1），求得n≈637r／min，取主軸轉(zhuǎn)速n＝630r／min。（3）進給量的確定。進給量的大小直接影響零件表面粗糙度值和加工效率，在保證零件表面質(zhì)量的前提下，結(jié)合刀具、零件材料，查閱切削用量手冊選取進給量為0．3mm／r。

2．4位置點

在編程時應(yīng)選擇合適的工件零點和換刀點。（1）工件零點。為了滿足編程簡單、尺寸換算少、引起的加工誤差小等條件，該零件的工件坐標原點和程序原點應(yīng)放在工件的右端面中心。（2）換刀點。為防止在換刀時刀具與工件或尾座碰撞及為了節(jié)約移動換刀時間，換刀點應(yīng)設(shè)置在（X100，Z100）的位置上。

2．5車削方式的設(shè)計

（1）用G94（端面切削循環(huán)指令）平端面。（2）用G71（內(nèi)、外徑粗車復合循環(huán)指令）按圖2G71加工路線圖所示粗車零件輪廓各部位。（3）結(jié)合用G01、G02、G03對零件輪廓進行連續(xù)精車。（4）用G92（螺紋切削循環(huán)指令）加工M10×1的螺紋。

3程序的編制

首先調(diào)用1號外圓車刀粗車零件，其次調(diào)用2號尖外圓精車刀精車零件直至零件尺寸，接著調(diào)用3號外螺紋車刀加工M10×1螺紋，最后用4號切斷刀車斷工件。軸類零件加工的參考程序如下：備性能、解決精度下降等關(guān)鍵問題上，本文對提升復雜設(shè)備運維效率和水平具有一定實踐指導意義。

參考文獻：

［1］劉勤明．基于狀態(tài)監(jiān)測信息的設(shè)備在線健康預測及維護優(yōu)化研究［D］．上海：上海交通大學，2014：22－34．

［2］周麗麗，孫晶，王濤．面向設(shè)備故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法的研究［J］．自動化技術(shù)與應(yīng)用，2015（2）：18－19．

［3］安偉崗．淺析機械自動化控制設(shè)備的維護技術(shù)［J］．中國設(shè)備工程，2021（9）：37－38．

［4］陳艷霞．基于TPM的設(shè)備維護知識管理系統(tǒng)研究［D］．武漢：武漢科技大學，2014：2－12．

［5］尹召杰，許同樂，鄭店坤．面向設(shè)備故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法的研究［J］．哈爾濱理工大學學報，2018，23（5）：36－37．

［6］陳先鋒，何亞飛，朱弘峰．SIEMENS數(shù)控技術(shù)應(yīng)用工程師［M］．北京：人民郵電出版社，2010．

作者:盧小燕 單位:廣州南洋理工職業(yè)學院