拋磨工藝參數對表面粗糙度的影響研究

李 堅，王 兵，陳浩文

(廣東工業大學 機電工程學院，廣東 廣州 510006)

0 引言

目前采用機器人進行拋磨作業受到了廣泛的關注和研究[1，2]，其中拋磨后工件表面的質量即表面粗糙度是極為重要的評價指標，因其除了影響工件表面光潔度之外，還會影響工件的性能甚至是裝備的使用壽命[3]。在拋磨工藝參數規劃中，如能獲知采用的參數對拋磨后表面粗糙度的影響程度，則可根據具體工藝需求對其進行相應的調整[4]。近年來，基于神經網絡等機器學習的方法被引入到拋磨工藝參數與表面粗糙度關系的探究之中[5，6]，但這些方法需要較多的數據，訓練耗時，使用中存在一定的困難[7，8]。

極差分析法簡單易懂，計算量少，能直觀地獲知各參數的優選條件，所以被廣泛使用[9]。為此本文基于拋磨末端執行器構建了機器人拋磨系統，通過機器人拋磨系統的接觸力、旋轉速度和進給速度3個工藝參數一系列不同的參數組合進行拋磨實驗，利用極差分析法對這3個工藝參數進行分析，以獲知各參數對拋磨后工件表面粗糙度的影響程度。

1 機器人拋磨系統

本文采用本課題組研制的主動力控制末端執行器和那智工業機器人構建了接觸力、旋轉速度、進給速度可實時控制的機器人拋磨平臺，如圖1所示。該拋磨系統采用音圈電機(HVCM，型號Akribis AVM80-12-C8-0.5)作為力驅動電機，結合六維力傳感器(型號SRI M3813E)構建了恒力控制模塊；采用安川伺服電機(型號SGM7A-06AFA61)作為拋磨旋轉運動的執行單元；拋磨進給速度則由工業機器人的控制柜實現控制。該機器人拋磨系統的接觸力、旋轉速度、進給速度參數范圍如表1所示。在拋磨過程中這3個工藝參數將被提前設定，并在單次實驗中保持恒定。

圖1 機器人拋磨裝置及場景

2 實驗設計

2.1 工件類型選擇

在機械加工中，鋼材質的工件是較為常見的，本文采用304不銹鋼工件作為研究對象。為使所研究的內容聚焦在拋磨工藝參數與拋磨后工件表面粗糙度關系上，實驗中銑削加工了兩塊平面型304不銹鋼工件，其中之一如圖2所示。

表1 機器人拋磨系統工藝參數

為更好地對比拋磨前、后工件的表面粗糙度，將定制的兩塊鋼板正、反兩面通過銑削加工成有4個明顯可見刀紋的表面(如圖2的局部放大圖)。在實驗開始前，按照拋磨盤直徑50 mm的寬度將每一個工件表面劃分為12個子區域，采用粗糙度測量儀對每個子區域中間部分進行3次重復測量，取其平均值作為該子區域的初始粗糙度值。拋磨前4個表面各子區域的Ra測量結果如圖3所示，每個鋼板工件表面的粗糙度均較為穩定，為方便后續分析，將其大致劃分成低粗糙度面(圖3(a))和高粗糙度面(圖3(b))兩個不同的類型。

圖2 實驗用平面鋼板工件(其中一個面)

圖3 拋磨前4個表面各子區域的Ra測量結果

2.2 工藝參數設計

機器人拋磨系統的接觸力、旋轉速度、進給速度分別設計為3水平(20 N、30 N、40 N)、2水平(1 000 r/min、3 000 r/min)、2水平(5 mm/s、10 mm/s)，組成12組不同的工藝參數，如表2所示。將這12組工藝參數與工件表面所劃分的12個子區域一一對應開展拋磨實驗。在所有實驗中均采用320目的砂紙，暫不考慮砂紙目數對拋磨后工件表面粗糙度帶來的影響。

表2 工藝參數設計表

2.3 評價指標設計

表面粗糙度指的是工件表面經過加工后所殘留的微小峰谷不平整程度。由于輪廓算術平均誤差(簡稱Ra)除了能反映工件表面加工后的微觀幾何形狀特征外，還能體現微觀凸峰高度，并且具有測量效率高和數據處理方便的特征，因此被推薦為優先使用[10]。Ra被定義為取樣長度內零件表面輪廓各點到輪廓基線距離絕對值的平均值，其計算方法如下：

(1)

其中:n為取樣長度內的采樣點數；yi為輪廓高度。

目前國標根據不同的表面要求，將表面粗糙度從Ra0.012到Ra100劃分了14個不同等級的數值。分析這些Ra數值的劃分可知，其基本符合以2為底數的指數分布。因此，可將工件表面拋磨前、后的Ra值進行以2為底的對數變換，并作差以獲取不同工藝參數對拋磨后工件表面粗糙度的提升效果。為此，可定義表面粗糙度的提升系數為：

(2)

其中：Rab和Raa分別為工件表面拋磨前、后的粗糙度測量值?？梢?，粗糙度的提升系數ΔRa每增加1，表面粗糙度Ra就提升了一個等級。

3 實驗結果分析

將兩塊鋼板的4個面采用如表2所示工藝參數和320目砂紙進行兩次重復的拋磨之后，利用粗糙度測量儀在劃分的子區域相應位置(即對應圖3所示測量區域)進行重復3次測量，并取其平均值作為拋磨后工件表面的粗糙度Ra，其結果如圖4所示。

圖4 拋磨后4個表面各子區域的Ra測量結果

為分析不同工藝參數對拋磨后工件表面粗糙度的影響，結合圖3和圖4中各子區域拋磨前、后的粗糙度Ra值，利用式(2)計算其對應的表面粗糙度提升系數ΔRa。工藝參數與拋磨后工件表面質量的關系如圖5所示。由圖5可知：ΔRa基本上與接觸力呈現正相關的關系，當其他參數不變時，隨著接觸力增大，拋磨后表面粗糙度值下降；隨著旋轉速度增大，拋磨后表面粗糙度值下降;進給速度與拋磨后表面粗糙度之間呈現了負相關的關系，這意味著加快拋磨過程中的移動速度，雖然會提升生產效率，但表面質量提升效果會減緩。上述結果可解釋為：接觸力加大則拋磨盤與工件接觸更緊密，避免了拋磨過程中產生分離的情況，所以對拋磨質量提升有正向作用；旋轉速度加大則意味著拋磨盤在同樣的時間內對工件表面進行了更多次數的拋磨作業，故也會呈現正相關；而進給速度加大，則會導致工件表面同一個區域經受拋磨作業的時間變短，因此拋磨效果會減弱。

為明確哪個工藝參數對ΔRa的影響更顯著，對拋磨后的4個表面粗糙度進行統一分析。先計算4個表面中各子區域表面粗糙度提升系數的平均值，并按照進給速度、旋轉速度、接觸力進行歸類，最后求各個工藝參數對4個表面的粗糙度提升系數的平均值極差，其結果如圖6所示。極差是該因子各水平均值最大值和最小值的差，即極差值越大則意味著該工藝參數對拋磨后工件表面質量的提升效果越顯著。從圖6可知，旋轉速度在4個表面中的平均值極差最大(0.58)，進給速度的平均值極差稍小(0.44)，而接觸力的平均值極差為最小(0.35)。由極差分析結果可知，在接觸力、進給速度、旋轉速度這3個工藝參數中，對拋磨后工件表面粗糙度Ra值降低的顯著程度從大到小分別是：旋轉速度>進給速度>接觸力。

l1—進給速度5 mm/s、旋轉速度3 000 r/min；l2—進給速度10 mm/s、旋轉速度3 000 r/min；l3—進給速度5 mm/s、旋轉速度1 000 r/min；l4—進給速度10 mm/s、旋轉速度1 000 r/min

圖6 不同工藝參數對表面粗糙度的影響程度

4 結束語

本文為探究工藝參數對拋磨后表面粗糙度降低的影響程度，構建了機器人拋磨系統，在一系列不同組合參數的實驗基礎上，利用極差分析法獲得了對表面粗糙度影響最大的工藝參數為旋轉速度，次之為進給速度，最次為接觸力。此結果可為具體拋磨需求的工藝參數規劃提供技術指導。