基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法技术

本发明专利技术提供的基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，属于微铣削加工面粗糙度建模技术领域。为解决现有技术针对辉光放电聚合物材料构件表面微结构微铣削加工机理、加工参数对面粗糙度的影响方面相关研究不足的问题。本发明专利技术方法采用单因素分析法和响应曲面法

【技术实现步骤摘要】
基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法


[0001]本专利技术涉及微铣削加工面粗糙度建模
，具体而言，涉及一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法。

技术介绍

[0002]各种较高性能要求的碳氢(C
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H)复合材料在国防军事、航空航天、微机械电子、生物医疗等领域得到了广泛的应用。如一种全新的C
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H复合材料
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辉光放电聚合物材料纯度较高、表面质量较好、密度和原子序数较低、热及力学性能良好，且在可见
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红外光区具有良好的透过性，在能源探测等领域广泛应用，并通常要求面型精度达到亚微米量级、面粗糙度达到纳米量级，需要采用专用的加工方法以及特定的加工工艺才能满足相应的加工要求。基于微径球头铣刀的微铣削加工方式以较高的材料去除速率及较好的加工质量在金属及非金属材料复杂三维微结构超精密加工领域应用广泛。微铣削时工件的表面质量及面粗糙度直接影响着能源探测装置的使役性能，当前国内外的研究主要集中在辉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，所述方法基于精密五轴联动机床，其特征在于包括如下步骤：S1、选取多组影响GDP材料构件微铣削加工面粗糙度的工艺参数为变量开展单因素实验，根据单因素实验结果，剖析显著影响面粗糙度的显著工艺参数，分析各显著工艺参数对面粗糙度的作用规律，并确定各显著工艺参数的较优作用范围；S2、基于确定的各显著工艺参数的较优范围的结果，采用响应曲面法
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中心复合实验设计法，以各显著工艺参数为变量、以面粗糙度为响应值设计实验方案，根据实验方案开展实验，测量方案中各组工艺参数加工结构的面粗糙度；采用最小二乘算法对实验获取的数据进行拟合处理，建立GDP材料构件微铣削加工面粗糙度二阶响应曲面模型；S3、基于GDP材料构件微铣削加工面粗糙度二阶响应曲面模型，由实际加工过程的加工工艺参数，可对面粗糙度进行预测，以选择合适的工艺参数组合降低面粗糙度以提高加工面的质量。2.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，其特征在于所述S1中选取的的工艺参数包括：主轴转速n、轴向切深a
p
、进给速度f及刀具悬长l。3.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，其特征在于所述S1中，以GDP材料构件加工结构面粗糙度最小为约束条件，确定各显著工艺参数的较优范围。4.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，其特征在于采用白光干涉仪测量工件加工结构的面粗糙度，具体为在白光干涉仪中设置扫描深度，所述扫描深度大于GDP材料构件加工结构深度，以获取全景深表面形貌；并通过球形拟合，以获取GDP材料构件加工结构表面凹凸分布情况。5.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工面粗糙度建模与预测方法，其特征在于所述S2包括如下步骤：S21、基于确定的各显著工艺参数的较优范围的结果，采用响应曲面法
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中心复合实验设计法，以显著工艺参数为中心复合设计因子、以面粗糙度为响应值设计中心复合实验；根据所述中心复合实验的旋转性和正交性设计实验方案，根据实验方案开展实验；S22、测量实验方案中各组工艺参数加工后加工结构的面粗糙度，选取并记录加工结构中四块不同区域面粗糙度数值，将四块区域粗糙度数值均值为该组参数面粗糙度数值，每组工艺参数重复实验三次取平均值以减小测量...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明君，郭锐阳，于天宇，周星颖，王广洲，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：