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刀具断屑不可靠的原因分析及解决方法.doc

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刀具断屑不可靠的原因分析及解决方法.doc

上传人:lily8501 2019/6/11 文件大小:515 KB

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文档介绍

文档介绍:***断屑不可靠的原因分析及解决方法***断屑可靠与否,对正常生产与操作者安全都有着重大影响。在切削加工中,崩碎切屑会飞溅伤人,并易研损机床;而长条带状切屑会缠绕在工件或***上,易刮伤工件,引发***破损,甚至影响工人安全。对于数控机床(加工中心)等自动化加工机床,由于其***数量较多,刀架与***联系密切,断屑问题就显得更为重要,只要其中—把刀断屑不可靠,就可能破坏机床的自动循环,甚至破坏整条自动线正常运转,所以在设计、选用或刃磨***时,必须考虑***断屑的可靠性。而对于数控机床(加工中心)等,并应满足下列要求:   切屑不得缠绕在***、工件及其相邻的工具、装备上;   切屑不得飞溅,以保证操作者与观察者的安全;   精加工时,切屑不可划伤工件的已加工表面,影响已加工表面的质量;   保证***预定的耐用度,不能过早磨损并竭力防止其破损;   切屑流出时,不妨碍切削液的喷注;   切屑不会划伤机床导轨或其他部件等。   在满足上述要求的基础上,不同***对切屑长度还有不同要求。例如一般粗车钢料的最大切屑长度为100mm左右;精车则应稍长。要避免过于细碎的切屑,因为它容易嵌入机床导轨和***装置的一些重要部位(如基准面),这样不仅需要附加防护装置,还给清除切屑带来一定的困难。   对于某些不易断屑的***,如成形车刀、切槽车刀和切断车刀等,在数控机床(加工中心)等自动化机床上,应保证其稳定的卷屑。   一、切屑形状的分类   根据工件材料、***几何参数和切削用量等的具体情况,切屑形状一般有:带状屑、C形屑、崩碎屑、宝塔状卷屑、发条状卷屑、长紧螺卷屑、螺卷屑等(见图1)。  (l)带状屑(见图1a):高速切削塑性金属材料时,如不采取断屑措施,极易形成带状屑,此形屑连绵不断,常会缠绕在工件或***上,易划伤工件表面或打坏***的切削刃、甚至伤人,因此应尽量避免形成带状屑。   但有时也希望得到带状屑,以使切屑能顺利排出。例如在立式镗床上镗盲孔时。   (2)C形屑(见图1b):车削一般的碳钢、合金钢材料时,如采用带有断屑槽的车刀则易形成C形屑。C形屑没有了带状屑的缺点。但C形屑多数是碰撞在车刀后刀面或工件表面而折断的(见图2)。切屑高频率的碰断和折断会影响切削过程的平稳性,从而影响已加工表面的粗糙度。所以,(见图3),使切削过程比较平稳。  (3)发条状卷屑(见图1f):在重型车床上用大切深、大进给量车削钢件进,切屑又宽又厚,若形成C形屑则容易损伤切削刃,基至会飞崩伤人。所以通常将断屑槽的槽底圆弧半径加大,使切屑成发条状(见图4)在加工表面上碰撞折断,并靠其自重坠落。             (4)长紧卷屑(见图1e):长紧卷屑形成过程比较平稳,清理也方便,在普通车床上是一种比较好的屑形。   (5)宝塔状卷屑〔见图1d):数控加工、机床或自动线加工时,希望得到此形屑,因为这样的切屑不会缠绕在***和工件上。而且清理也方便。   (6)崩碎屑(见图1c):在车削铸铁、脆黄铜、铸青铜等脆性材料时,极易形成针状或碎片状的崩碎屑,既易飞溅伤人、又易研损机床。若采用卷屑措施,则可使切屑连成短卷状。   总之,切削加工的具体条件不同,希望得到切屑的形状也不同,但不论什么形状的切屑,都要断屑可靠。   二、切屑折断的原理   金属切削过程中,切屑是否容易折断,与切屑的变形有直接联系,所以研究切屑折断原理必须从研究切屑变形的规律入手。   切削过程中所形成的切屑,由于经过了比较大的塑性变形,它的硬度将会有所提高,而塑性和韧性则显著降低,这种现象叫冷作硬化。经过冷作硬化以后,切屑变得硬而脆,当它受到交变的弯曲或冲击载荷时就容易折断。切屑所经受的塑性变形越大,硬脆现象越显著,折断也就越容易。在切削难断屑的高强度、高塑性、高韧性的材料时,应当设法增大切屑的变形,以降低它的塑性和韧性,便于达到断屑的目的。   切屑的变形可以由两部分组成:   第一部分是切削过程中所形成的,我们称之为基本变形。用平前刀面车刀自由切削时所测得的切屑变形,比较接近于基本变形的数值。影响基本变形的主要因素有***前角、负倒棱、切削速度三项。前角越小,负倒棱?,切屑形状千变万化,要实现切屑形成过程仿真,必须将切屑形状参数化,并根据加工条件计算这些参数值。多年来,国内外学者对切屑形状及其形成进行了大量深入研究,建立起十几种切屑形成模型,在切屑流动方向、切屑卷曲机理及切屑折断方式等方面取得了重要成果。但由于切屑问题极为复杂,许多研究尚属定性分析,特别是对切屑横向卷曲还没有量化计算的方法。本文根据切屑的形成机理及变形规律,分析影响切屑形状各因素的主次程度,建立数学模型,实现对切屑形状参数量化计算,为切