刀具磨损状态（精选7篇）
刀具磨损状态 篇1
0 引言
随着计算机技术的快速发展, 现代机械制造系统正朝着柔性制造系统的方向发展。数控机床在加工过程中, 刀具在切削金属的同时自身也会损坏, 工业统计数据表明, 机床故障中刀具失效导致的停机时间占据了总停机时间的1/3左右。研究数据表明, 安装有刀具监测系统的数控机床生产率提高了10%~60%, 机床的利用率也提高了50%, 同时也节约了30%左右的成本费用[1], 因此对于机床刀具的实时监测意义重大。通常刀具损坏的形式主要是破损和磨损。破损包含脆性破损和塑性破损, 常见的形式有崩刃、裂纹、剥落等。磨损则是指连续的渐进磨损。刀具磨损后, 使得工件表面粗糙度变大, 加工精度降低, 切削温度升高, 刀具的振动也明显增大, 直至刀具不能正常使用。因此刀具磨损的在线状态监测研究对于加工质量、效率和加工成本, 以及精度要求较高的数控机床来说至关重要。刀具磨损的在线监测也是数控自动化柔性制造系统中一个重要的研究课题。
通常将刀具磨损过程划分成三个阶段:初期磨损、中期磨损和剧烈磨损。初期磨损, 由于新刀刀刃表面粗糙度不均匀, 接触应力比较大, 以及表面的加工缺陷导致初期磨损比较快;中期磨损, 当过了初期磨损后, 刀具刀刃较为平整, 此阶段的刀具磨损速度相对较慢, 切削过程平稳, 这一过程占据了整把刀寿命的90%左右;在剧烈磨损期, 刀具正常磨损到一定程度后, 刀具和工件的接触情况渐渐恶化, 刀刃会钝化, 摩擦力会变大, 振动增大, 直至刀具彻底失去切削能力为止。
刀具磨损的监测技术很多, 根据监测机理通常分为两类:直接法和间接法。直接法中常用的包括:接触法、放射线法和光学监测法。由于直接监测法的使用局限比较大, 所以不能满足刀具实时监测的要求。间接法中常用的包括:切削力法、声发射法、主轴电功率法、刀具的振动法、超声波法等。目前认为切削力信号是和刀具磨损相关性最好的信号。
1 刀具磨损监测方法分析
刀具在工作时的状态监测技术通常由传感器采集信号、信号处理及特征提取和识别部分构成。在监测技术中, 刀具状态监测系统中的传感器通常是用来采集相应信号的, 例如切削力、振动、电流及功率、声发射等。
1.1 刀具状态的切削力监测方法
切削力监测技术目前是刀具磨损监测研究中应用最广泛的, 也是最稳定的一种方法。通长在切削过程中, 刀具会慢慢地磨钝, 然后导致切削力的增大, 因此切削力的变化与刀具磨损状态的变化是密切相关的。它的优点有:信号采集方便、响应速度快、灵敏度高等, 可以实时地在线监测刀具。但是通常由于测量切削力的仪器成本高, 且安装起来比较麻烦, 所以对它的使用难以广泛地推广。
刀具磨损过程中, 切削力会随之增大, 切削功率和扭矩变大, 导致主轴的电机电流增大, 负载的功率随之增大, 因此可采用监测主轴电机的电流变化来识别刀具的磨损变化状态。
1.2 刀具状态的振动监测法
通常在振动信号中会包含刀具磨损的有效信息, 使用加速度传感器就可以拾取信号, 进行相关分析, 从中分离出有效的磨损信息, 进而判断刀具对应的磨损状态。
测量振动信号的传感器用的是加速度传感器, 传感器通过底座的磁铁片直接吸附到工件表面或者刀具的外围部分。安装简单方便, 成本低, 携带方便, 但是不同的安装位置对信号产生不同的影响。从整体上来看, 利用振动监测刀具的磨损状态已经实用化了, 所要解决的问题主要是提高振动法监测刀具状态的精度[2]。
1.3 刀具状态的声发射法
声发射 (简称AE) 是近些年才发展起来的一种信号检测技术, 声发射信号是材料内部的弹性变形能突然释放所产生的弹性应力波信号。在金属切削过程中, 存在很多的发生源, 如工件和刀具的摩擦、切屑的折断、刀具的磨损、被切材料的弹性变形等。当刀具发生磨损时, 其发出的声发射信号将发生变化, 它是一种高频表面波, 在传播过程中衰减很快, 通长在靠近切削区的范围, 采用压电式的传感器拾取信号, 同时由于其发射信号频率过高才能避开干扰, 灵敏度高[2], 但是在实际的使用过程中, 较难拾取有效的声发射信号。
1.4 刀具状态的电流及功率法
通常在刀具磨损时, 切削力发生变化, 导致机床主轴功率产生变化, 所以监测机床主轴电流功率的变化也能间接地监测刀具的磨损状态。此法具有安装简便、成本低、不受加工条件限制等优点。它是一种比较简易且可广泛推广的刀具状态的简易监测法, 但是由于精度受限和响应速度慢, 还有传动系统的精度也会造成电机电流和功率的波动, 因此有待发展和完善。
通过分析各类方法的优缺点, 最终选择刀具的振动信号作为监测的对象来采集分析, 并使用时域、频域、时频分析来获取相关特征量, 从而获取刀具磨损状态的对应信息。
2 刀具磨损实验设计
2.1 试验目的与方法
金属铣削过程中对刀具磨损试验目的是使用单因素变量的试验方法, 来研究相关的变化对刀具的磨损机理以及磨损强度的影响规律, 并对试验结果予以分析。
试验主要是采集振动信号作为以后的分析信号, 将加速度传感器安装到装夹刀具的主轴外侧X和Y方向, 所采集的动态信号通过传感器传输到采集仪里面, 采集仪对信号经过相应的处理后, 送入计算机利用分析软件进行相应的分析处理。在机械设备故障诊断中, 常用的振动信号分析方法有时域分析、自谱分析、互功率谱、包络分析等。有些故障信号在频域中故障信息不太明显, 但是在时域中却反应明显, 所以仅通过频谱分析的方法是有局限的, 应该多用几类方法分析。
为了将振动测试法应用于刀具磨损监测, 图1所示的是基于振动的刀具磨损监测系统。
2.2 试验设备
为了证明振动监测组件的正确性和可靠性, 实验是在学校工厂的1台大连机床厂产的立式车铣加工中心 (VDL-600 A) 上进行的, 刀具是西南刀具公司产的用于铣削平面的双刃圆铣刀, 工件是1块长方体的45钢。实验系统由北京东方振动和噪声技术研究所产的加速度传感器 (INV9822型) 、四通道数据采集仪 (INV3018A型) 、振动信号分析软件及相应分析仪器组成。根据实验设计的条件, 采样频率设定为5120 Hz, 信号采集是连续采取多把由新刀至发生剧烈磨损期的振动信号。试验条件如表1所示。
3 试验结果数据分析
通常对于采集到的振动信号单独作时域或者频域分析都不会取得很好的效果, 同时由于在拾取振动信号时, 信号是非稳定的, 因此对于信号的分析采用时域、频域分析相结合的方法才可以较好地获取故障信息。
2014年3月, 在VDL-600 A立式加工中心上进行刀具的振动测试实验, 主轴转速为500 r/min, 进给速度为80 mm/min, 背吃刀量为0.5 mm和1 mm, 加工厚度为10 mm, 测试得到的刀具的磨损量相关数据如表2所示。
对采集到的振动信号分别采用时域、频域和互功率分析的方法, 可以获得很多的故障曲线, 几组典型的时频曲线图, 如图2~图6。
4 试验结论
1) 从加工过程中工件的被加工表面可以看出, 粗糙度是不断变化的。刀具在初期磨损的一段时间内, 工件表面粗糙度比较高, 这是由于新刀的表面本身也不光滑或者由于其表面氧化层等缺陷导致;在其正常磨损过程中, 工件表面的外观比较亮。在剧烈磨损期, 刀具的磨损导致工件表面变得较不平整。
2) 通过显微镜观测, 由于加工工艺限制, 新刀表面不是很平整, 在初期磨损也相对较快, 但是一段时间后磨损趋于平稳, 刀刃的表面也趋于平齐;在后期剧烈磨损阶段, 刀具开始出现较大的振动, 这是由于刀刃出现了较大的磨损, 出现了一些刀刃脱落, 导致加工时磨损的噪声也明显增大。
3) 通过对振动信号进行相关分析, 从得到的时域、频域图中可以观测到, 开始时刻磨损较轻微, 振动程度也属于轻微振动, 到后期当振动较为激烈时, 时域、频域图曲线就显示更多的波动。通过对比试验中刀具相应的磨损状态, 表明振动信号可以揭示刀具磨损的状态。因此可以对振动信号做相关的分析从而监测刀具磨损状态, 也表明试验可行。
4) 试验设计了不同转速、不同进给速度、不同背吃刀量来揭示不同的因素对刀具磨损程度的影响, 从试验结果时域、频域图的分析结果可以看出, 高的转速导致刀具的寿命有所降低, 大的进给量也同样降低刀具寿命, 同样大的背吃刀量比小背吃刀量对刀具的寿命影响也是明显的。因此从提高刀具寿命的角度来讲, 在满足加工要求的前提下, 尽量选取合适的小背吃刀量和进给速度及转速。同时, 我们在同一转速前提下, 从频域功率谱图中发现, 当剧烈磨损时刀具的振动明显大于初期的磨损情况, 剧烈磨损中能量幅值的波动显著多于初期稳定的频率状况。试验结果表明, 完全可以用振动测试技术法对刀具的磨损状态进行监测和故障诊断。
参考文献
[1]Dimla D E.Sensor signals for tool-wear monitoring in mental cutting operrations-a review of mental[J].International Journal of Machine Tools&Manufacture, 2000, 40 (8) :1073-1078.
[2]庄子杰.基于声发射和振动法的刀具磨损状态检测研究[D].上海:上海交通大学, 2009.
[3]杨永.数控机床刀具磨损的振动监测法[J].机械, 2009 (7) :58-60.
[4]黄民, 李功, 张永忠.矿井提升机振动测试与故障诊断[J].煤矿机械, 2002 (12) :78-81.
[5]曾祥超, 陈捷.数控机床刀具磨损监测实验数据处理方法研究[J].机械设计与制造, 2009 (1) :213-215.
[6]赵志宏.基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D].北京:北京交通大学, 2012.
刀具磨损状态 篇2
作为前馈神经网络的核心, BP神经网络是目前应用最广的一种人工神经网络, 其具有非线性映射、自适应、自学习和并行处理等特点。自从1987年Dornfeld和Ranguala[1]将BP神经网络联合多传感器技术用于刀具磨损状态监测, BP神经网络在此领域内一直被广泛而深入地研究, 主要用于计算刀具磨损量并对刀具磨损状态进行分类。但传统的BP算法效率低, 收敛速度较慢, 容易陷入局部极小点, 因此人们提出了许多改进方法, 目的都在于提高收敛速度并改善易陷入局部极小的缺陷。
1 监测方法的选择
目前, 刀具磨损在线监测的常用方法主要有切削力监测、振动加速度监测、声发射监测、电流和功率监测等。本文依据多传感器融合技术, 选择振动传感器和声发射传感器采集切削过程中刀具的动态信号, 监测刀具的磨损状态。振动信号是一种对刀具磨损及破损非常敏感的特征信号。在切削加工中, 刀具与工件侧面摩擦, 不同磨损及破损程度的刀具, 将会产生不同频率结构的振动信号, 包含与刀具状态密切相关的丰富信息。根据加工方式的差别, 需要选择不同方向的振动信号监测刀具状态。声发射监测方法也是目前应用最广泛且最具有潜力的一种方法。声发射是一种物理现象, 指固体材料在变形、破裂和相位改变时迅速释放应变能而产生的一种弹性应力波[2]。通过声发射传感器测量切削过程中刀具产生的声发射信号, 适用于检测刀具微小面积的破损和破损前产生的微裂纹。AE信号的频率很高, 一般在50 k Hz以上, 其能够避开切削加工中振动和噪声污染严重的低频段, 具有灵敏度高、信息量丰富等优点。
2 特征信号的分析及提取
刀具磨损状态监测的关键是提取出与刀具磨损状态密切相关的特征量。传感器信号中除了有刀具磨损状态信号, 还包含噪声及加工参数引起的干扰信号, 不能直接用来监测刀具磨损, 必须进行特征分析和选择。由于切削加工中产生的信号包含了大量非平稳信号, 且夹带着瞬时突变成分, 从时域上很难反映信号特征, 从频域上分析缺乏时域信息。因此, 本文主要采用小波分析分解振动信号和AE信号, 提取信号不同频段的小波系数的均方根, 建立与刀具磨损量之间的关系。另外, 本文依据相关系数法对提取特征量进行优选, 从而获得最优的特征向量组输入BP神经网络。
3 BP神经网络的改进研究
随着对BP网络的研究, BP网络的局限性在实际应用中日益凸显[3], 主要有:1) 传统BP算法是一种梯度下降法, 修正权值仅用到了误差函数对权值的梯度, 即一阶导数信息, 易导致学习过程发生振荡, 有可能陷入局部极小点。2) BP算法的学习效率η和动量因子α的很难确定。其中, η及α取值过大或过小都会对网络的收敛速度和网络稳定性产生巨大影响。3) 网络隐含层节点数和初始权值的确定随机性和经验性较大, 没有完整理论依据支持。由于Robert Hecht-Nielsen已经证明了可以用单隐含层的BP网络去逼近任何一个闭区间内的连续函数, 因此本文选择带单隐含层的三层神经网络。
3.1 改进BP算法
目前的改进算法主要有:附加动量法、学习速率可变法、弹性算法, 变梯度法、拟牛顿法及L-M算法等。由于L-M算法收敛速度快且识别误差小, 因此本文选择L-M算法。L-M算法是将梯度下降法和牛顿法相结合的算法[4], 使用了一阶和二阶导数信息。在开始时, 梯度下降法下降较快, 但接近最优值时下降变慢, 转向牛顿法可以在最优值附近产生更好的搜索方向。算法原理为
式中:I为单位矩阵;μ=0时为牛顿法, μ→∞时为梯度下降法。
3.2 改进样本数据的归一化方法
由于每个输入样本的物理量各不相同, 为了消除物理单位的干扰, 需要对样本数据进行归一化处理。通常以S形函数为激活函数的神经网络将各输入样本归一到[0, 1]区间。本文为了使样本数据更加紧凑, 扩大网络输出空间, 将样本数据归一化到[0.1, 0.9]区间内。归一化公式为
式中:xmax、xmin分别是该特征值归一化前最大值和最小值;xi、xi′分别是归一化前的值和归一化后的值。
3.3 优化选择隐含层节点数
隐含层节点数的确定是个十分复杂的问题, 对神经网络的训练精度和收敛速度有一定影响。隐含层节点数过少, 降低样本识别能力, 容错性差;节点数过多又会延长网络训练时间, 泛化能力较差。往往凭借设计者的经验来确定。为了减小盲目性, 可参照以下公式:
式中:l为隐含层节点数;n为输入节点数;m为输出节点数;a为1~10的调节常数。
输入同一个训练样本, 只改变从所有网络结构中选择误差最小时对应的隐含层节点数。通过MATLAB神经网络[5]仿真实验, 不同隐含层节点数的训练步数及误差如表1所示。从表中可以看出, 当隐含层节点数为13时训练步数最少且训练误差最小, 符合目标误差, 因此确定神经网络的隐含层的节点数为13时最理想。
4 刀具磨损状态监测实例
4.1 实验设备
机床:DL-20MH数控车削中心, 三轴联动半闭环控制系统, 主机由FANUC-0i TC系统控制, 可对各种回转体零件进行车削、钻削、铣削加工。工件:45钢, 尺寸为准90×380 mm。刀具材料:YT-15硬质合金刀具。加工方式:车削, 加切削液。粗糙仪:上海某公司生产的TR240表面粗糙仪。振动监测设备:压电式ICP:INV98822A加速度传感器, 共有4个, 其中电主轴轴承位置的水平和垂直方向各安装1个, 刀柄及刀架位置各安装1个;24位ADINV3018C采集卡, 采样频率为5 k Hz;DASP-10智能信号采集及分析系统。声发射监测设备:R15A型声发射传感器, 在刀柄及刀架位置各安装1个;美国物理声学公司的PCI-2型双通道声发射监测仪器。传感器安装位置如图2所示。
4.2 实验方案
在刀具切削过程中, 影响传感器信号变化的因素很多, 本实验通过预处理和滤波等手段降低电气和环境噪声的干扰, 剔除次要因子, 确定实验因子为切削三要素, 即一个三因子三水平组成的实验, 如表2所示。设计正交实验方案, 共进行9组刀具磨损实验。每组切削条件下, 取刀具磨损量分别为0、0.1、0.3、0.5 mm的刀片实验, 共进行36次实验, 将实验数据作为BP神经网络的训练样本, 建立刀具磨损的监测模型。
实验中选择db4小波分别对3个刀具磨损程度不同阶段对应的振动信号和声发射信号进行4层小波分解, 则每组信号的频域被分解为8个频带, 然后计算8个特征频带的小波系数的均方根值。利用相关系数法对特征量优化选择后, 本文选取振动信号和声发射信号各3个特征频带的小波系数的均方根, 再加上振动信号和声发射信号的均方根值, 共8个特征向量输入BP神经网络。文本最终确定的网络结构为8-13-1, 输入层为8个神经元, 当隐含层节点数为13时网络误差最小, 输出层为1个神经元, 即代表刀具后刀面的磨损量VB, 根据磨损量的不同, 对应不同的磨损程度为:0~0.1 mm (初期磨损) ;0.1~0.5 mm (中度磨损) ;>0.5 mm (严重磨损) 。
4.3 实验结果
根据上述建立的神经网络模型, 输入层到隐含层的激活函数为Sigmoid函数, 隐含层到输出层的激活函数为purelin线性函数, 初始化网络权值系数在[0, 1]之间, 学习率取为0.01, 学习误差为0.0003, 最大训练次数为5000。基于不同算法的BP神经网络的识别结果如表3所示。基于L-M算法的神经网络最大识别误差为0.025 mm, 而传统BP算法的神经网络最大识别误差为0.136 mm, 即基于L-M算法的神经网络识别正确率明显提高, 能更好地满足刀具磨损监测分类精度要求。
L-M算法和BP算法的神经网络的收敛性能比较结果如图3、图4所示, 在某一组切削条件下, 前者训练步数经过8步后即达到目标误差, 而后者经过5000步训练后仍没有达到目标误差
5 结语
本文采用新的算法并合理调整网络结构参数, 明显提高了网络的收敛速度, 获得更好的识别精度, 因此改进的BP神经网络更适合于对刀具磨损状态进行识别。
参考文献
[1]Dornfeld D A, 卢冶.神经元网络传感器信息综合用于刀具状态监测[J].组合机床与自动化加工技术, 1991 (7) :35-41, 50.
[2]黄民, 刘秀丽, 谢厚正.高档数控机床刀具磨损故障监测方法及实验系统[J].北京信息科技大学学报 (自然科学版) , 2012 (1) :16-21.
[3]姜立芳, 刘泊, 施莲辉.一种改进的BP算法及其在模式识别中的应用[J].哈尔滨理工大学学报, 2003 (3) :90-92, 95.
[4]关山, 聂鹏.L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用[J].机床与液压, 2012, 40 (15) :22-26.
刀具磨损状态 篇3
盾构施工工艺因其掘进速度快、环保效益好、综合性能高等优点在我国隧道施工行业中得到了广泛的应用。盾构掘进速率作为盾构施工工艺综合性能评价的唯一参数而备受关注。但由于刀具磨损速率导致盾构掘进速率偏低的原因以及如何解决运行中出现的这个问题一直没有得到解决。
2 盾构工艺的基本原理及应用
盾构本身是集气、电、光、机为一体的复杂施工系统。盾构工艺主要是利用盘形滚刀碎岩推进, 是一种集掘进、出渣、支护为一体的流水线施工工艺, 该工艺目前已经在国内隧道施工领域得到了广泛应用。
2.1 盾构掘进过程的基本原理
盾构掘进过程实际上就是岩石的破碎和推进过程。在推力作用下, 随着刀盘的旋转, 盘形滚刀紧压岩石表面[1]。当推力大于岩石的抗压强度时, 盘形滚刀直接贯入岩石, 将滚刀下的岩石直接破碎, 进而在掌子面形成多道同心圆沟槽, 随着沟槽深度的增加, 岩石表面的裂纹不断加大, 当超过岩石的剪切和拉伸强度时, 相邻沟槽间的岩石成片状脱落, 从而达到碎岩掘进的目的[2]。
2.2 盾构工艺的应用
目前国内投入运行的盾构工艺系统主要由刀盘、盾体、输送系统、液压系统、流体系统及电气系统等系统组成。其中根据不同的地质情况需要对盾构刀具布置进行针对性设计[3]。
3 评价盾构刀具磨损速率的主要参数
神华神东补连塔2#辅运平硐工程首次将盾构应用于煤矿斜井施工, 该工程穿过主要包括沉积砂岩、砂质泥岩、泥岩等多个不良地质层。通过管片支护与盾构掘进相结合的方式形成为6.6m的辅助运输通道。刀具单周磨损量作为评价盾构刀具磨损速率的一个重要参数, 然而盾构刀具磨损速率的监测与预控直接影响盾构掘进的速率与稳定性。因此, 可以根据刀具单周磨损量的大小来评价盾构刀具的磨损速率[4]。
4 影响盾构刀具磨损速率的主要因素
盾构刀具磨损速率受多种因素的影响。围岩本身的物理特性、盾构系统的运行和工艺参数都会对盾构掘进速率造成较大的影响[5]。
4.1 围岩本身的物理特性
围岩本身的物理特性决定了盾构刀具磨损速率的大小。对内蒙神华神东补连塔项目盾构运行工况的研究表明, 影响盾构刀具磨损速率的主要物理特性包括:围岩强度、耐磨性等, 这些都是都是盾构施工工艺中应该掌握的重要参数。
4.1.1 围岩强度
盾构是利用岩石的抗拉强度和抗剪强度明显小于抗压强度这一特征而设计的, 抗压强度的高低是影响盾构刀具磨损速率的关键地质因素之一[6], 表1是对神华神东补连塔煤矿盾构运行工况考察得到的数据。
从表1的数据及图1的趋势可以看出, 一定范围内围岩强度越低, 盾构刀具磨损进速率越低, 则掘进越快[7];围岩强度越高, 盾构刀具磨损速率越高, 则掘进越慢[8]。但是, 围岩强度太小, 围岩稳定性差, 严重影响掘进速度;围岩强度太大, 盾构掘进困难, 效率低下。
4.1.2 围岩耐磨性
国内外大量盾构施工隧道的工程实践表明, 刀具的磨损情况对盾构掘进效率以及掘进的经济性影响很大;而对刀具的磨损判断和预测, 仅根据岩石抗压强度是不够的。主要应结合岩石的硬度以及岩石所含石英颗粒的大小、数量来决定 (见表2和图2) 。
一般情况下, 岩石的耐磨性越高, 对盾构刀具、刀圈和轴承的磨损程度也越严重, 刀具消耗和施工成本就越高, 并造成停机换刀次数增加, 影响盾构正常掘进, 相应的盾构掘进效率也就越低。
4.2 盾构系统的运行
不同的运行参数也影响着盾构刀具磨损速率。通过对比神华神东补连塔项目不同运行参数情况下的盾构刀具磨损速率, 总结出不同运行参数下盾构刀具磨损速率的运行规律。
4.2.1 刀盘转矩
刀盘转矩主要受主要受隧道线性与施工地质条件影响。神华神东补连塔煤矿斜井采用-5.5°斜井施工, 在一定程度上影响着刀盘转矩, 表3列出了不同刀盘转矩下盾构系统的运行特性。
从表3数据及图3趋势可以看出, 其他因素一定时。刀盘转矩在452.62k N·m时, 盾构刀具磨损速率最大, 随着刀盘转矩的加大或减小盾构刀具磨损速率呈下降趋势。
4.2.2 刀盘转速
围岩强度、耐磨性遗迹刀盘转矩一定的情况下, 刀盘转速对盾构刀具磨损速率有显著的影响[9]。对给定的刀盘转速, 在一定的范围之内, 刀盘的转速越快, 盾构刀具磨损速率越大, 但刀盘转速超过一定范围时, 盾构刀具磨损速率减小, 表4列出了神华神东补连塔煤矿在不同刀盘转速下盾构的运行特性。
从表4数据及图4趋势可以看出, 其他因素一定时。刀盘转速在4.45rpm时盾构的掘进速率最大, 随着刀盘转速的增大或减小, 盾构的掘进速率呈下降趋势。
4.2.3 主驱动电机电流
主驱动电机电流是运行中的一个重要参数, 其大小反映了主驱动电机的运行工况。电流大时, 盾构刀盘的负载大, 刀具受到的阻力就越大;电流小时, 盾构刀盘的负载小, 刀具受到的阻力就越小。因此, 施工过程中主驱动电机的电流应该与盾构刀具磨损速率相对应, 需控制在一定的范围之内[10]。
4.2.4 推力
盾构推力主要由破岩力、摩擦力与牵引力三部分构成。其他因素一定时, 调整盾构推力的大小, 一定范围之内, 随着盾构推力的不断加大, 盾构刀具磨损速率呈上涨趋势, 当推力超过一定值时, 盾构刀具磨损速率减小。
4.3 其他因素
盾构刀具磨损速率受诸多因素影响, 除围岩本身的物理特性与盾构运行参数的影响之外还受到工序衔接、设备定期维护保养等因素的影响。
刀具的更换顺序:
刀具的更换主要由刀具的磨损情况以及地层的稳定性决定。合理的换刀顺序能够将盾构刀具磨损速率控制在一定范围之内, 加快盾构的掘进速率, 运行中因根据不同的地质条件和刀具磨损情况分析报告实时调整刀具的更换顺序。
5 结论
盾构在隧道施工中主要适用于硬岩隧道的施工。对盾构运行工况的研究表明: (1) 盾构刀具磨损速率主要受围岩物理特性和盾构系统运行操作的影响; (2) 综合上诉因素的影响, 在实际的盾构系统运行中, 可以从如下几个方面来调整最佳的运行参数以获得盾构刀具最佳磨损速率, 进而获得较高的盾构掘进速率:a.盾构系统应在最佳掘进速率下运行, 不应轻易调整掘进速率;b.运行过程中应该密切关注围岩物理特性分析报告;c.应保证电机电流、刀盘转矩、刀盘速度与推力在设计的允许范围之内;d.运行中应该时刻关注地下含水及可燃气体检测报告;e.刀盘应定期更换刀具, 以保持刀具的最佳状态。
参考文献
[1]向中华.盾构盘形滚刀应用于隧道工程中的工作原理[J].城市建设理论研究 (电子版) , 2013, 6:2095~2104.
[2]罗辉平.关于砂卵石地层盾构刀具磨损测试分析[J].城市建设理论研究 (电子版) , 2015, 22:8500~8501.
[3]李建斌, 王锴.无刀盘土压平衡盾构概念性设计[J].隧道建设, 2014, 10:1001~1004.
[4]陈振.Zr Ti N涂层刀具的制备及切削性能研究[D].济南:山东大学, 2011.
[5]袁兴泽, 李文富, 等.盾构掘进速度及影响因素浅析[J].水利建设与管理, 2009, 4:75~77, 82.
[6]侯志友, 陈浩.不同掘进参数对盾构掘进机掘进效率的影响[J].城市建设理论研究 (电子版) , 2011, 31:0.
[7]陈浩.盾构掘进效率与围岩相关性研究[D].成都:西南交通大学, 2010.
[8]姜曦.盾构隧道围岩稳定分析与施工优化理论研究[D].绵阳:西南科技大学, 2006.
[9]郭志强.秦岭特长隧道施工关键技术研究[D].天津:天津大学, 2002.
刀具磨损状态 篇4
刀具磨损对工件品质有着直接的影响。近年来,国内外学者对刀具状态检测技术进行了大量研究,这些研究主要关注以下3个方面:1)对刀具在切削过程中产生的切屑进行测量[1],该方法是一种间接测量方法,尚处于理论研究阶段;2)监视特定的机床参数[2],用来判断刀具的磨损情况,也是一种间接测量方法,操作较为容易,但精度不高;3)直接对刀具进行观测[3],该方法操作虽然实现较难,但是精度较高。
刀具的磨损区域集中在微米级的研究范围,因而对于测量提出了更高的要求。目前,由于三维测量设备的应用限制,刀具磨损分析一直局限在二维形貌的分析上,磨钝标准的制定也仅限于平面二维参数方面的度量,比如:前刀面的月牙洼磨损深度KT,刀尖磨损最大值VC,主沟槽磨损量VN,后刀面磨损宽度VB[4]。
刀具磨损区域的三维重构属于显微三维表面重构的范畴。传统的三维重构方法比如双目视觉的方法,由于显微照片的背景和结构关系简单、对比度低、光学畸变等原因难以确定特征点并进行有效的匹配;结构光三维重构方法又由于系统结构复杂,标定困难等原因推广较难。国内外对刀具磨损区域的三维重构的研究都鲜有报道。提出了一种基于聚焦合成[5,6,7]原理,仅利用光学显微镜和计算机,即可实现刀具磨损三维重构的方法。进而提出了刀具磨损的三维评价指标,为研究刀具磨损形貌在加工过程中的变化,以及磨损机理的研究提供了量化的依据。
1 原理
a) 聚焦合成算法:聚焦合成的基本思想[6,7]是:首先,通过调整显微镜z轴位置,获取显微样本的序列图像,使整个序列覆盖在显微镜中的全部z轴方向的高度信息,每幅图像有聚焦清晰区域和模糊区域;然后,在序列图像中通过一定的叠合规则,获取每个像素点所对应的聚焦清晰位置,从而重建出一副十分清晰的图像,再通过聚焦分析,恢复深度信息;最后,对深度信息进行插值拟合,恢复出比较精确的物体深度信息,从而通过二维图像序列进行三维重建和测量。其原理如图1所示。
b) 叠合算法:聚焦合成的叠合算法分为3种[7]:基于点的算法,基于区域的算法和基于频域空间的算法。
以往的梯度灰度算子[8]是一阶导数,二阶偏导数可以获得高频分量,从而得到比较锐化的边缘。拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,可以作为高频分量的估计量,然而对x方向和对y方向的二阶偏导数可能会符号相反,相互抵消,从而使图像的聚焦产生偏差。因此考虑实现的效果和时间,选用基于点的改进拉普拉斯算子(Modified-Laplacian)进行图像的叠合,其计算公式如下:
SymbolQCp2f(x, y, n)=undefined+undefined(1)
式中: f(x, y, n)为第n幅图像的(x, y)点处的灰度值。
在数字图像处理中一般使用差分代替微分进行计算,以往使用的拉普拉斯算子进行图像处理时,一般是运用3×3的算子,考虑到显微图像的纹理变化,文献[9,10]提出一种改进的拉普拉斯算子,使用时引入可变步长来计算二阶差分,公式如下:
F(x, y, n)=ML(x, y, n)=|2f(x, y, n)-
f(x-s, y, n)-f(x+s, y, n)|+|2f(x, y, n)-
f(x, y-s, n)-f(x, y+s, n)| (2)
式中:F(x, y, n)是点(i, j)处的聚焦值,表示该点的聚焦测度;ML(x, y, n)为第n幅图像的(x, y)点处的拉普拉斯算子;s为步长。
进而,点(x, y)处的高度值就是该点的最大聚焦值所对应的高度,这里用图像的序列号代表其高度信息,公式为:
h(x, y)=L (L=1...n)
while max{F(x, y, n)} for F(x, y, n)≥T (3)
式中:h(x, y)是点(x, y)处的高度值,取值为点(x, y)处的最大聚焦值;T为阈值,用来去除噪声和背景点。
c) 深度插值:由此得到的深度信息是工具显微镜的z轴逐级调节得到的,只能得到粗略的深度值。为了恢复得到磨损表面更为精确的深度信息,还需要进行深度插值[10]。现采用高斯插值[11]的方法估计刀具磨损表面的精确的聚焦位置。
2 三维磨损评价指标提出
长期以来,由于三维成像设备性能以及成本的限制,刀具磨损的分析一直局限在二维形貌参数的分析上。刀具磨损区域三维形貌的重构给刀具磨损三维形貌的观察和三维参数的度量提供了可能,为此,提出以下几个基于像素点的三维磨损的度量指标。
a) 磨损最大深度:
hmax=max(hij) (1≤i≤m, 1≤j≤n) (4)
式中:hmax为最大磨损深度;hij为磨损区域像素点的深度;i, j分别为某点在图像中的行列数;m, n分别为图像总的行列数。
b) 磨损体积:
undefined(5)
式中:V是磨损的体积;s为单个像素的面积(将像素简化为长方形)。
c) 磨损平均深度:
undefined(6)
式中:undefined——磨损平均深度;
V——磨损体积;
S——磨损区域的面积(由S=s×g得出);
g——磨损区域像素个数。
3 实验步骤及结果
a) 算法的精度验证实验:采用了日本MITUTOYO工具显微镜,配合Panasonic彩色摄像头,在600倍放大倍数下,对一个车床加工的圆锥的锥尖部分进行三维重构,显微镜的调节步长为0.06mm,通过不断调节显微镜z轴的高度,使显微镜的成像面聚焦在磨损区域的不同高度层面,顺序采集10幅同一区域内的图像,组成图像序列,并以最低面为基准面。以理想圆锥的计算值作为真值,将重构后计算的测量值与理想值进行对比,来验证算法的精度。图像中的区域的水平距离和竖直距离在经过最小刻度为0.01mm的刻度光栅尺的标定后,测得的实际大小为:0.2388×0.1803mm。图2是圆锥不同聚焦高度所拍摄的两张照片,图3是圆锥锥尖的三维重建结果,图4是理想的圆锥,表1是圆锥测量的结果。从表1中可以看出,测量的误差<10%,能够满足我们的测量要求。
b) 刀具磨损测量实验:在相同的实验条件下,我们对陶瓷刀具的前刀面的月牙洼磨损区域进行观察。显微镜的调节步长为0.005mm,通过不断调节显微镜z轴的高度,使显微镜的成像面聚焦在磨损区域的不同高度层面,顺序采集8幅同一区域内的图像,组成图像序列,并以最高面为基准面。
图5是显微镜聚焦在磨损区域的不同高度所拍摄的两张照片。图6是将磨损序列聚焦图像进行融合,提取它们最清晰聚焦的部分后所合成的照片,可以与其三维重建图7进行对比,表明三维重建图确实反映了磨损区域的原貌。
对于该刀具的月牙洼磨损,其最大磨损高度为0.035mm,平均磨损高度0.019mm,磨损体积为0.000655mm3。对于本月牙洼磨损,这些参数都是合理的数值,这进一步说明了重构的刀具磨损区域的地貌反应了刀具磨损的实际情况。本试验在AMD Athlon 3000+,512M的电脑配置下用Matlab软件进行的,重构时间为292.16s。
4 结论
提出了一种运用聚焦合成的原理来重构刀具磨损区域的方法,将磨损区域从显微镜采集得到不同聚焦深度的图像序列,通过数字图像处理的方法,提取其深度信息,重构出刀具的磨损表面;并且提出了基于像素点对磨损区域进行测量的可行的三维评价指标。实验证明,这种重构方法简单有效。
参考文献
[1]Huang S N,Tan K K,Wong Y S,et al.Tool wear detection andfault diagnosis based on cutting force monitoring[J].InternationalJournal of Machine Tools&Manufacture,2007(47):444-451.
[2]林颖,刘亚俊,陈忠.基于分形理论和神经网络的刀具磨损监测[J].中国机械工程,2004,15(16):1426-1427.
[3]Sortino M.Application of statistical filtering for optical detectionof tool wear[J].International Journal of Machine Tools&Manu-facture,2003(43):493-497.
[4]张幼桢.金属切削原理及刀具[M].南京:南京航空航天大学,1990:110-112.
[5]Valdecasas A G,Marshall D.On the extended depth of focus algo-rithms for bright field microscopy[J].Micron,2001,32:559-569.
[6]姜志国,韩冬兵,等.基于全自动控制显微镜的自动聚焦算法研究[J].中国图像图形学报,2004,9(4):396-398.
[7]姜志国,史文华,等.基于聚焦合成的显微三维成像系统[J].CT理论与应用研究,2004,13(4):10-12.
[8]徐家骅.计量工程光学[M].北京:机械工业出版社,1981:42-50.
[9]Shree K Nayar,Yasuo Nakagawa.Shape from focus:an effectiveapproach for rough surfaces[J].IEEE,1990:219.
[10]龚俊峰,徐西鹏.基于聚焦合成的砂轮表面三维重构方法[J].金刚石与磨料磨具工程,2006,8(4):15-16.
[11]郑慧娆,陈绍林,等.数值计算方法[M].武汉:武汉大学出版社,2002:164-165.
浅谈单护盾TBM刀具的磨损 篇5
引洮供水一期工程总干渠7#隧洞工程区位于甘肃省渭源县境内, 7#隧洞出口距离兰州市区约184km。7#隧洞全长17 286m, 横断面形式为圆型, 净断面尺寸 (直径) D=4.96m, 设计纵坡均为1/1 650, 设计流量32m3/s, 加大流量36m3/s。
7#隧洞围岩主要由上第三系 (N2L3) 泥质粉砂岩、粉 (砂) 质泥岩、砂砾岩、 (含砾) 砂岩、疏松砂岩等组成, 岩性软弱, 互层状分布, 相变剧烈。岩层产状平缓, 受构造影响轻微, 断裂裂隙不发育, 仅发育舒缓短轴褶皱, 总体上富水性较差。隧道碴土性状:砖红色泥岩, 干燥无水, 碴土多数呈碎片状, 最大块径约为15cm。工程地质条件判断:V, 岩性较坚硬。地下水情况:无。
2 单护盾TBM盘形滚刀的刀具磨损分析
单护盾刀盘和刀具的参数如下。
单护盾TBM的刀盘及刀具的整体布置图如图1所示。
盘形滚刀是为开挖岩石的硬度大于12个硬度单位的工况而设计的。承受循环正应力, 滚刀切削部分的材料应具有HRC (洛氏硬度) 50~60之间的高硬度。引洮单护盾TBM使用的刀圈是意大利palmieri的品牌。标注钢刀圈的硬度400kg/cm2。
2.1 滚刀受力及破岩机理
滚刀在滚压岩石的过程中, 刀刃与岩石之间主要都存在两个方向相互作用力。
1) 法向推压力FN, 指向开挖面, 由刀盘的推力提供。
2) 切向滚动滚压力FR, 指向滚刀切向, 由刀盘转矩提供。
切向滚动滚压力主要取决于推力、贯入度及滚刀直径。盘刀直径一定, 贯入度越大, 所需滚动滚压力越大;贯入度确定时, 滚动滚压力随盘刀直径的增大而减小。
TBM工作时, 滚刀在推力作用下紧压在岩面上, 随着刀盘的旋转, 盘形滚刀一方面绕刀盘中心轴公转, 同时绕自身轴线自转。盘形滚刀在刀盘的推力和转矩共同作用下, 在掌子面上切出一系列同心圆沟槽。刀盘旋转并压入岩石的过程中, 滚刀对岩石将产生挤压、剪切、拉裂等综合作用, 使之成为岩石碎片, 达到开挖的目的。
2.2 引洮单护盾TBM掘进情况
表1中TBM各个参数的匹配, 为寻求掘进的最佳速度以及对滚刀刀圈磨损量的计算提供依据。
TBM施工中17英寸滚刀换刀要求:M1~M35磨损量达到25mm;M36~M38磨损量达到20mm;M41、M42磨损量达到20.5mm。
下面以施工里程K63+216~K62+003中的一段进行分析, 中心滚刀轨迹M01~M08, 刀具磨损量1~4.5mm;正滚刀轨迹M09~M38, 刀具磨损量3~7.5mm;边滚刀轨迹M40~M41, 刀具磨损8~10.5mm。
滚刀轨迹M01~M42是一组同心圆 (图2) , 刀盘转一圈各个滚刀的行程S=2R (R是滚刀中心线到刀盘轴线的垂直距离) 。
根据以上数据总结:①中心滚刀行程最小, 磨损率最小;边刀行程最大, 磨损率最大, 刀具磨损量基本符合由中心到边缘增大的趋势;②相邻两把刀的高差应控制在15mm左右, 最大不超过25mm, 目的是减少相邻刀具之间所受推力的不平衡, 而这种不平衡力有时可能是刀具承受正常受力的几倍, 使盘形滚刀的损坏几率增加;③刀圈的磨损极限为15~25mm。中心滚刀换刀时以4把为一组 (其中有一把滚刀的刀圈磨损超过25mm时就可以换刀) ;边刀发现磨损刀毂, 刀圈磨损小于20mm时也可以考虑换刀, 边刀的更换频率较大, 刀圈要选择硬度更强的材料;④更换刀具后要控制掘进速度, 3个掘进循环后必须检查刀具螺栓, 来保护边滚刀不受磨损。
2.3 盘形滚刀刀圈失效分析
刀圈是影响滚刀工作寿命的关键易损件之一, 它直接接触破碎岩石, 刀圈破岩时, 承受的力由径向力、轴向力、切向力组成, 在刀圈受载滚动侵入岩石时, 首先通过刀圈刃角, 利用刀圈推力挤压破碎岩石, 产生岩石破碎体;其次刀刃嵌入岩石形成凹槽, 挤压离在凹槽两侧形成拉力剪力破坏岩石。
引洮单护盾TBM使用的刀圈是平韧刀圈, 它的材料是高钛钢, 具有硬度高、不磨损、不变形。单护盾TBM现场掘进施工情况的分析, 刀圈磨损失效主要情况有:正常磨损、弦磨、偏磨、刀圈断裂、刀圈脱落和由于挡圈损坏造成刀圈损坏。引洮单护盾TBM现场掘进施工刀圈磨损主要原因是正常磨损, 但也会遇到刀圈弦磨的情况。
2.4 整刀刀具失效分析结论
刀具的正常失效原因是由于冲击载荷引起的, 主要包括:轴承损坏、刃磨、崩刃、刀体磨损、端盖损坏、紧锁块损坏和螺栓预紧失效而产生的失效。
刀具的非正常失效有:润滑油漏出、浮动密封损坏、泥砂进入轴承造成的轴承失效、刀圈材质及金相组织不好造成的断裂以及热处理没有达到技术要求造成的压溃和卷边等。
3 盘形滚刀刀具磨损解决办法
在刀具装配过程中, 严格按照装配工艺实施, 轴承的预紧力矩要符合规定数据, 润滑和密封都要可靠, 在现场安装刀座时, 必须拧紧螺栓至规定扭矩。应对刀圈的机械性能进行严格检查;如金相组织检查, 无损探伤, 硬度测试等。
刀具磨损状态 篇6
刀具磨损的研究主要集中在刀具寿命计算、磨损机理分析、磨损轮廓预测以及磨损对工件表面质量的影响上。刀具寿命通常用经验公式来表达,如Taylor公式或它的其他转化形式。Taylor公式定义了刀具寿命和切削参数之间的关系。然而,对于刀具制造商和科研人员来说,刀具的磨损过程和磨损轮廓也是非常重要的信息。
发生在刀具前刀面的月牙洼磨损是由切屑和刀具前刀面之间高温、高压和剧烈的摩擦导致的。一般认为,月牙洼最大深度、月牙洼最大深度位置距刀刃的距离和月牙洼宽度是评价刀具寿命的关键值。然而,了解并预测整个月牙洼磨损轮廓随切削时间的变化才是刀具磨损研究的最终目的。
本研究针对硬质合金刀具切削低碳钢的情况,建立了一个同时考虑黏结磨损和扩散磨损的复合磨损模型,并将其用来分析和预测刀具前刀面月牙洼磨损轮廓。
1 实验研究
月牙洼磨损经验模型通常表达了磨损率和各个切削变量之间的关系。通过切削实验获取切削过程中的各切削变量和磨损率,然后根据这些实验数据拟合出经验模型中的系数,便可以获得相似切削条件下的磨损模型。
实验研究通过使用硬质合金刀具在普通速度范围内切削低碳钢材料来获取月牙洼磨损轮廓。在实验过程中,切削速度有小范围变化,刀具几何参数、进给量和背吃刀量保持不变。此时,切削力和温度是影响月牙洼磨损的主要切削变量,因此本实验侧重于切削力、温度和磨损率的测量。
三组切削测试全部在CA6140普通车床上完成,所有车削实验都模拟正交切削加工过程,使用无涂层硬质合金刀片P10(WC-TiC-Co)干切削低碳钢AISI 1020工件材料。切削速度vc的范围是182～225m/min。刀具前角为0°,后角为5°,进给量为0.1mm,背吃刀量为2mm。
1.1 月牙洼磨损轮廓的测量
本文使用的前刀面月牙洼磨损轮廓测量装置,把CCD激光位移传感器与一个二维微动平台结合在一起,如图1所示。此激光位移传感器拥有0.1μm的分辨力和30μm直径的光束点,测量目标的位置变化范围为±1mm。激光位移传感器能测量一维数据,将它与一个二维微动平台组合使用后,即可实现三维数据测量。
实验采用的微动平台由2个分辨力为10nm的直线电机驱动,直线电机由控制系统控制,可实现自动微进给。测量过程中,刀具放置在微动平台上,CCD激光位移传感器固定在被测月牙洼表面的上方,以实现月牙洼深度的测量。刀具随微动平台沿月牙洼宽度方向移动,即可实现月牙洼截面轮廓的测量。测量过程中,位移传感器数据采集点的间距为1μm,这样的数据密度足可以清楚地展示月牙洼的磨损轮廓。
1.2 切削温度和切削力的测量
在切削实验中,一般很难测量刀屑交界面的温度分布,所以本研究采用有限元切削仿真的方法计算刀屑交界面上的温度分布。本研究还通过实验测量了刀具前刀面附近局部点的温度,同时测量了切削力,并使用这两个测量参数来验证有限元仿真的正确性。实验使用电火花成形加工设备在刀屑交界面下部打直径为1mm的孔,然后将一个直径为1mm的K型镍铬-镍硅微细铠装热电偶固定在孔内(用来测量刀具的局部温度)。为了保证测量的准确性,需确保热电偶前端与孔的末端紧密接触以形成良好的热传递。3组实验中,孔端距主切削刃和前刀面的距离在0.6～1.1mm范围内。在测量切削温度的同时,还使用了Kistler9257B动态测力仪来测量切削过程中的切削力。切削仿真计算的主切削力最符合实际加工情况,研究者经常把它作为仿真是否有效的标准[1],所以本研究主要使用主切削力Fc的测量结果。
1.3 实验测量结果
图2展示了用于拟合模型的实验测量结果。其中,切削力在加工过程中相对稳定,取整个稳态过程的平均值作为测量结果Fc;热电偶所测量的刀具局部点的温度在20s内基本达到稳态,之后随着切削时间的增加,温度稍有升高,把温度最大值作为热电偶测量点的稳态温度值θ。另外两组实验测量的切削力和温度结果列于表1中,图3是对应的月牙洼磨损轮廓测量结果。
2 刀屑交界面温度仿真研究
在切削实验中,由于切削宽度远远大于切削深度,所以可以假设切削区域处于平面应变状态,即可以使用二维切削仿真技术来求解切削区温度。
2.1 FEM模型
本次仿真使用热力耦合和热传递分析来求解刀屑交界面的温度分布和刀具内部局部点温度。首先,使用Deform 2D进行切削过程热力耦合分析,采集刀屑交界面上的温度数据,将这些数据作为刀具热传递分析的热源。然后,使用ANSYS软件的热传递分析模块求解整个刀具的稳态温度场以及热电偶端点的稳态温度值。
在热力耦合分析中,使用Wanheim等[2]提出的常剪切摩擦模型τ=μsτs,其中,τ为摩擦应力,τs为切屑材料在刀屑接触面上的剪切流动应力,μs为常剪切摩擦因数,普通速度下切削碳钢材料时,μs设置为0.82可以获得较为理想的切削力和切削温度的仿真结果[3]。仿真中,刀屑交界面的传热系数K的大小在很大程度上决定了刀具和切屑间热量的传递,一些学者使用一种人为增大刀屑交界面传热系数的方法来提高仿真温度计算的准确性[4]。Filice等[5]的研究表明,K=1000kW/(m2·K)可以获得较为满意的温度计算结果,因此本研究的切削仿真也使用该值。
2.2 仿真结果与实验结果的比较
切削仿真中计算的切削力和温度与实验测量值列于表2。仿真结果与实验结果的误差在切削仿真误差的范围之内,因此可认为本研究使用的有限元切削仿真技术能够作为预测刀屑交界面温度分布的有效工具,表2中的仿真结果可以作为刀具磨损模型的温度输入数据。
3 磨损模型
为了确定普通速度切削时刀具前刀面月牙洼的磨损机理,使用扫描电镜(SEM)和能谱分析仪(EDS)检测了一组车削测试后月牙洼的磨损表面。图4是月牙洼磨损表面的扫描电镜照片,相对光滑的磨损表面上有少量的黏附材料。图5所示为对图4中月牙洼表面光滑处(点1处)和凸起处(点2处)进行能谱分析的结果。在点1处,仅仅探测出C、W和Ti三种元素,它们都是P10(WC-TiC-Co)刀具的组成元素,而Co元素的缺失可能是由于它已经扩散到切屑材料中。在点2处,不仅存在刀具中的元素,同时也发现了大量Fe、O元素以及少量的Si。Fe是工件材料的主要元素,Si是工件材料中的微量元素,O元素可能是由于加工时高温环境下切屑或刀具材料的氧化而产生的。在月牙洼表面检测到Fe和Si元素,可以证实切屑中的材料一定程度被黏结到月牙洼表面并形成凸起点。从前面的分析可知,在月牙洼磨损形成过程中,刀具内部元素向切屑不断扩散的同时,也有部分切屑材料黏结到磨损表面。因此可以大致推测,使用硬质合金刀具在普通速度下加工碳钢时,黏结磨损和扩散磨损同时发生在前刀面的月牙洼磨损中。在以前的刀具磨损研究中,很多学者也认为在普通速度切削时黏结磨损和扩散磨损是刀具磨损的主要机理[5,6,7]。
3.1 磨损模型的建立
根据上述对普通速度切削磨损机理的分析,本研究将使用一个复合磨损模型,即同时考虑黏结磨损和扩散磨损,来确定普通速度切削中刀具前刀面的月牙洼磨损。本文将分别使用Usui的经验模型和Arrhenius法则来描述黏结磨损和扩散磨损。由于黏结磨损和扩散磨损在月牙洼磨损过程中同时发生,因此总磨损率
式中,σn为刀屑交界面上的法向应力,MPa;vs为切屑底层材料相对前刀面的滑动速度,m/s;Θ为刀屑交界面上的温度分布,K;K1、K2、K3、K4均为取决于刀具工件材料和切削条件的常系数。
由式(1)可知,根据磨损表面温度、压力和滑动速度的分布,就可以计算出磨损率。刀屑交界面的温度分布可以从有限元仿真中求得。压力σn和滑动速度vs在实验中是很难测量的,因此将使用两个分析模型来计算。
压力模型由一个幂函数来表达,如下式所示:
σn(x)=p0(1-x/Lc)η (2)
p0=(1+η)Fc/(wLc) (3)
式中,p0为刀尖处的法向应力;Lc为刀屑接触长度;x为被求解点与刀尖的距离;η为控制应力曲线的形状系数,根据经验,η=2是较为合理的选择。
Tay等[8]的切屑速度模型被用来计算刀屑接触区的相对滑动速度:
式中,vchip为切屑移动速度。
3.2 模型中系数的拟合
月牙洼磨损模型中的系数K1、K2、K3、K4需要通过实验拟合的方法来确定。图2和图3中的一组实验结果可以作为拟合数据。将整个月牙洼磨损轮廓划分成一些间距相等的离散点,等分间距为5μm。获取磨损轮廓上每一个离散点对应的月牙洼磨损深度、温度、法向应力和滑动速度值后,就可以进行数据的拟合。式(1)已经根据刀具前刀面磨损机理给出了回归方程,对实验和模型中获得的Θ、σn、vs和
式(5)是月牙洼磨损模型的回归分析结果:
图3比较了实验测量的月牙洼磨损轮廓和使用式(5)磨损模型计算的磨损轮廓。结果表明,磨损模型计算的月牙洼磨损轮廓与实验测量的磨损轮廓基本一致。但是,实验测量的磨损轮廓并不光滑,轮廓上分布一些凸起点。这是由于在黏结磨损中,材料的剪切发生在交界面的两侧,当剪切发生在切屑材料上时,切屑材料将被黏结在刀具表面形成凸起点。磨损模型考虑理想的黏结磨损和扩散磨损状态,并使用模拟的切削过程变量,因此获得了光滑的月牙洼磨损轮廓。
3.3 模型计算结果与分析
上述拟合所得的月牙洼磨损模型可以预测相似切削条件下的月牙洼磨损,结果如图6所示。预测结果表明,磨损模型能够大致预测出相似切削条件下的月牙洼磨损轮廓。在刀尖附近区域,预测的月牙洼深度稍大于实际值。实验结果表明,在刀尖附近区域,磨损表面上分布了很多凸起点,这是因为刀尖附近较大的压力导致了黏结磨损的发生,这些黏结材料阻碍了扩散磨损的进行,因此刀尖附近区域的月牙洼磨损深度较小。
4 结论
(1)提出的月牙洼磨损模型同时考虑了黏结磨损和扩散磨损,该模型建立了单位时间内月牙洼磨损深度与切削过程变量(温度、压力和速度)之间的关系。
(2)切削过程有限元仿真能够提供有效的刀屑交界面温度分布数据,本文使用的仿真技术能够应用到刀具磨损模型的拟合和预测中。应用回归分析方法可以计算出磨损模型中的系数。分析结果表明,该磨损模型可以大致预测出相似切削条件下月牙洼的磨损轮廓。
(3)切削过程的是一个非常复杂的热力耦合过程,在切削中很难通过单一的模型来预测所有加工特性和切削条件下的加工过程。本文的研究仅针对确定的刀具和工件材料组合以及小范围的切削条件,这是因为大的切削条件范围以及不同的刀具和工件材料组合将导致切削过程变量有较大的变化,磨损机理和磨损模型也将发生变化。笔者将对其他切削条件下的刀具磨损模型继续开展研究。
参考文献
[1]Iqbal S A,Mativenga P T,Sheikh M A.Character-ization of Machining of AISI 1045Steel over a WideRange of Cutting Speeds.Part 2:Evaluation of FlowStress Models and Interface Friction DistributionSchemes[J].Journal of Engineering Manufacture,2007,221(B5):917-926.
[2]Wanheim T,Bay N.A Model for Friction in MetalForming Processes[J].Annals of the CIRP,1978,27(1):189-194.
[3]Filice L,Micari F,Rizzuti S,et al.A Critical Analy-sis on the Friction Modelling in Orthogonal Machi-ning[J].International Journal of Machine Tools andManufacture,2007,47(3/4):709-714.
[4]Yvonnet J,Umbrello D,Chinesta F,et al.A SimpleInverse Procedure to Determine Heat Flux on theTool in Orthogonal Cutting[J].International Journalof Machine Tools and Manufacture,2006,46(7/8):820-827.
[5]Filice L,Micari F,Settineri L,et al.Wear Modellingin Mild Steel Orthogonal Cutting When Using Un-coated Carbide Tools[J].Wear,2007,262(5/6):545-554.
[6]Asibu E K.A Transport-diffusion Equation in Metal Cutting and Its Application to Analysis of the Rate of Flank Wear[J].ASME Journal of Engineer-ing for Industry,1985,107:81-89.
[7]Molinari A,Nouari M.Modeling of Tool Wear by Diffusion in Metal Cutting[J].Wear,2002,252(1/2):135-149.
刀具磨损状态 篇7
1 盾构刀具磨损检测系统的总体方案研究
超声波检测系统主要包括:待检刀具、超声波换能器、信号线、检测仪、中心回转体、电滑环、电力线、客户端、电源等, 检测系统总装如图1所示。
该超声波式检测系统的具体连接要点包括:①超声波换能器固定于刀具内, 并通过耦合剂与刀具良好耦合;②检测仪与超声波换能器通过模拟信号线连接;③检测仪安装及防护直接关系到系统工作性能的可靠性和稳定性, 检测仪应安装在刀盘内部空腔内, 且须采取严密的防水、防振措施, 确保检测仪在盾构掘进过程中免遭剥落下的土屑、岩屑、岩块的冲击破坏及掌子面水体侵蚀。如何将各个独立单元按序连接组合成一个有机整体, 并采取相应的防护技术措施, 是确保系统整体工作性能及检测效果的重要环节;④检测仪的信号线与电滑环连接, 电滑环通过信号线与PC机连接;⑤采用超声波式实时检测系统对切刀或刮刀耐磨块厚度进行实时量测, 安装电滑环, 以有线方式传输信号至尾盾控制室, 由PC机接收, 将其检测结果显示于串口调试窗口内;同时, 电力经由电滑环输送至检测仪, 保证系统的持续工作。
1-中心回转体;2-电滑环;3-电力线;4-信号线;5-换能器;6-刀具;7-刀盘;8-前盾;9-中盾;10-尾盾;11-主控室;12-串口调试窗口;13-电源;14-检测仪
2 数据传输方式的选择研究
超声波式新型检测系统可采用多种数据传输方式, 包括有线传输方式和无线传输方式。相对而言, 有线传输方式的诸多优点使其更适应检测环境;无线传输方式在实际工况下存在一定的局限性, 其应用受到限制。
2.1 有线传输方式
超声波新型检测系统的有线传输方式分为集中式有线传输方式与分布式有线传输方式。
2.1.1 集中式有线传输方式
集中式有线传输方式, 如图2所示。研发专用超声波检测仪, 将多个超声波换能器通过特定的措施分别埋设于待测刀具内, 超声波换能器均通过信号线连接到同一检测仪, 检测仪通过485总线与终端控制器, 即信息后处理系统连接。检测仪将超声模拟信号进行数字化处理, 处理后的数字信号通过485总线以RS485通信方式传输至信息后处理系统, 实现多通道超声信号的实时发送、实时接收。
集中式有线传输方式的优点如下。
1) 超声波检测仪安置于刀盘背部或刀盘内部, 可连接多个超声波换能器, 满足施工现场对刀具磨损检测的特殊要求;超声波检测仪与终端控制器之间仅需1根485总线连接即可, 可减少设备和测线的防护工作量, 并在一定程度上提高整个超声波检测系统的稳定性与可靠性。
2) 放置于盾构控制室内的整流器, 可直接安插在普通220V交流电插座上, 经整流后的直流电直接供能超声波检测仪;如需停止工作, 拔下整流器即可, 供电系统精简, 操作简捷, 且具有强大而持久的续航能力, 为超声波检测仪提供实时、持久的动力保障。相对于续航能力有限的电池供电方式, 该方式优势明显。
3) 盾构材质与土仓内的土体会严重影响无线传输信号的有效、实时传输, 有时不得不在停机或特定时段检测, 效率低下且信号极不稳定, 而新型超声波检测仪不易受盾构机械构造及工作状态的限制, 可实现盾构掘进过程中刀具耐磨块厚度的实时检测。
4) 通过二次研发, 超声波检测仪易于扩展更多的检测通道, 理论可增至256通道, 可实现对全部固定类刀具耐磨块厚度的实时检测。
集中式有线传输方式也存在如下不足。
1) 这种方式要求盾构出厂前在中心回转体及刀盘内部开孔或刻槽以敷设485传输总线并安装导电滑环, 组装工艺复杂, 技术水平要求较高, 且对盾构整体结构稳定性及其它性能产生较大影响;另外, 从检测仪的安装到有条件进行现场试验的周期较长, 现场试验实施难度较大。
2) 数个超声波换能器与一台检测仪的现实存在决定了其在刀盘、刀具上的基本布局, 即检测仪安装于刀盘内部或背部, 超声波换能器通过特定的安装方式固定于待检刀具内, 须使用较长的模拟信号线以连接超声波换能器与检测仪, 因此模拟信号线的长短取决于盾构刀盘直径的大小, 而模拟信号线较长会导致信号的衰减与噪声干扰的增加, 超过5m信号几乎失真。如若突破5m传输瓶颈, 则须对检测仪进行深入研发, 周期长, 成本高。
3) 须对普通检测仪进行深入研发以满足检测要求, 周期较长, 成本高。
2.1.2 分布式有线传输方式
分布式有线传输方式, 如图3所示。普通便携式检测仪只能将检测数据暂存于内存中, 尔后利用专业软件导入电脑, 以文本形式打开以供浏览、处理, 均不具备在电脑上实时显示数据的功能。因此, 分步式有线传输方式须对普通便携式检测仪进行技术更新, 将检测仪原有的232通讯方式转变为485通讯方式, 并具备实时显示功能, 实现单通道超声信号的发射、接收, 将超声模拟信号进行数字化处理 (包括模数转换、滤波、检波、平滑等一维信号处理) ;经技术更新后的检测仪接收操作台主控计算机的控制指令, 按照所设定工艺参数进行检测, 并将一维信号通过485总线传回主控计算机, 用于进一步的分析处理, 主要关键技术包括实时显示、信号传输方式等。
分布式有线传输方式的优点如下。
1) 可直接对普通检测仪进行技术更新, 且更新的范围小, 仅包括数据处理和数据传输, 对单个检测仪来说实现的技术难度、成本与周期均较低。
2) 分布于刀盘周边的检测仪作为独立的检测单位均与操作台主控计算机进行通讯, 当某个检测仪发生故障不能正常工作时, 其它检测仪均可正常工作, 为整个检测系统设置了多道安全防线。
3) 检测仪安装在待测刀具对应的刀盘背部或内部, 连接检测仪和超声波换能器的数据线可控制在5m以内, 这样的布局可摆脱刀盘直径对模拟信号线长度的限制。
分布式有线传输方式的不足如下。
1) 分布式有线传输方式须使用大量的485传输总线, 整个检测系统冗余复杂, 在一定程度上降低了系统的稳定性。
2) 分布式有线传输方式不易于扩展更多的通道, 每扩展一路通道都需要增加1台检测仪, 规模越大, 成本越高。
3) 分布式有线传输方式须对每个检测仪进行设备及线路的防护工作, 工作量大, 实施难度较大, 成本较高。
这两种有线传输方式各有利弊, 根据现场调研、查阅国内外相关技术资料, 确定如下原则:在满足检测要求的前提下, 利用现有资源降低成本、缩短研发周期。鉴于以上分析, 宜优先选择分部式有线传输方式。采用分部式有线传输方式的检测系统实物总装如图4所示, 该系统中仅配置一台检测仪。
2.2 无线传输方式
检测仪和终端控制器可采用Zigbee无线通信协议连接, 检测仪和终端控制器分别有一个无线通信模块负责数据通信, 模块之间使用Zigbee通信协议, 实现一个无线传感网络。通信距离根据实际情况确定, 在可视情况下可达到1km。
研发蓝牙信号发射及接收装置, 蓝牙信号发射器与检测数据读取记录装置集成在一起, 配备锂电池, 保证工作时长几个月, 采用蓝牙信号发射数据, 如无线部分故障也可由人员携带数据读取设备带压进仓对检测数据进行读取或将数据读取记录装置取出后读取。
蓝牙信号接收装置安装在前盾前方, 其电力线及信号线通过前盾敷设至前盾主控室。
无线传输方式优点如下。
1) 无线传输方式使用的信号线和电力线很少, 检测系统结构简洁, 集成化程度高, 成本低。
2) 无线传输方式在盾构内部走线较少, 其安装方法比有线传输方式简洁, 可在盾构出场前或出场后安装。
无线传输方式缺点如下。
1) 无线传输方式下检测仪由电池续航, 该方式的续航能力得不到有效保障, 无法满足刀具磨损长效监控机制的要求。
2) 无线传输方式必须在盾构停歇状态下或泥水仓、土仓中的物质较少, 信号传输不受阻塞干扰时才有可能将信号传出, 数据传输的及时性得不到有效保障, 影响其推广应用。
综上所述, 盾构材质及渣土仓内的土体会严重影响无线传输方式下信号的有效、实时传输, 有时不得不在停机或特定时间段检测, 效率低下且信号极不稳定。前人已有检测信号无线传输的相关研究, 并进行了现场试验, 从试验结果反馈的信息来看, 在现有技术条件下, 无线传输方式并不能满足检测仪的应用要求。
3 存在的主要问题
盾构刀具磨损超声波检测系统研究中存在如下问题。
1) 国内外探索固定类刀具磨损检测的方法很多, 如何准确检测滚刀磨损是一个亟待解决的重要课题。
2) 针对检测仪与线路的防护问题提出了解决方案与措施, 但施工现场环境复杂, 不可预判的复杂因素很多, 检测仪与线路的防护效果需要现场试验的最终验证。
3) 电滑环与中心回转体之间的耦合性能是否良好直接关系到系统的整体稳定性, 现场试验时必须结合中心回转体的实际构造及工况进行更为深入、细致的研究。
4 结语
新型盾构刀具磨损检测系统具备RS485通讯方式, 具备连续检测, 实时显示的功能, 并通过电滑环的应用解决了测线在盾构运行过程中的绕线问题;在盾构停止掘进或正常工作状态下, 超声波式检测系统均可精确地检测出刀具磨损量。
盾构正常工作状态下, 随着刀具不断地研磨岩石, 其磨损量不断增加, 电脑客户端便可通过设置检测周期, 实时或周期性的检测磨损量。当检测周期为0时, 电脑客户端可实时显示检测数据;用户也可根据需要设置检测周期, 间隔显示检测数据;盾构停机状态下, 无须人员进入土仓内即可快捷地检测磨损量, 既排除了安全隐患亦可节约成本。
参考文献
[1]张厚美.复合地层中盾构刀具磨损的检测方法研究[A].上海土木工程学会.2005上海国际隧道工程研讨会文集[C].上海:同济大学出版社, 2005:461-471.
[2]袁大军, 胡显鹏, 李兴高, 等.砂卵石地层盾构刀具磨损测试分析[J].城市轨道交通研究, 2009, (5) :48-50.
[3]马广州.盾构掘进中刀具磨损的跟踪检测[J].隧道建设, 2006, 26 (S6) :65-68.
[4]陈馈.重庆过江隧道盾构刀具磨损与更换[J].建筑机械化, 2006, (1) :56-58.
[5]张明富, 袁大军.砂卵石地层盾构刀具动态磨损分析[J].岩石力学与工程学报, 2008, 27 (2) :397-402.
[6]张耘获, 乐贵平, 苏艺.盾构刀具的磨损及检测措施[J].市政技术, 2008, 26 (5) :417-419.
[7]杜佩阳, 李月强, 方依文.改进型通电式盾构刀具磨损检测装置的设计[J].北京信息科技大学学报, 2012, 27 (3) :30-32.
[8]朱英伟, 郑立波, 张洪涛.新型盾构刀具磨损检测技术研究[J].施工技术, 2014, 43 (1) :121-123.