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磨削參數(shù)對木材砂帶磨削能耗的影響

關(guān)鍵詞 磨削 , 木材 , 砂帶|2019-05-31 11:23:01|來源 林業(yè)工程學(xué)報(bào)
摘要 砂帶磨削是砂帶這一特殊形式的磨削工具,借助于張緊機(jī)構(gòu)使之張緊,和驅(qū)動(dòng)輪使之高速運(yùn)動(dòng),并在一定壓力作用下,使砂帶與工件表面接觸以實(shí)現(xiàn)磨削加工的整個(gè)過程。砂帶磨削是木質(zhì)材料加工技術(shù)中尤...

       砂帶磨削是砂帶這一特殊形式的磨削工具,借助于張緊機(jī)構(gòu)使之張緊,和驅(qū)動(dòng)輪使之高速運(yùn)動(dòng),并在一定壓力作用下,使砂帶與工件表面接觸以實(shí)現(xiàn)磨削加工的整個(gè)過程。

       砂帶磨削是木質(zhì)材料加工技術(shù)中尤為重要的一項(xiàng)。砂光機(jī)占木材加工設(shè)備總數(shù)的4%左右,而磨削加工占木質(zhì)材料切削加工的30%左右,磨削能耗占總加工能耗的15% ~25%。

       磨削的主要目的是定厚(尺寸校準(zhǔn))、去除人造板表面的預(yù)固化層等,對木質(zhì)材料產(chǎn)品的加工精度、表面質(zhì)量和膠合質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用。

       目前關(guān)于木質(zhì)材料磨削加工的理論不足,磨削工藝參數(shù)和動(dòng)力配置不合理,從而導(dǎo)致磨削加工能耗高、產(chǎn)品質(zhì)量差及磨削機(jī)械設(shè)計(jì)不合理等問題,急需木質(zhì)材料磨削加工理論研究指導(dǎo)實(shí)際磨削生產(chǎn),以提高材料利用率和產(chǎn)品質(zhì)量,降低生產(chǎn)能耗。

       磨削參數(shù)及木材性質(zhì)都影響磨削力和磨削功率,且木材砂帶磨削過程的變異性較大。用常規(guī)回歸分析法建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)P洼^為困難,適用范圍較窄,需要建立廣泛適用的數(shù)據(jù)模型。

       磨削加工包括滑擦、耕犁和切削3個(gè)過程。當(dāng)工件上的壓力非常小時(shí),磨粒只會(huì)擦拭工件表面;當(dāng)壓力略有增加,砂帶磨削開始耕犁和切削木制品表面。滑擦、耕犁和切削的比例反映了單位面積砂帶參與磨削磨粒的量,不同的比例也會(huì)導(dǎo)致磨削能耗發(fā)生變化。可以通過合理配置磨削參數(shù),增加磨削過程中有效切削的比重。但在實(shí)際生產(chǎn)中,切削階段只能通過間接的方式測定。磨削力是磨削加工中最基本的輸出信號,幾乎影響所有磨削現(xiàn)象。

       本研究從磨削力做功出發(fā),采用磨削功率利用率μ(即磨削力做功功率Pst占整個(gè)磨削功率Ps的百分比)來間接反映磨削能耗利用效率。

       磨削力包括滑擦、耕犁和切削階段所產(chǎn)生的力,所以磨削力做功基本可以體現(xiàn)磨削過程中材料的彈塑性變形以及切除材料的耗能。若磨削功率利用率大,則可間接說明磨削力做功主要作用于切削階段,即產(chǎn)生材料切除,而滑擦與耕犁階段的磨削熱占總能耗的比例小;若磨削功率利用率小,則可間接說明磨削力做功主要作用于滑擦和耕犁階段,即磨削熱和空氣阻力、噪聲等其他能耗占總能耗的比例大。

       綜上,北京林業(yè)大學(xué)應(yīng)俊華,羅斌等重點(diǎn)研究不同磨削工藝參數(shù)對實(shí)際材料去除效率的影響,體現(xiàn)為磨削力做功在整個(gè)磨削能耗中的占比,從而優(yōu)化磨削工藝參數(shù),指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn),提升能源利用效率。

       1 材料與方法

       1.1 試驗(yàn)材料

       1.2 試驗(yàn)方法

       1.3 測試方法

       2 結(jié)果與分析

       2.1 砂帶磨削參數(shù)對砂光機(jī)空轉(zhuǎn)功率的影響

       對影響砂光機(jī)在空轉(zhuǎn)時(shí)有功功率(以下簡稱為空轉(zhuǎn)功率)的磨削參數(shù)進(jìn)行方差分析可知,各參數(shù)對空轉(zhuǎn)功率的影響順序?yàn)閂>U>Ts>G,砂帶速度和進(jìn)給速度對空轉(zhuǎn)功率有高度顯著影響,而砂帶磨料粒度和磨削深度與空轉(zhuǎn)功率的相關(guān)性不大。對空轉(zhuǎn)功率的直觀分析見圖6。由圖6可知,空轉(zhuǎn)功率隨著砂帶速度和進(jìn)給速度的增加基本呈線性增加,且增加最明顯的是砂帶速度。改變砂帶速度和進(jìn)給速度時(shí),空轉(zhuǎn)功率的水平極差分別為0.331和0.069kW,水平極差之比約為5。空轉(zhuǎn)功率的變化規(guī)律反映了試驗(yàn)所用砂光機(jī)的部件電機(jī)能耗,即砂帶轉(zhuǎn)動(dòng)電機(jī)功率大于試件進(jìn)給電機(jī)功率。此外,砂帶速度對空轉(zhuǎn)功率的影響較大也與其引起的風(fēng)阻較大有關(guān),砂帶轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)受到的空氣阻力(f)滿足空氣阻力公式:

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       式中:C是阻力系數(shù),Pa是空氣密度,S是物體有效橫截面積,v是物體移動(dòng)速度,此處與砂帶速度相同。由式(4)可知,空氣阻力與砂帶速度呈二次方的關(guān)系,砂帶速度越大,受到的空氣阻力越大,能量損耗越大。而磨料粒度和磨削深度對空轉(zhuǎn)功率無影響,側(cè)面反映了試驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。

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       2.2 砂帶磨削參數(shù)對楊木和紅松Psf和μ的影響

       砂帶磨削參數(shù)對楊木和紅松Psf和μ的影響正交試驗(yàn)方差分析見表2。由表2可知,4個(gè)因素都是高度顯著影響Psf的因素,順序?yàn)閁>Ts>V>G。磨削參數(shù)對μ影響的大小順序?yàn)門s>G>V>U,其中,G和V為顯著影響因素,提高砂帶磨削木質(zhì)材料的功率利用率,主要從改變Ts、G和V的大小出發(fā)。Ts和G對Psf和μ均為高度顯著影響,這反映了砂帶磨削木質(zhì)材料的影響規(guī)律,隨著Ts的增加,磨削總量增加,每齒切削量增加,磨削力增大,磨削力做功功率增大。而G可反映磨料粒度和磨粒數(shù)目,直接影響每齒切削量,進(jìn)而影響磨削力,對整個(gè)磨削過程的磨削力做功功率產(chǎn)生高度顯著影響。磨削參數(shù)U和V都是Psf的高度顯著影響因素,且僅改變U,對Psf影響最大;此外,U可以影響單位時(shí)間內(nèi)磨削木質(zhì)材料的長度,改變U就可改變單位時(shí)間內(nèi)的磨削量,影響磨粒每齒切削量,進(jìn)而影響磨削力和Psf的大小。根據(jù)式(1),V的增大會(huì)導(dǎo)致Psf增大, 但是V的增大也會(huì)使單位時(shí)間內(nèi)磨削木材的總磨粒增多,參與切削的磨粒數(shù)目增加,每齒切削量減少,磨削力減小,從而使Psf值減小。因此,V對Psf的影響小于U。

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       順紋磨削時(shí),Ps和G是影響μ的主要因素,V和U則對μ幾乎沒有影響。楊木順紋磨削時(shí),Ts是μ的高度顯著影響因素;而紅松順紋磨削時(shí),Ts的F值只是接近顯著影響因素。斜紋磨削時(shí),楊木斜紋的不同磨削參數(shù)F值大多比紅松斜紋磨削時(shí)大。楊木斜紋磨削時(shí),Ts和V是高度顯著影響因素,G和U是顯著因素;紅松斜紋磨削時(shí),Ts和G是高度顯著影響因素,V是顯著因素,U對μ無影響。橫紋磨削時(shí),2種木材的Ts都為高度顯著影響因素;楊木的G為顯著影響因素,紅松的G則對μ無影響;紅松與楊木相比,改變磨削參數(shù)U和V時(shí),紅松對μ的影響更小。μ在楊木順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)得到的總數(shù)據(jù)中的極差分別為0.148,0.195和0.158;在紅松順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)分別為0.149,0.183和0.168。因此,改變磨削參數(shù)時(shí),μ的總改變量從大到小依次為楊木斜紋、紅松斜紋、紅松橫紋、楊木橫紋、紅松順紋、楊木順紋。對于同種木材,μ值的變化量:斜紋>橫紋>順紋。楊木磨削時(shí),μ的改變量略大于紅松。紅松的密度和表面硬度都比楊木大,且紋理排列更單一,同種磨削參數(shù)磨削時(shí),硬度和密度更小的木材μ 值的變化量更大。磨削參數(shù)對Psf影響的直觀分析圖見圖7。由圖7可知,Psf的值隨各參數(shù)值的增大而增大。G對Psf值的影響,除順紋磨削時(shí)僅有60目1個(gè)拐點(diǎn);斜紋及橫紋磨削時(shí)分別在60和100目都有2個(gè)拐點(diǎn)。隨著U的增大,Psf逐漸增大,且增大的速度也逐漸增加。隨著磨削參數(shù)V和Ts的增加,Psf基本呈直線增大。在不同紋理時(shí)的最大值不同,楊木順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)的Psf最大值分別為0.34,0.26和0.24kW;紅松順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)的Psf最大值分別為0.35,0.32和0.23kW。磨削力做功功率大小順序?yàn)轫樇y、斜紋、橫紋。磨削參數(shù)對μ影響的直觀分析見圖8。由圖8可知,隨著磨削參數(shù)Ts的增加,μ呈下降趨勢;G增大時(shí),μ的值也基本呈下降趨勢,斜紋和橫紋磨削時(shí),在60和100目處有2個(gè)拐點(diǎn),紅松順紋磨削時(shí)僅有100目1個(gè)拐點(diǎn),楊木順紋磨削時(shí)則無拐點(diǎn);磨削參數(shù)U增加時(shí),μ呈先減小后增大的凹形;磨削參數(shù)V增加時(shí),μ基本呈上升趨勢。這表明順紋磨削時(shí),采用40目砂帶更有利于提高磨削功率的利用率,而斜紋和橫紋磨削時(shí)采用60目砂帶更優(yōu)。采用高速磨削可提高磨削功率的利用率,使用最高進(jìn)給速度或最低進(jìn)給速度可稍微提高μ值;在同樣的磨削條件下,隨著Ts的增加,μ在整體上呈降低趨勢,Ts越大,實(shí)際磨削深度與設(shè)定厚度偏差越大。此外,磨削不同的樹種,在不同紋理方向下,最高磨削效率都不相同。根據(jù)各紋理方向下的μ數(shù)據(jù)匯總,楊木順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)的μ平均值分別為0.425,0.442和0.510,紅松順紋、斜紋和橫紋磨削時(shí)的μ平均值分別為0.366,0.542和0.420。磨削效率的高低順序?yàn)榧t松斜紋、楊木橫紋、楊木斜紋、楊木順紋、紅松橫紋、紅松順紋。楊木磨削效率順序(橫紋>斜紋>順紋) 與前人研究結(jié)果相同,而紅松則為斜紋>橫紋>順紋。紅松斜紋磨削效率更高,這是因?yàn)獒樔~材的紋理相比楊木這類闊葉材更通直。對各磨削參數(shù)下μ的直觀分析,可得最佳功率利用率(高磨削效率)的磨削方案為:磨削深度0.1mm,砂帶速度10.74m/s,進(jìn)給速度5.16m/min,磨料粒度60目,楊木橫紋磨削,紅松斜紋磨削。經(jīng)計(jì)算,平均功率利用率45%,最大功率利用率78%,最小功率利用率21%。

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       2.3 楊木砂帶磨削參數(shù)的BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模  

       本研究采用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對楊木的紋理、磨削參數(shù)與Psf和μ2種表征量之間的非線性關(guān)系建立仿真模型,該中間層神經(jīng)元數(shù)目(隱層節(jié)點(diǎn)數(shù))可以根據(jù)kolmogorov定理選擇:

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       式中:m是隱層節(jié)點(diǎn)數(shù);n是輸入節(jié)點(diǎn)數(shù);l是輸出節(jié)點(diǎn)數(shù);a是1~10間的常數(shù)。具有單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以映射所有連續(xù)函數(shù),只有當(dāng)學(xué)習(xí)不連續(xù)函數(shù)時(shí)才需要2個(gè)隱層。因此,本試驗(yàn)選用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。增加隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),網(wǎng)絡(luò)從樣本中獲得信息的能力會(huì)有所提高;但如果隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)過多,網(wǎng)絡(luò)又可能把樣本中非規(guī)律性的內(nèi)容(如噪聲)記牢,反而降低了泛化能力,也會(huì)使訓(xùn)練時(shí)間增加。當(dāng)樣本數(shù)固定時(shí),較少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)可能無法表達(dá)所有的樣本規(guī)律。當(dāng)樣本數(shù)目過少時(shí),有較多隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得不到有效訓(xùn)練。經(jīng)過反復(fù)測試,本試驗(yàn)的隱層最終選用3節(jié)點(diǎn)。輸入層(G、U、V、Ts和λ)是五維的向量,所以輸入層為五節(jié)點(diǎn)。輸出2個(gè)結(jié)果(Psf和μ)為二維,所以輸出層為兩節(jié)點(diǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu)和調(diào)用函數(shù)通過以下代碼完成:

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       其中,“threshold”規(guī)定輸入向量的最小值(0)和最大值(1),“tansig” 為網(wǎng)絡(luò)中間層傳遞函數(shù)tansig(),輸出層傳遞函數(shù)為對數(shù)函數(shù)logsig(),訓(xùn)練函數(shù)為trainlm()。木質(zhì)材料磨削過程影響結(jié)果比較復(fù)雜,適當(dāng)增加訓(xùn)練次數(shù)和減小學(xué)習(xí)速率,可以提高訓(xùn)練準(zhǔn)確度。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為1000次,學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.01,訓(xùn)練目標(biāo)誤差為0.001(0.1%),訓(xùn)練代碼如下:

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       將歸一化后的試驗(yàn)參數(shù)和結(jié)果輸入到代碼中,得到訓(xùn)練代碼并訓(xùn)練。進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,然后繪制預(yù)報(bào)誤差曲線,訓(xùn)練代碼如下:

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       BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬結(jié)果見圖9。由圖9a可知,設(shè)置期望誤差為0.001,實(shí)際1000次訓(xùn)練后可得均方誤差為0.004 692 8;圖9b顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與目標(biāo)值(T)之間的擬合結(jié)果,可知:擬合結(jié)果的置信度約為92%,可以滿足預(yù)測的基本要求;圖9c為預(yù)測時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與原數(shù)據(jù)的模擬誤差值,可以看出,最大誤差約為7%。

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       模擬值與測量值的結(jié)果比較見表3。表3 中Psf和μ表示測量值,Psf2和μ2表示模擬值。Psf的最大相對誤差為10.1%,平均誤差為6.4%;μ的最大相對誤差為12.6%,平均誤差為8.3%,完全可以滿足砂帶磨削楊木時(shí)Psf和μ的預(yù)測需要。本次預(yù)測時(shí)間小于2s,因此,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)減少了分析計(jì)算時(shí)間。由于木材材質(zhì)本身的各向異性和多孔性,磨削結(jié)果跟金屬等材料有很大區(qū)別,木材磨削中有測量結(jié)果誤差大和數(shù)據(jù)噪聲大等缺點(diǎn),因此,建立Psf和μ的理論與經(jīng)驗(yàn)?zāi)P洼^難。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力、泛化能力和容錯(cuò)能力,可以滿足木質(zhì)材料磨削的實(shí)際建模和預(yù)測。

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       結(jié) 論

       1)磨削參數(shù)對Psf的影響順序?yàn)椋眨綯s>V>G,且都為高度顯著影響因素,對μ的影響順序?yàn)門s>G>V>U,Ts為高度顯著影響因素,G和V為顯著影響因素。因此,提高砂帶磨削木質(zhì)材料的功率利用率,主要考慮改變Ts、G和V3個(gè)磨削參數(shù)。

       2)Ts和G是影響Psf和μ的高度顯著影響因素,Ts的影響最大,G次之。木材紋理對μ的影響,楊木磨削時(shí)從大到小依次為橫紋、斜紋、順紋,而紅松則為斜紋、橫紋、順紋。

       3)最佳功率利用率(高磨削效率)的磨削方案為:磨削深度0.1mm,砂帶速度10.74m/s,進(jìn)給速度5.16m/min,磨料粒度60 目,楊木橫紋磨削,紅松斜紋磨削。平均功率利用率45%,最大功率利用率78%,最小功率利用率21%。

       4)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立楊木的Psf和μ仿真模型,擬合結(jié)果的置信度約為92%,實(shí)際預(yù)測中Psf的平均誤差為6.4%,μ的平均誤差為8/3%,可以滿足預(yù)測的基本要求。

       該文發(fā)表于《林業(yè)工程學(xué)報(bào)》2019年第3期。

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