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叶片抛磨表面粗糙度优化预测模型及实验研究

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抛磨作为提高叶片表面质量的最后一道工序,能够显著提高叶片表面完整性,表面粗糙度是衡量叶片抛磨后表面完整性最重要的技术指标.采用六自由度机器人+百叶轮弹性磨具对叶片进行抛磨加工,首先采用单因素实验法分析了影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数,接着采用正交试验得出了叶片抛磨加工的优化工艺参数区间,最后采用非线性回归模型对表面粗糙度进行了预测.实验验证结果表明,影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数依次为百叶轮目数、接触压缩量、抛磨循环次数和机器人进给速度,采用川崎RS20N机器人抛磨某型号精铸汽轮机叶片,优选区间为百叶轮目数(200～600)#之间,接触压缩量为(0.2～1.2)mm,抛磨循环次数为(2～4)次,进给速度为(0.1～0.4)mm/s,在优选工艺区间进行加工,表面粗糙度均低于0.4μm,预测模型和实际抛磨结果误差率低于10％,表明该预测模型能够为实现叶片抛磨工艺参数在线控制和调整提供理论依据.
Optimal Prediction Model and Experimental Research on Blade Polishing Surface Roughness

张晶晶、刘佳、杨胜强、李静铮

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太原理工大学机械与运载工程学院,山西 太原 030024

精密加工山西省重点实验室,山西 太原 030024

叶片抛磨 表面粗糙度 工艺参数 正交实验 回归模型预测

山西省高等学校科技创新项目山西省科研设备购置专项—西门子机器人数字化工作站及生产线虚拟调试平台项目

RD20000036202018-05

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.376(6)
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