Обработки эксперимента

2. Каковы особенности базирования и закрепления заготовок при фрезеровании торцовых плоских поверхностей, прямоугольных пазов, канапок и уступов, обработки шпоночных пазов?

Рис. 249. Схема обработки шпоночных па-

В автоматических линиях для обработки ступенчатых валов (они строились только для токарных операций) расширяются технологические возможности путем включения в линию шлифовальных и зуборезных станков, станков для обработки шпоночных канавок и др. Среди вариантов транспортных систем все большее распространение получают системы с боковым магистральным транспортером и расположением геометрических осей станков перпендикулярно транспортеру. Такая компоновка станков и транспортных устройств позволяет строить линии из конструктивно неза-

Рис. 249. Схема обработки шпоночных

специальные базы в виде обработанных бобышек, платиков или пазов. На фиг. 87 приведен пример контроля обработки шпоночных пазов станин рабочих клетей прокатных станов от направляющих станка. Расстояние между осями шпоночных пазов одной обрабатываемой станины переносится на другую, парную ей, путем замеров от одной постоянной базы. Строгание или фрезерование шпоночных пазов в одной станине делается по разметке. Размеры А, Б и В, измеренные микрометрическим нутромером от направляющей боковой стойки станка до режущей кромки резца или фрезы при чистовом проходе, заносятся в карту обмера. Строгание или фрезерование пазов парной станины, установленной зеркально, производится в той же последовательности, что и первой, но с переносом на нее фактических размеров А, Б и В первой станины. Этим способом может быть достигнута точность 0,2 мм.

Средняя экономическая точность обработки шпоночных канавок шпоночной торцовой фрезой или строгальным резцом в мм

ц. :Г-. . „ . -^— fl gg ц-х. ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ШПОНОЧНЫХ ПРОТЯЖЕК

Нормализация должна коснуться не только технологического оснащения, применяемого для получения заготовок, обработки деталей и сборки изделий основного производства, но также и того технологического оснащения, которое необходимо для производства инструмента, т. е. технологического оснащения второго порядка. Работы по нормализации в этой области должны проводиться, попутно с типизацией технологических процессов инструмен-тальнэго производства. Например, на основе накопленного инструментальными цехами машиностроительных заводов обширного технологического опыта и вытекающих из этого опыта типовых технологических процессов может быть нормализовано всё оснащение для изготовления резцов, фрез, развёрток, метчиков, затыловочных и заточных приспособлений и др. В системе тяжёлого машиностроения осуществлена (1947—1949 гг.) нормализация оснащения для производства фрез, в результате которой значительно сокращена номенклатура потребного для этой цели оснащения: для обработки шпоночных канавок у всех типов фрез диаметром до 400 мм требуется четыре типоразмера приспособления, из коих три — к долбёжному и один — к протяжному станку; для фрезерования пазов в корпусах всех типоразмеров сборных фрез диаметром до 400 мм требуется всего два типоразмера приспособлений и т. д. В целом для обеспечения технологического процесса изготовления фрез применительно к разным возможным методам обработки в условиях инструментального производства заводов тяжёлого машиностроения в результате нормализации номенклатура потребных приспособлений сокращена до 29 типоразмеров.

16. Фрезы для обработки шпоночных канавок и

б) с коническим хвостовиком ш=12° для обработки шпоночных канавок

Одношпоночная ^ -~^— 1 . «Ш/v Для обработки шпоночных пазов в базовых отверстиях машинных деталей, применяется с направляющей втулкой

Примечание. В таблице приведены результаты обработки эксперимента для системы (2) — (3) при с = 1.

Примечание. Приведенные результаты обработки эксперимента даны для 30,675 измерений с и интервала времени 335 с.

Методика и алгоритм обработки эксперимента изложены ниже, в § 3-4.

3-4. МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

литический метод обработки экспериментальных данных по тепло-и массообмену с помощью критериальных зависимостей имеет тот основной недостаток, что в течение серии опытов приходится поддерживать постоянными ряд параметров, меняя какой-либо один. Это сделать очень сложно, поэтому точность обработки эксперимента обычно невелика. Чтобы графически получить критериальную зависимость, необходимо располагать такими данными, в которых менялось бы одно определяющее число подобия, а остальные оставались бы постоянными, что не только сложно, но и практически невозможно, особенно когда числами подобия являются комплексы, состоящие из нескольких переменных. В этих случаях рациональной является обработка экспериментальных данных другими методами, в том числе методом наименьших квадратов, который лишен указанных недостатков. Производство расчетов на вычислительной машине дополнительно экономит время, позволяет опробовать одновременно несколько вариантов.

Таким образом, при определенных геометрических размерах канала коэффициенты А и В в (4.5) зависят от р, pw, с и находятся из соотношений, полученных в результате обработки эксперимента,

пользовании формальных статистических методов обработки эксперимента коэффициенты и показатели степеней оказываются взаимно коррелированными и не отражают истинного влияния параметров. Конечно, для практических целей при определенной геометрии сборки такое описание достаточно удобно, однако для выявления оптимальных параметров и прогнозирования такие соотношения особого значения не имеют. В этом смысле целесообразнее использовать формулы вида

В модели имеются две константы: m и С. Их величина была найдена из обработки эксперимента авторов

тепловых потоков и больших массовых скоростей, когда неравновесность невелика. К тому же выбор значений констант т и С из обработки эксперимента также снижает возможности использования модели в других областях параметров, неохваченных экспериментом авторов.

Из последней формулы видно, что появилась константа k. Ее численное-значение было получено из обработки эксперимента авторов в координатах

В последнее время для обработки экспериментального материала все шире применяются методы статистической динамики с использованием электронных цифровых вычислительных машин. Указанная методика позволяет получить наиболее полные данные о рабочем процессе путем определения корреляционной функции нагрузки, математического ожидания, спектральной плотности нагрузки, дисперсии нагрузки в различных элементах машины и других характеристик процесса. В настоящей работе методы статистической обработки эксперимента не рассматриваются, поскольку эта методика является отдельной областью, не связанной с тематикой книги, и ей посвящена специальная литература.

В качестве примера обработки эксперимента с привлечением методов подобия и размерностей проанализируем данные испытаний группы тонкостенных цилиндрических оболочек (рис. 7.6) на устойчивость при равномерном осевом сжатии, полученные