выпускная квалификационная работа по шероховатости. Князев П.В._МТМп-1602а. Исследование фрактальных характеристик топографии поверхности после ультразвуковой упрочняющей обработки
 Скачать 320.18 Kb.
|
|
Выводы по разделу На основании выполненных экспериментальных исследований по изучению влияния различных методов обработки, условий и режимов обработки на формирование шероховатости поверхности позволяет сделать следующий вывод, что показатели шероховатости обрабатываемых поверхностей зависят не только от методов механической обработки, но и от технологической последовательности обработки. Кроме того, параметр шероховатости действительно является результатом «копирования» следа от движения инструмента. Однако, при комбинированной обработки, когда вводится дополнительный источник энергии, в данном случае энергии ультразвука, то формирование новой поверхности уже практически не является как результат от следа, оставленного инструментом. Результаты расчета фрактальной размерности обработанных образцов Методика расчета фрактальной размерности Расчет фрактальной размерности по результатам обработки оптических изображений топографии поверхностей Расчет фрактальной размерности проводили в компьютерной программе MATLAB. В программу загружали исходные полутоновые изображения сфотографированных на оптическом микроскопе образцов, используя следующие команды: I = imread('rice.png'); imshow(I) Результат представлен на рис. 17 Рисунок 17. – Исходное полутоновое изображение обработанной поверхности По уровню яркости пикселя в программе выполняли параметрическое построение поверхностей в 3D. Это дает возможность косвенной оценки в 3D топографии поверхностей после различных методов обработки. На рис. 18 приведен пример построения параметрической поверхности, фотография которой изображена на рис. 17 Рисунок 18. – Параметрическая поверхность изображения по рис. 17 Далее исходные полутоновые изображения, загруженные в MATLAB, подвергали обработки с целью выравнивания его яркости; фона изображения и улучшения его контраста. Заключительным этапом подготовки изображения являлось его конвертация в бинарный вид (рис. 19), в котором каждому пикселю соответствует значение 1 или 0, т.е. изображение представляется в виде матрицы (рис. 20). Расчет фрактальной размерности полученного бинарного изображения рассчитывали по алгоритму покрытия фрактальной структуры элементарной единичной площадкой с подсчетом количества покрытий в зависимости от вариации размеров единичной площадки. Аппроксимацию результатов выполняли в логарифмическом масштабе. Рисунок 19. – Бинарное изображение Рисунок 20. – Численная матрица бинарного изображения На рис. 21 в графическом виде приведен результат расчета фрактальной размерности в MATLAB. Угол наклона аппроксимирующей прямой представляет собой величину фрактальной размерности изображения. Рисунок 21. – Результат расчета фрактальной размерности с использованием ПО MATLAB Расчет фрактальной размерности по результатам статистической обработки профиллограм Результаты измерения шероховатости поверхности с помощью профиллографа-профилометра, описанного в разделе 2, позволяет записать их в виде некоторого числового статистического ряда замеров высот и впадин профиля поверхности. Это статистический ряд возможно считать с помощью MS Exel и всю дальнейшую обработку записанного ряда произвести в Exel. На рис. 22 представлен пример такого статистического ряда и соответствующая ему профилограмма поверхности. «Методика расчета фрактальной размерности по статистическим данным о записанных значениях высот и впадин профиля заключается в следующем. Загружаем количественные данные о профиллограмме в Exel в виде статистического ряда и по формуле (11) рассчитываем среднее выборочное значение высот профиля (параметра Х) на исследуемой длине L: X L 1 Xl L (11) Далее, по формуле (12) для каждый значений высот профиля рассчитываем их отклонение от среднего значения и по формуле (13) определяем величину размаха: X 1, L X U X L (12) R(L)=max X(l,L)-min X(l,L) (13) В литературе по фракталам [13, 19, 21, 22, 23] показано что, для многих рядов нормированный размах (размах, отнесённый к среднему квадратическому отклонению S) хорошо описывается степенной зависимостью R L H , (14) S 2 где H - показатель (или коразмерность) Хёрста. Величина фрактальной размерности связана с показателем Херста следующим простым соотношением»: D = 2-H (15) Рисунок 22. – Статистический ряд измеренных значений высот и впадин профиля и его графическая интерпретация в виде профилограммы В таблице 7 приведен пример результата расчета фрактальной размерности по статистическим данным профиллограммы. Таблица 7. – Результат расчет фрактальной размерности по статистическим данным
Результаты расчета фрактальной размерности обработанных поверхностей На рис. 23 приведены, построенные в MATLAB 3D параметрические поверхности образцов, по результатам обработки исходных изображений топографии поверхностей, полученные с помощью микроскопа. Данные 3D поверхности получены с помощью 3D «визуализации» яркости пикселя исходного изображения. По ним возможно косвенно оценить микрогеометрию поверхности в объеме, т.е. оценить некоторую степень «хаотичности» профиля поверхности. Так, например, профиль, изображенный на рис. 23 а имеет более детерминированный рельеф, обусловленный упорядоченным расположением борозд от абразивных зерен, в сравнении с другими 3D поверхностями (рис. 23 б, в, г) на которых более выражена случайная составляющая профиля.
Для количественной оценки профиля поверхности выполнен анализ ее топографии с привлечением аппарата фрактальной геометрии по ранее изложенной методики. Результат создания бинарного изображения топографии обработанных поверхностей и рассчитанные значения фрактальной размерности приведены на рис. 24. В таблице 8 сопоставлены средние значения параметра шероховатости и величины фрактальной размерности, полученные расчетом по оптическим изображениям и по результатам профилографирования Таблица 8. – Результаты измерения шероховатости поверхности и расчета фрактальной размерности после различных методов обработки
На рис. 25 приведена графическая зависимость величины фрактальной размерности D с параметром шероховатости Ra. Видно, что имеется линейная связь стандартного показателя микрогеометрии поверхности с величиной фрактальной размерности. На шлифованных поверхностях образцов наблюдается рельеф, характерный для абразивной обработки и представляет собой следы от микрорезания абразивными зернами. Установлено, что микрорельеф поверхности после шлифования кругом с УЗП характеризуется более шероховатый, чем шлифованной кругом с ОП. Это связано с тем, что шлифовальный круг после УЗП обладает большим количеством разрушенных абразивных зерен и соответственно на поверхности наблюдается значительное количество следов от микрорезания. Ультразвуковая правка способствует повышению режущей способности шлифовального круга как раз за счет наличия «острых» абразивных кромок, которые и осуществляют процесс микрорезания.
Выполненные экспериментальные исследования по оценке фрактальной размерности обработанных поверхностей позволяют сделать заключение о возможности оценки режущей способности шлифовального круга на основе аппарата фрактальной геометрии. Рисунок 25. – Корреляционная связь величины фрактальной размерности D с параметром шероховатости Ra На рис. 26 приведены результаты расчета фрактальной размерности шлифованных образцов из стали ХВГ с шероховатостью Ra=0,217; 0,401 и 0,556 мкм, прошедших обработку на плоскошлифовальном станке. Статистическая обработка результатов измерений параметров шероховатости и результатов расчета фрактальной размерности позволила установить доверительные интервалы изменения параметра Ra и D для всех шлифованных образцов в следующем виде: Ra = 0,406±0,225 и D = 1,4777±0,147 На рис. 27 приведены результаты расчета фрактальной размерности поверхностей после твердого точения с различными режимами обработки. А в таблицах 9 и 10 приведены результаты расчета фрактальной размерности поверхностей образцов после обычного и ультразвукового выглаживания. Наиболее интересные результаты получены при изучении влияния метода выглаживания на фрактальную размерность D микрорельефа поверхности образцов. Оказалось, что в отличие от очевидного тренда, зависимости Ra(P), зависимости D(P) и D(Ra) связаны с методом выглаживания – с ультразвуковыми колебаниями или без них (рис. 28 и 29).
Рисунок 26. – Результаты расчета фрактальной размерности шлифованных образцов
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||