SKD61模具鋼切削參數最佳化設計

The Parameters Optimized Design for Cutting SKD61 Tool Steel

吳峻葳(Jyun-Wei Wu)

指導教授 ： 阮岱珈

國立虎尾科技大學/工程學院/機械與機電工程研究所/碩士(2014年)

https://doi.org/10.6827/NFU.2014.00035

摘要

切削加工作業對模具、切削刀具、機械配件的表面處理要求亦愈來愈高，以延長使用年限、降低生產成本、創造較高利潤，是業者共同追求的目標。為了配合切削加工、大量節省加工時間與成本及加工完成後的表面粗糙度，這已成為重要的研究主題。

本研究主要是以影響切削最主要的參數：主軸轉速、進給速度、軸向及徑向切削深度等4個因子為主要探討對象，並以刀具壽命及表面粗糙度兩者為品質目標。使用田口法來規劃實驗以節省實驗次數，再使用灰關聯法來找出多重目標(品質)最佳化數據。

實驗經由工具機銑削後，再以工具顯微鏡量測刀具磨耗，並用表面粗糙度輪廓形狀測定儀測量表面粗糙度，最後找出最佳化之切削條件並加以驗證，驗證結果圓鼻刀誤差平均在8.29％，而球刀誤差平均僅在1.625％，顯示本研究以灰關聯法找出多重目標的最佳切削參數相當吻合。

關鍵字

田口法 ； 灰關聯分析 ； 最佳化設計

並列摘要

Cutting machining operations for molds, cutting tools, machine parts surface treatment requirements will continue to increase. Prolong life, reduce production costs and create higher profits, is the industry common goal. To cope with the cutting processing, save a lot of processing time versus costs and after machining surface roughness has become an important research topic.

This research is the most important effects of cutting parameters: spindle speed, feed rate, axial and radial depth of cut four factors as the main subject discussed, according to tool life and surface roughness of both quality objectives are chosen by Taguchi’s Orthogonal matrix to reduce the number of experiments. And using grey relation analysis to identify multiple targets (quality) to optimize data.

The practical cutting operations were then handled on a machining center. Then using microscope and surface roughness machine to measure the tool life and surface roughness to detect the tool wear and surface roughness. Finally, find the optimal or most appropriate cutting conditions to verify. Validation results end mills average error is the 8.29%, ball nose end mill average error is the 1.625%, Show this research gray relational method to find the optimum cutting parameters of multiple targets in good agreement.

並列關鍵字

Taguchi method ； Grey Relational Analysis ； Optimization design

參考文獻

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