确定齿轮齿侧的最佳表面光洁度

最小化齿轮的精炼步骤

隆德大学的研究人员创建了一种模拟模型来估算铣刀的合适机器参数,以帮助防止昂贵的后处理。进行了这一步骤以确保该工具会产生具有改善的表面质量的牙齿。研究人员在Sandvik Coromant应用了阿利纳斯系统,以验证数学模型,并证实了他们对实际应用的适用性。

由于工作距离高,我们能够测量以前我们无法测量的齿侧的粗糙度。

马蒂亚斯·斯瓦恩,隆德大学

由于全世界都有竞争,成本压力不断呈上升趋势。这使得优化齿轮制造中使用的方法的效率是必要的。成本增加的一个主要因素是后处理,包括精炼步骤,包括珩磨和研磨,以保证牙齿侧翼的准确粗糙度。

这种方法可以减少,如果它是可能制造几乎完美的齿轮与更好的表面质量,需要很少到没有后处理。为了使这成为可能,并保证齿轮制造与必要的粗糙度,这是重要的估计的机床参数所使用的工具,例如形式铣刀。

粗糙度对齿轮的疲劳、运动的均匀传递和使用寿命都有影响。粗糙度主要由刀具、进给速度和加工过程相关的潜在误差确定。因此,估计由不同的机床参数产生的粗糙度值,以及铣削过程中潜在的误差源对切削表面的影响方式,具有重要的经济意义。

基于这一原因,隆德大学开始了一项研究项目,利用模拟来分析这一问题。该团队建立了一个数学模型来研究机器参数和潜在的孤立或联合误差源如何影响切割表面的粗糙度。

这一成就是与Sandvik Coromant合作完成的。Sandvik Coromant是一家著名的瑞典工具制造商,最近推出了一系列新颖的形状铣刀。在这里,Alicona系统用于确定模型中测量的粗糙度值在实际中是否可以制造,并检测铣削方法中的误差源。面积粗糙度的测量允许隆德大学在所需的质量水平上验证模型。

“我们在Sandvik Coromant现场进行了面积粗糙度测量,并在此过程中了解了Alicona。测量的高精度和速度使我们立即购买了自己的仪器InfiniteFocus系统”,Carin Andersson教授解释道。

计算粗糙度与测量粗糙度:该团队建立了一个数学模型,以测试可能的误差源和机器参数如何发现它们对切割表面粗糙度的影响。

图1所示。计算粗糙度与测量粗糙度:该团队建立了一个数学模型,以测试可能的误差源和机器参数如何发现它们对切割表面粗糙度的影响。

测量表面与计算表面之间的变化。

图2。测量表面与计算表面之间的变化。利用Alicona系统验证模型中计算的粗糙度值能否在现实中生成。

图1和图2分别显示了计算粗糙度与测量粗糙度的对比,以及测量表面和计算表面之间的变化。

粗糙度和位置公差

齿面质量是由齿面精度和齿面粗糙度决定的。齿侧面的粗糙度在许多方面起着重要的作用。例如,它直接影响噪声的产生——表面越粗糙,齿轮的噪声就越大。然而,运动的均匀传递很大程度上依赖于齿侧的位置公差和形式。

确定齿轮的形状和粗糙度是保证齿轮质量的关键。在粗糙度测量中,考虑齿轮的主要表面结构,选择合适的测量技术是非常重要的。首席研究员和测量专家Mattias Svahn使用了Alicona系统,因为他很清楚,基于轮廓的简单粗糙度测量不会带来有用的结果。

基于轮廓的测量允许我只绘制部分表面。仅仅沿着牙齿高度和宽度的几条线测量,就会丢失很多重要的信息。所得到的测量值对于验证计算模型毫无用处。

马蒂亚斯·斯瓦恩,隆德大学

相反,Alicona提供的测量系统有助于绘制整个表面的粗糙度,甚至是齿侧的粗糙度——重复、快速、高分辨率。通过表面纹理参数Sa、Sq和Sz,可以准确地评价表面质量。

通过使用差异测量,表格中的差异可以被显示出来。这是通过将测量结果与CAD数据集和/或位置公差和形状进行比较来实现的。除了粗糙度和形状测量,隆德大学还利用了三维数据集的可视化。大的垂直和横向扫描区域,有助于绘制整个齿轮切削的地形。

“感谢Alicona,我们已经能够最小化齿轮的时间和成本密集的精炼步骤。我们被它的能力所震撼InfiniteFocus我们在山特维克科洛曼特所了解的系统。我们知道,没有一个测量系统能够以这种方式测量关键的形式和位置公差和齿侧面的粗糙度,只有一个系统。”这张Svahn。

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