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摘要：表面粗糙度对零件使用情况有很大影响。一般说来，表面粗糙度数值小，会提高配合质量，减少磨损，延长零件使用寿命，但零件的加工费用会增加。因此，要正确、合理地选用表面粗糙度数值。在设计零件时，表面粗糙度数值的选择，是根据零件在机器中的作用决定的。本文对表面粗糙度的影响因素进行了分析，降低表面粗糙度是获得好的工件表面的前提条件，并简介了几种降低表面粗糙度的优化方案。
关键词：表面粗糙度；切削参数；优化方案
一、背景
随着近几年工业的不断发展，机械制造行业面临着诸多的市场竞争。主要体现在航空航天、汽车制造业、高端装备制造业等。许多年以来，机加工行业一直被认为是高质量、高精度的生产方式，因此被各行各业广泛应用于精加工，并且目前已经成为权衡一个国家强与弱以及机械工业化水平的重要象征，在工业生产中有着非常重要的地位。
对于数控铣削加工的研究，很多研究工作都是围绕如何提高工件表面质量、如何提高加工效率、如何降低加工成本这三个方面开展的。其中最受大众关注的就是如何满足客户对于产品表面质量的要求。降低产品的加工成本，并且保证产品的表面质量能够为客户带来巨大的收益。然而，随着科技的不断进步，工业水平的不断提高，在汽车模具、航空航天、精密仪器等领域中，出现了各种形状不规则曲面并且产品外形也越来越复杂，因此也就对机械制造业的生产条件及加工要求越来越严格。对于客户的高质量的要求中，较多主要集中在产品的质量以及表面条件，尤其是产品的性能、外观、可靠性，这些都会受到产品表面粗糙度的影响。
本文通过对表面粗糙度的优化分析后，阐述了提高表面粗糙度的措施。
二、表面粗糙度的优化分析方法
权衡铣削加工的一个重要指标就是表面粗糙度，它除了会影响产品的外观之外还对零件与其他对象接触时的密封性、磨损量有重要影响。所以，设计出合理计算表面粗糙度值的方法先得尤为重要，下面列举几种较为常见的粗糙度评定参数，如图2-1所示。
1.各种粗糙度的简介
（1）表面算术平均高度 Sa
以 Ra（线的算术平均高度）为基准面进行扩展，评定区域内工件表面偏离基准面的算术平均值，该参数一般用于评估表面粗糙度时。
（2）轮廓算术平均偏差
轮廓算术平均偏差是指在选取的某个取样长度之间的区间内，选取测量的某对应的轮廓线上每个点与对应基准线的间隔长度的算术平均值，即是以下公式为：
（3）微观波动曲线十个点的最大高度
在取样长度中取轮廓峰高的五个最大值，然后再求其五个的平均值；另外再取对应取样长度的五个最大的轮廓谷深的数值，同样再求其五个数值的平均值。最终这两个平均值相加求和，即下面的公式：
2、加工参数的优化分析方法
目前对于加工参数化方法的研究发展现状，国内和国外对于数控加工切削参数的优化分析方法都有了很大的发展与进步。一下对于基于神经网络的优化方法、田口实验法和遗传算法进行了分析与概括。
（1）基于 BP（back-propagation）神经网络的方法
人工神经网络（Artificial Neural Network）是生理学上现实人脑神经网络的机制和功能，是通过一些理论抽象、简化和仿真对信息处理系统的一些基本特征进行了表达。从系统的方面来看，ANN 是一个由极其较大数量的神经元通过非常丰富且完美的连接的过程，组成了自适应非线性动态系统。该系统具有真实人脑中各种基本的特征：具有存储序列分布性和较大的容错能力；较大程度上可以并行处理的效能；自学性、自组织性以及自适应性；可以解决一些关于复杂的环境信息、未明的知识背景信息和推理规则不太清楚的难题。
（2）田口实验法
田口实验法是一种高效率、低成本的质量工程方法，该方法着重强调提高产品质量并不仅仅是通过简单的检查与测验来判断产品质量的优异，而更为重要的是通过实验设计。田口法实验是由日本知名的工程管理专家、统计学家，田口玄一博士所创立的。日本视他研究的中心理论为国家的瑰宝。虽然在欧美等其他的发达国家拥有非常先进技术的器材设备和较好的原产品材料，但是在使用和加工过程中仍然受到了非常严格的质量控制。
（3）遗传算法
美国 Michigan 大学的教授 Holland和他的学生们在对生物模拟技术有了一定得灵感与启示，提出了一种基于生物一定进化进制的、具有遗传特性并且也可以優化相对比较复杂系统的自动适应概率的优化方法，此称之为遗传算法。此种方法对未来的发展是较为快速的，因为这种算法能够成为一种兼有较为高效率和实用性的优化技术，目前得到了国内外许多研究人员的关注。
三、降低表面粗糙度的措施
1.选择合理的切削用量
切削速度对于工件表面的粗糙度有着重要的影响，通常高速切削或者降低速切削时，不会有机机屑瘤的产生，因此获得的表面粗糙度的值相对较小。容易出现鳞刺和积屑瘤的情况是在切削速度为20-50m/min，加工塑性材料时，加之切削分离时的撕裂及挤压变形的作用，更加使得表面粗糙度恶化。其次，适当的降低进给量F也将减小表面粗糙的数值。除此之外，背吃刀量也对表面粗糙度有一定程度的影响。一般刀刃不可能绝对的尖锐，而是具有一定的刃口半径，因此就会出现挤压、打滑及周期性的切入工件表面，从而增大了表面粗糙值。因此，应根据刃口的锋利情况选择对应的背吃刀量，从而降低表面粗糙度的值。
2.选择合理的刀具几何参数
首先，倾角的增大有利于降低表面粗糙度的数值。实际工作前角会随着倾角的增大而增大，因此金属在切削过程中的塑性变形程度会随之下降，从而切削力F也随之下降，减小了工艺系统的震动，工件表面的粗糙度减小。其次，为了减小塑性变形，增大刀具的前角使用，使刀具易于切入工件，从而有利于减少表面粗糙度的数值。最后，当前角一定时适当加大后角，切削刃钝圆半径越小，刀刃越锋利，从而减少了与加工表面间的摩擦与挤压，有利于减小表面粗糙度的数值。
3.选择合适的切削液和刀具材料
切削液的润滑和冷却作用均对减小工件表面粗糙度的数值。此外，在加工时刀具的刀面粗糙度及硬度的保持对表面粗糙度也有重要影响。
四、总结
本文首先对于粗糙度的概念做了简介，而后对各种不同粗糙度提出了三种加工参数的优化方法，即基于神经网络的优化方法、田口实验法、遗传算法。最后提出了降低表面粗糙度的三种措施。
参考文献
[1] 周济，周艳红.数控加工技术[M].国防工业出版社，2002.
[2] 胡泽华. 高性能五轴联动数控关键技术研究[D].广州：广东工业大学，2012.
（作者单位：天津市中天海河职业培训学院）
关键词：表面粗糙度；切削参数；优化方案
一、背景
随着近几年工业的不断发展，机械制造行业面临着诸多的市场竞争。主要体现在航空航天、汽车制造业、高端装备制造业等。许多年以来，机加工行业一直被认为是高质量、高精度的生产方式，因此被各行各业广泛应用于精加工，并且目前已经成为权衡一个国家强与弱以及机械工业化水平的重要象征，在工业生产中有着非常重要的地位。
对于数控铣削加工的研究，很多研究工作都是围绕如何提高工件表面质量、如何提高加工效率、如何降低加工成本这三个方面开展的。其中最受大众关注的就是如何满足客户对于产品表面质量的要求。降低产品的加工成本，并且保证产品的表面质量能够为客户带来巨大的收益。然而，随着科技的不断进步，工业水平的不断提高，在汽车模具、航空航天、精密仪器等领域中，出现了各种形状不规则曲面并且产品外形也越来越复杂，因此也就对机械制造业的生产条件及加工要求越来越严格。对于客户的高质量的要求中，较多主要集中在产品的质量以及表面条件，尤其是产品的性能、外观、可靠性，这些都会受到产品表面粗糙度的影响。
本文通过对表面粗糙度的优化分析后，阐述了提高表面粗糙度的措施。
二、表面粗糙度的优化分析方法
权衡铣削加工的一个重要指标就是表面粗糙度，它除了会影响产品的外观之外还对零件与其他对象接触时的密封性、磨损量有重要影响。所以，设计出合理计算表面粗糙度值的方法先得尤为重要，下面列举几种较为常见的粗糙度评定参数，如图2-1所示。
1.各种粗糙度的简介
（1）表面算术平均高度 Sa
以 Ra（线的算术平均高度）为基准面进行扩展，评定区域内工件表面偏离基准面的算术平均值，该参数一般用于评估表面粗糙度时。
（2）轮廓算术平均偏差
轮廓算术平均偏差是指在选取的某个取样长度之间的区间内，选取测量的某对应的轮廓线上每个点与对应基准线的间隔长度的算术平均值，即是以下公式为：
（3）微观波动曲线十个点的最大高度
在取样长度中取轮廓峰高的五个最大值，然后再求其五个的平均值；另外再取对应取样长度的五个最大的轮廓谷深的数值，同样再求其五个数值的平均值。最终这两个平均值相加求和，即下面的公式：
2、加工参数的优化分析方法
目前对于加工参数化方法的研究发展现状，国内和国外对于数控加工切削参数的优化分析方法都有了很大的发展与进步。一下对于基于神经网络的优化方法、田口实验法和遗传算法进行了分析与概括。
（1）基于 BP（back-propagation）神经网络的方法
人工神经网络（Artificial Neural Network）是生理学上现实人脑神经网络的机制和功能，是通过一些理论抽象、简化和仿真对信息处理系统的一些基本特征进行了表达。从系统的方面来看，ANN 是一个由极其较大数量的神经元通过非常丰富且完美的连接的过程，组成了自适应非线性动态系统。该系统具有真实人脑中各种基本的特征：具有存储序列分布性和较大的容错能力；较大程度上可以并行处理的效能；自学性、自组织性以及自适应性；可以解决一些关于复杂的环境信息、未明的知识背景信息和推理规则不太清楚的难题。
（2）田口实验法
田口实验法是一种高效率、低成本的质量工程方法，该方法着重强调提高产品质量并不仅仅是通过简单的检查与测验来判断产品质量的优异，而更为重要的是通过实验设计。田口法实验是由日本知名的工程管理专家、统计学家，田口玄一博士所创立的。日本视他研究的中心理论为国家的瑰宝。虽然在欧美等其他的发达国家拥有非常先进技术的器材设备和较好的原产品材料，但是在使用和加工过程中仍然受到了非常严格的质量控制。
（3）遗传算法
美国 Michigan 大学的教授 Holland和他的学生们在对生物模拟技术有了一定得灵感与启示，提出了一种基于生物一定进化进制的、具有遗传特性并且也可以優化相对比较复杂系统的自动适应概率的优化方法，此称之为遗传算法。此种方法对未来的发展是较为快速的，因为这种算法能够成为一种兼有较为高效率和实用性的优化技术，目前得到了国内外许多研究人员的关注。
三、降低表面粗糙度的措施
1.选择合理的切削用量
切削速度对于工件表面的粗糙度有着重要的影响，通常高速切削或者降低速切削时，不会有机机屑瘤的产生，因此获得的表面粗糙度的值相对较小。容易出现鳞刺和积屑瘤的情况是在切削速度为20-50m/min，加工塑性材料时，加之切削分离时的撕裂及挤压变形的作用，更加使得表面粗糙度恶化。其次，适当的降低进给量F也将减小表面粗糙的数值。除此之外，背吃刀量也对表面粗糙度有一定程度的影响。一般刀刃不可能绝对的尖锐，而是具有一定的刃口半径，因此就会出现挤压、打滑及周期性的切入工件表面，从而增大了表面粗糙值。因此，应根据刃口的锋利情况选择对应的背吃刀量，从而降低表面粗糙度的值。
2.选择合理的刀具几何参数
首先，倾角的增大有利于降低表面粗糙度的数值。实际工作前角会随着倾角的增大而增大，因此金属在切削过程中的塑性变形程度会随之下降，从而切削力F也随之下降，减小了工艺系统的震动，工件表面的粗糙度减小。其次，为了减小塑性变形，增大刀具的前角使用，使刀具易于切入工件，从而有利于减少表面粗糙度的数值。最后，当前角一定时适当加大后角，切削刃钝圆半径越小，刀刃越锋利，从而减少了与加工表面间的摩擦与挤压，有利于减小表面粗糙度的数值。
3.选择合适的切削液和刀具材料
切削液的润滑和冷却作用均对减小工件表面粗糙度的数值。此外，在加工时刀具的刀面粗糙度及硬度的保持对表面粗糙度也有重要影响。
四、总结
本文首先对于粗糙度的概念做了简介，而后对各种不同粗糙度提出了三种加工参数的优化方法，即基于神经网络的优化方法、田口实验法、遗传算法。最后提出了降低表面粗糙度的三种措施。
参考文献
[1] 周济，周艳红.数控加工技术[M].国防工业出版社，2002.
[2] 胡泽华. 高性能五轴联动数控关键技术研究[D].广州：广东工业大学，2012.
（作者单位：天津市中天海河职业培训学院）