摘要:通过对国外自定心中心架内部结构进行分析,建立数学模型,采用matlab数学软件进行求解,zui终得到凸轮曲线的加工坐标值。
引言自定心中心架具有定心性好,不用调整,效率高等优点,因此它已是数控车床车长轴时的必选部件。每个自定心中心架的价格大约10万元-25万元,每台数控机床少则选用2、3个,多则选用10多个。如果要是选用非标中心架,则成本更是高的惊人。现在自定心中心架的生产制造为欧洲大型卡盘生产厂商所垄断如smw,rothom,schunk等。我厂zui近开发的htm125600中心架采购成本就高达200万元,因此我厂准备自行研发自定心中心架已节省机床成本,并且弥补*。所以定心中心自架内部凸轮曲线的计算将为本次设计奠定理论基础。
自定心中心架的基本内部结构:参照smw的样本可以看到自定心中心架的大致布局如下:
a.当夹紧工件时(右图),底部的液压杠推动曲线1凸轮板,曲线1凸轮板推动与其相接触的滚轮,凸轮通过杠杆结构压紧工件,此凸轮曲线要求在使整个机构运动时,夹紧工件的三个滚轮夹紧圆形工件的中心位置始终不变。
b.当松开工件时(左图),销1带动曲线2使凸轮板绕轴心转动,并且直槽带动销2使夹紧爪运动,并且使夹紧工件的三个滚轮松开圆形工件的中心位置始终不变。
1.建模参数解释:
其余参数解释:
r0--zui小夹紧工件半径。
rmax--相对于初始状态的半径zui大变化量。
r--相对于初始状态的半径变化量。
此程序的初始值是根据我厂初定的中心架尺寸。
由于此程序是用matlab编写从程序很容易看出数学推倒过程所以就直接给出程序清单,结果,和曲线图。
程序清单:
r11=40;r0=80;l11=250;phi10=190;phi0=53.1301;l12=200;r12=31;rmax=(330-160)/2;
n=linspace(rmax,0,18);
symsr;
phi11=2*asin((r0+r11+r)/(2*l11))*180/pi;
phi12=phi11+phi0-phi10;
y0=l12*sin(phi12*pi/180);
x=l12*cos(phi12*pi/180);
y=l12*sin(phi12*pi/180)-(rmax-r);
diff_x_r=diff(x,'r');
diff_y_r=diff(y,'r');
diff_y_x=diff_y_r/diff_x_r;
m=-1/diff_y_x;
xx=x+r12*(1/sqrt(1+m^2));
yy=y+r12*(m/sqrt(1+m^2));
diff_xx_r=diff(xx,'r');
diff_yy_r=diff(yy,'r');
diff_yy_xx=diff_yy_r/diff_xx_r;
diff_y_x01=subs(diff_y_x,r,n);
diff_yy_xx01=atan(subs(diff_yy_xx,n))*180/pi;
x1=subs(x,r,n);
y1=subs(y,r,n);
xx1=subs(xx,r,n)
yy1=subs(yy,r,n)
y0=subs(y0,r,n);
plot(x1,y1)
holdon
plot(x1,y0)
plot(xx1,yy1)
结果:
xx1=
columns1through6
28.917424.398519.900615.425110.97326.5461
columns7through12
2.1450-2.2289-6.5744-10.8905-15.1759-19.4296
columns13through18
-23.6505-27.8375-31.9896-36.1058-40.1848-44.2259
yy1=
columns1through6
-220.0950-225.3324-230.4712-235.5128-240.4586-245.3099
columns7through12
-250.0680-254.7342-259.3098-263.7959-268.1938-272.5047
columns13through18
-276.7296-280.8697-284.9262-288.9001-292.7925-296.6044
其余参数解释:
r0--zui小夹紧工件半径。
rmax--相对于初始状态的半径zui大变化量。
r--相对于初始状态的半径变化量。
程序清单:
r11=36;r0=80;l11=250;phi10=190;phi0=53.130102;l12=200;r12=31;l13=120;
x14=-85;y14=-245;
x15=30;y15=-197;r01=10;
rmax=(360-160)/2;n=0:5:80;
symsr;
phi11=2*asin((r0+r11+r)/(2*l11))*180/pi
phi12=phi11+phi0-phi10;
y13=l13*sin(phi12*pi/180);
x13=l13*cos(phi12*pi/180);
theta14=atan((y13-y14)/(x13-x14))*180/pi;
p=(y13-y14)/(x13-x14);
theta_max=atan(subs(p,r,0))*180/pi;
theta13=theta_max-theta14;
theta15=atan((y14-(y15-r))/(x14-x15))*180/pi;
r=abs(abs(abs(y14)-abs(y15)-r)/sin(theta15*pi/180));
theta=theta15+theta13;
x=r*cos(theta*pi/180);
y=r*sin(theta*pi/180);
diff_x_r=diff(x,'r');
diff_y_r=diff(y,'r');
diff_y_x=diff_y_r/diff_x_r;
m=-1/diff_y_x;
xx=x+r01*(1/sqrt(1+m^2));
yy=y+r01*(m/sqrt(1+m^2));
xxx=x-r01*(1/sqrt(1+m^2));
yyy=y-r01*(m/sqrt(1+m^2));
x1=subs(x,r,n)
y1=subs(y,r,n)
xx1=subs(xx,r,n)
yy1=subs(yy,r,n)
xxx1=subs(xxx,r,n);
yyy1=subs(yyy,r,n);
ss=subs(theta13,r,n)
plot(x1,y1)
holdon
plot(xx1,yy1)
plot(xxx1,yyy1)
结果:
x1=
115.0000114.2197113.5791113.0802112.7244112.5123112.4443112.5200112.7386113.0987113.5986114.2357115.0074115.9103116.9409118.0951119.3687
y1=
48.000045.031942.056939.075036.086233.090530.088027.078724.062721.039818.010114.973211.92908.87715.81692.7477-0.3312
xx1=
124.6132123.9453123.4009122.9792122.6796122.5014122.4442122.5080122.6929122.9991123.4272123.9773124.6497125.4440126.3596127.3953128.5493
yy1=
45.245542.705540.177337.657335.141132.624130.101127.567225.017622.447719.853517.231714.579611.89509.17646.42273.6333
xxx1=
105.3868104.4940103.7574103.1813102.7691102.5232102.4443102.5319102.7843103.1984103.7700104.4941105.3651106.3766107.5221108.7949110.1882
yyy1=
50.754547.358243.936540.492737.031333.557030.075026.590223.107719.631916.166612.71479.27855.85922.4574-0.9273-4.2957
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