单刃螺旋铣刀铣削中密度纤维板的表面粗糙度建模与优化 张云， 王宝金 【作者机构】

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单刃螺旋铣刀铣削中密度纤维板的表面粗糙度建模与优化

张云， 王宝金

【作者机构】	南京林业大学材料科学与工程学院
【来    源】	《林业工程学报》 2024年第3期 P61-68

摘 要：中密度纤维板(MDF)被广泛应用于木质家具行业,螺旋齿铣削加工具有加工过程稳定、加工表面质量好等优点,与多刃螺旋铣刀相比,单刃螺旋铣刀在板材铣削加工中具有独特的优势。在实际生产中,常采用单刃螺旋铣刀对中密度纤维板进行开料铣削加工,故研究单刃螺旋铣刀铣削加工中密度纤维板的切削性能具有一定的理论意义和实用价值。采用直径为6 mm的单刃螺旋铣刀对中密度纤维板进行了铣削试验研究。在采用折线图法考察进给速度和铣削深度对铣削加工表面粗糙度Ra影响的基础上,结合Design-Expert软件,采用响应曲面法建立了描述输入变量与响应变量关系的二次模型,以确定表面粗糙度与切削条件的关系,确定了铣削参数的优化组合。结果表明:采用单刃螺旋铣刀铣削中密度纤维板时,其加工表面粗糙度Ra与进给速度和切削深度之间均呈正相关,即加工表面粗糙度Ra均随进给速度的增大和铣削深度的增大而增大;加工表面粗糙度Ra受铣削深度的影响最大,受进给速度的影响次之,而受两者之间相互作用的影响很小;优化组合后的进给速度和铣削深度分别为933.75 mm/min和0.86 mm,此时最小表面粗糙度Ra为7.70 μm。

关键词：单刃螺旋铣刀;中密度纤维板;表面粗糙度Ra;响应曲面法;优化

[size=1em]中密度纤维板(MDF)是全球使用范围广、产量高的人造板产品之一[1]。由于中密度纤维板具有结构均匀、尺寸稳定性好、强度较高以及良好的机械加工性能等特性,被广泛应用于家具、室内装饰、建筑和包装等各个行业,备受消费者青睐。随着MDF在不同领域的广泛应用,对其加工质量也提出了更高的要求[2-4]。切削加工是木制品制造的重要工序之一,加工后的表面粗糙度是评价产品质量的重要指标,同时,表面粗糙度也会间接影响产品的使用性能[5-6],因此,在追求高效的同时,较高的表面质量亦是企业生产木制品的关注重点。

[size=1em]螺旋齿铣削具有加工表面质量高、切削稳定性好等优点,已引起人们的关注和研究[7-8]。目前市面上一般多采用多刃螺旋铣刀进行材料加工,效率较高,使得当前大部分研究都偏向多刃结构,而对于单刃的小直径螺旋铣刀切削性能的研究鲜有报道[9-10]。事实上,单刃螺旋铣刀在板材加工中也具有独特的优势,例如切削过程平稳、冲击小、切削阻力小、噪声低、排屑性能优良、加工表面光滑等,而多刃螺旋铣刀具有多个刀刃,很难保证所有刀刃的切削角度和切削高度均保持一致,所以在一定程度上影响加工表面质量;此外,在切削时由于同时接触刃齿数量比单刃多,多刃螺旋铣刀切削阻力更大,中心部位切屑排除性能也比单刃螺旋铣刀差[11-12]。目前,单刃螺旋铣刀主要应用于板材的开料和孔槽的铣削加工。为了加强对单刃螺旋铣刀的认知,充分利用单刃螺旋铣刀的优良性能使其应用最大化,笔者对单刃螺旋铣刀的切削工艺参数与切削质量进行试验研究,这对丰富木质材料切削的理论研究和指导实际生产都具有一定的意义。

[size=1em]近年来,人工神经网络(ANN)、神经模糊推理系统(NFIS)、改进粒子群优化(IPSO)算法和响应面法(RSM)等算法被广泛用于描述输入和输出参数之间的关系[13-14],在各自的领域都显示出理想的预测精度。其中,RSM可以建立连续变曲面模型,评价影响加工过程的因素及其相互作用,确定最优水平范围,且试验次数相对较少,在节省人力物力方面具有显著优势[15]。因此,采用RSM对单刃螺旋铣削过程中的表面质量进行建模和预测。

[size=1em]鉴于此,笔者采用单刃螺旋铣刀进行铣削MDF试验,以进给速度和铣削深度作为输入加工参数,选择RSM来安排试验,建立数学模型,分析输入参数对MDF铣削加工表面质量的影响,并通过优化找出最佳切削参数组合,以期为MDF的优质铣削加工提供技术依据。

1 材料与方法1.1 试验材料及设备

[size=1em]1)试验用中密度纤维板(MDF),从建材市场采购,树种为杨树,厚度为10 mm,实测密度为650 kg/m3,含水率为10%。试件尺寸为长度500 mm、宽度120 mm、厚度10 mm,铣削时将2块试件叠放固定在一起,铣削面尺寸为120 mm×20 mm。

[size=1em]2)单刃螺旋铣刀,直径D=6 mm,齿数Z=1,右旋,螺旋升角为63°,刀齿的前角为30°、楔角为50°、后角为10°,刃长为32 mm,刀具材料为钨钢,硬度可达60 HRC。通过预切削试验,采用放大镜观察新铣刀在连续铣削长度达到10 m前后刃口圆弧半径的变化情况,发现无明显的变化。正式铣削试验时,为保持刃口处于锋利状态,累计铣削长度达到5 m就更换新铣刀。

[size=1em]3)YH1310型龙门架式三轴联动木工数控镂铣机,工作台幅面尺寸为1 300 mm×1 000 mm,主轴最高转速为18 000 r/min。

[size=1em]4)TR110袖珍式粗糙度仪,轮廓算术平均偏差Ra的测量范围是0.05～20 μm,轮廓最大高度Rz的测量范围是0.1～50 μm;探针行程为6 mm;取样长度为0.25,0.80 和2.50 mm。

1.2 试验设计

[size=1em]切削试验时,将MDF用螺钉装夹在一块大尺寸的刨花板上,刨花板再通过真空吸附在镂铣机的工作台上。采用逆铣方式,每铣削完一个表面,用压缩空气清理切屑,然后测量加工表面粗糙度。表面粗糙度的评定参数有轮廓算术平均偏差Ra和轮廓最大高度Rz,机械加工时一般优先选用Ra来评定表面质量[16],故本研究以铣削后MDF的表面粗糙度(Ra)为评价指标。测量时,TR110袖珍式粗糙度仪与被检测工件表面垂直放置,将取样长度设置为L=2.5 mm,传感器一端的探针与被测工件表面直接接触,沿着被测表面轮廓峰谷的起伏产生垂直方向的移动,即取样长度方向沿着刀具进给方向。对每次铣削表面,在5个不同位置测量Ra,取平均值。

[size=1em]结合实际生产加工情况,在保证质量的前提下,尽可能提高加工效率,为此取主轴转速为最大值,n=18 000 r/min。仅考察进给速度和铣削深度这两个因素对MDF铣削加工表面粗糙度Ra的影响;采用RSM中的中心复合设计(CCD)来处理数据,利用两因子组合设计方案进行试验,以获得最佳MDF铣削加工表面质量时的进给速度和铣削深度。

[size=1em]参考文献[17]和[18],MDF铣削深度一般控制在 0.5～2.5 mm,结合刀具切削直径D=6 mm,设计了4种铣削深度,分别为0.5,1.0,1.5和2.0 mm,即铣削深度范围设置为0.5～2.0 mm;进给速度依据每齿进给量确定,每齿进给量设为4种,分别为0.1,0.2,0.3和0.4 mm/齿,则对应的进给速度分别为900,1 800,2 700 和3 600 mm/min,即进给速度范围设置为900～3 600 mm/min。进给速度和铣削深度作为主要的两个影响因素分别用A、B来标记,影响因子的高、低水平分别用编码+1和-1表示,零水平用0表示,零水平的进给速度和铣削深度均取平均值。将进给速度和铣削深度两个主要影响因素范围输入Design-Expert软件,利用中心复合设计方法可以获得推荐的试验设计方案,然后进行相应条件下的试验,设计的方案及表面粗糙度测量结果见表1。

[size=0.8em]表1 试验方案设计及表面粗糙度
Table 1 Experimental scheme design and surface roughness

[size=1em]在进行切削试验后,基于表1的试验数据,继续采用Design-Expert软件建立表面粗糙度Ra的响应面模型、分析单刃螺旋铣刀铣削MDF加工表面粗糙度与试验条件之间的关系、对表面粗糙度Ra统计分析、分析输入变量对表面粗糙度Ra的影响、进行工艺参数的优化及验证等,相关图表皆由该软件生成。

1.3 铣削试验涉及的理论公式

[size=1em]每齿进给量UZ:

[size=1em](1)

[size=1em]波纹高度y:

[size=1em](2)

[size=1em]平均铣削厚度aav:

[size=1em](3)

[size=1em]式中:UZ为每齿进给量,mm/齿;y为波纹高度,即运动不平度的高度值,mm;aav为平均铣削厚度,mm;U为进给速度,mm/min;n为主轴转速,r/min;Z为齿数;D为刀具切削直径,mm;h为铣削深度,mm[19]。

1.4 RSM

[size=1em]响应曲面法(response surface methodology,RSM)也称回归设计,它使用线性或平方多项式函数来描述响应值与输入变量之间的关系,根据需要寻求最大化或最小化响应特性,是一种近年来开始被广泛应用的统计学试验方法[20-21]。其中,中心复合设计(CCD)方法是该软件中最典型的RSM分析方法之一,已经成功在很多场合对多因素实验进行综合分析[22-23]。因此,为获得最适合单刃螺旋铣刀加工MDF的切削条件,本研究使用Design-Expert软件建立试验方案,采用中心复合设计方法来评估各因素对实验结果的综合影响,并通过模型公式(4)所示的二次数学回归建立响应值与输入变量之间的交互效应[24]:

[size=1em](4)

[size=1em]式中:xi和xj为试验因子,即影响试验的因素,可根据实际的需求而定;yx为试验指标,即试验的响应变量,可以通过试验或分析计算获得;b0为常数项,bi、bij和bii分别为线性项、交互作用项和二次项系数;k为试验因子的个数;ε为残差。

[size=1em]在设计试验方案时,CCD的两因子(k=2)组合设计试验点分布图如图1所示[24],包含3类试验点,总试验次数为:

[size=0.8em]图1 组合设计(k=2)试验点分布
Fig. 1 Distribution diagram of test points for combination design (k=2)

[size=1em]N=mc+mr+m0

[size=1em](5)

[size=1em]式中:mc=2k为各因素取两水平(±1)的析因设计点数;mr=2k为坐标轴上的极值点数(±r,也称为轴点、星点),r为极值,调节r可以得到所期望的优良性,如正交性、旋转性等;m0为各因素取零水平的试验点数,即中心点数。

[size=1em]根据试验设计基本原则,并结合实际实验条件,将轴向点收缩到因子水平的选择边界处,取值设为1(即r=1),满足试验的序贯性,但失去了旋转性[25]。本研究的因子数k=2,根据通用旋转组合设计试验点设置表确定m0=5,则试验次数N=4+4+5=13。

2 结果与分析2.1 铣削参数对MDF加工表面粗糙度的影响

[size=1em]本实验的目的在于分析单刃螺旋铣刀铣削MDF加工表面粗糙度与铣削参数的关系与规律,并通过RSM寻找最适合单刃螺旋铣刀的加工条件。为了更清楚直观地表达MDF在不同铣削参数下加工表面粗糙度的变化,将实验数据制作成折线图进行分析。

[size=1em]2.1.1 进给速度对MDF加工表面粗糙度的影响

[size=1em]在其他条件相同的情况下,改变进给速度,4种不同铣削深度时,MDF加工表面粗糙度Ra随进给速度变化情况见图2。

[size=0.8em]图2 进给速度对MDF加工表面粗糙度Ra的影响
Fig. 2 Effects of feeding rate on surface roughness Ra of MDF

[size=1em]从图2可以看出,随着切削进给速度的变化,4种不同铣削深度时的MDF加工表面粗糙度Ra都有较为明显的变化。从总体趋势来看,在铣削深度不变时,单刃螺旋铣刀铣削MDF时的加工表面粗糙度Ra随着进给速度的提高呈增大趋势。因为当进给速度增大时,单刃螺旋铣刀的每齿进给量也随之增大[见式(1)],每齿进给量的增大会使得运动波纹的高度增大[见式(2)],即加工表面波纹不平度增大,导致MDF加工表面粗糙度Ra增大。

[size=1em]从图2还可发现,当铣削深度为1.0 mm时,MDF加工表面粗糙度Ra受进给速度增大的影响最大,由7.77 μm增加至8.29 μm,增加值为0.52 μm;而当铣削深度为2.0 mm时,MDF加工表面粗糙度Ra所受影响最小,由8.28 μm增加至8.52 μm,增加值为0.24 μm,这表明MDF加工表面粗糙度亦受铣削深度影响。在寻求最佳的切削条件时需要兼顾两者,若仅从进给速度的角度看,当进给速度在900～1 800 mm/min时,Ra较小,单刃螺旋铣削MDF能获得较好的表面质量。由此看来,较慢的进给速度更易获得较好的加工表面质量,但实际生产时还要考虑加工效率等问题。

[size=1em]2.1.2 铣削深度对MDF表面粗糙度的影响

[size=1em]只改变铣削深度,其他加工工艺参数不变,4种进给速度的MDF加工表面粗糙度Ra随铣削深度变化情况见图3。

[size=0.8em]图3 铣削深度对MDF加工表面粗糙度Ra的影响
Fig. 3 Effects of milling depth on surface roughness Ra of MDF

[size=1em]从图3可以发现,铣削深度的变化对MDF加工表面质量有着较为明显的影响,当其他参数不变时,随着铣削深度的增加,单刃螺旋铣刀铣削MDF加工表面粗糙度Ra随之增大。因为随着铣削深度增加,平均铣削厚度增加[见式(3)],意味着单位时间内加工量变大,切削刃所受到来自工件的切削阻力变大,刀刃及机床系统的振动幅度变大,从而降低了切削的稳定性,最终导致加工表面粗糙度Ra增大,MDF的铣削加工质量变差。

[size=1em]从图2还可发现,当进给速度为900 mm/min时,MDF加工表面粗糙度Ra随铣削深度的增大所受影响最大,由7.71 μm增加至8.28 μm,增加值为0.57 μm;而当进给速度为3 600 mm/min时,MDF加工表面粗糙度Ra所受影响最小,由8.17 μm增加至8.52 μm,增加值为0.35 μm。

[size=1em]对比图2和图3所示的数值及折线图可以发现,MDF加工表面粗糙度Ra随铣削深度增加而增加的数值比随进给速度的增加而增加的数值要大,这表明铣削深度对加工表面粗糙度Ra的影响比进给速度的影响大。

2.2 RSM分析最优参数

[size=1em]根据上述图2和图3的分析,易看出单刃螺旋铣刀铣削MDF的加工表面粗糙度Ra随铣削深度和进给速度的变化均有明显的变化,但铣削深度和进给速度两两交互作用对加工表面粗糙度Ra的影响规律未知,最优加工参数也无法判断。

[size=1em]为获得最适合单刃螺旋铣刀加工MDF的切削条件,本研究采用RSM的中心复合设计(CCD)来处理数据,即以表面粗糙度Ra为响应变量,进给速度U和铣削深度h为输入变量,进一步分析两因素间的交互作用,从而得到最优铣削参数,保证最佳铣削质量。

[size=1em]2.2.1 表面粗糙度Ra统计分析

[size=1em]对于两个变量,常用的3种响应面模型为线性(linear)、双因素(2FI)和二次(quadratic)模型[24],基于表1数据所得这3种模型的拟合程度如表2所示。

[size=0.8em]表2 不同模型拟合指数统计
Table 2 The statistical table of fit index of different models

[size=1em]分析和研究数学模型时,一般用相关系数(R2)来评价拟合模型的质量,R2值越高,模型拟合的质量越好[24]。从表2可以看出,二次模型的R2值为0.965 6,接近于1,远高于另外两种模型,可以较好满足理想模型。此外,调整(adjusted)R2值和预测(predicted)R2值是描述调整后回归模型的两个重要参数,两者之间的差值不能超过0.2,表明调整后的回归模型是可信的[22]。表2中二次模型调整R2值和预测R2值之间的差值仅为0.063,远小于0.2,说明二者具有合理的一致性,模型拟合良好。因此,本研究选择相关系数最高的二次模型来建立响应面模型,进行后续的分析及优化。

[size=1em]将表1试验数据代入模型公式(4)建立起MDF加工表面粗糙度与两个影响因素之间的数学关系,得到的回归方程式(6)如下:

[size=1em]Ra=7.94+0.188 3A+0.221 7B-0.055 0AB+ 0.037 4A2+0.207 4B2

[size=1em](6)

[size=1em]式(6)定量描述了输入变量(进给速度、铣削深度)和响应值(表面粗糙度Ra)之间的关系,A和B分别代表进给速度和铣削深度,AB表示两因素之间的交互作用,A2和B2表示相同因素之间的二次叠加效应,加号(+)表示积极影响(与Ra正相关),减号(-)表示消极影响(与Ra负相关)。可以看出,一阶项(A和B)和二阶项(A2和B2)都与表面粗糙度正相关,而交互项(AB)与表面粗糙度负相关。

[size=1em]有关表面粗糙度RSM模型的方差分析(ANOVA)结果见表3。方差分析时F和P是衡量所建模型的显著性和充分性的两个主要指标。通常,F越大(F>1)表示模型的可重复性和可靠性越高,而P越小(P≤0.05)则表示模型越显著精确[24]。由表3可知,二次模型的F为39.34,P小于0.000 1,这表明建立的模型是有意义和可靠的。进一步分析P可以发现,A、B、B2的P均小于0.05,这3项是Ra的重要模型项,通过比较P值判断它们对Ra的影响按大小可排序为B>A>B2,而其他模型项(AB和A2)对Ra的影响很小。因此,对于MDF加工表面粗糙度,铣削深度是最重要的因素,进给速度次之,而两者的相互作用对表面粗糙度的影响很小。

[size=0.8em]表3 表面粗糙度响应面模型的方差分析
Table 3 Analysis of variance (ANOVA) for surface roughness

[size=0.8em]注:*表示效果显著。

[size=1em]此外,MDF加工表面粗糙度Ra的二次回归模型统计参数也具有较好结果,见表4。其中,表面粗糙度的标准偏差为0.058 9%、变异系数(CV)为0.731 5%,均低于10%的阈值,表明加工表面粗糙度Ra二次模型具有良好的可重复性[22]。模型信噪比(adeq precision)值为20.492 7,远大于其阈值4,表明该模型存在充分的可靠信号。以上统计数据都证明了本研究建立的二次回归模型是可信赖的。

[size=0.8em]表4 加工表面粗糙度Ra回归模型的统计参数
Table 4 Statistical parameters of surface roughness regression model

[size=1em]单刃螺旋铣刀铣削MDF加工表面粗糙度Ra残差图见图4,有效数据点集中在设定范围内,近似线性,表明数据具有正态分布的特征。表面粗糙度模型的预测值与实际值之间的相关性如图5所示,图中的散点大多都落在斜线上,模型预测值与实际测量测试值较为接近,没有出现显著的变异点,这表明预测结果比较准确,也进一步证明了模型拟合良好。

[size=0.8em]图4 表面粗糙度的残差图
Fig. 4 The normal probability plot of residuals for surface roughness

[size=0.8em]图5 表面粗糙度的预测值与实测值的关系图
Fig. 5 The plot of predicted vs. actual values for surface roughness

[size=1em]2.2.2 输入变量对表面粗糙度Ra的影响

[size=1em]表面粗糙度的扰动曲线如图6所示,该曲线表示不同实验影响因素对表面粗糙度的单独影响趋势。图6中曲线的曲率表示实验结果对实验影响因素的敏感性,曲率越大,实验结果受实验因素的影响越大[22]。因此,与进给速度(A)相比,铣削深度(B)具有更大的曲率,表明表面粗糙度对铣削深度的变化更为敏感。此外,表面粗糙度与进给速度和铣削深度之间皆呈正相关,即随着进给速度和铣削深度的增加,Ra值呈现增大的趋势,形成了更低质量的表面。其原因与2.1节中的分析一致。

[size=0.8em]图6 表面粗糙度的扰动曲线
Fig. 6 The perturbation curves for surface roughness

[size=1em]表面粗糙度的三维响应面图和等高线见图7。图7a表明两种因素对表面粗糙度都会产生一定影响。根据图7b中等高线的密度,在进给速度和铣削深度的相互作用中,表面粗糙度受铣削深度的影响更大。结合图7可以分析表面粗糙度最小值的区间,当进给速度为900～1 500 mm/min、铣削深度为0.5～1.0 mm时,表面粗糙度可取得最小值,即通过较低的进给速度和较低的铣削深度组合,可以实现最小的加工表面粗糙度Ra。

[size=0.8em]图7 进给速度和铣削深度对表面粗糙度的影响
Fig. 7 The influence of feeding rate and milling depth on surface roughness

[size=1em]2.2.3 工艺参数的优化及验证

[size=1em]利用Design-Expert软件的优化部分完成工艺参数的优化,将输入参数的优化条件设置为“在范围内(in range)”,响应值是表面粗糙度Ra,其优化标准是越小越好,即优化条件设置为“最小值(minimize)”。结果表明,进给速度和铣削深度优化组合后的数值分别为933.75 mm/min和0.86 mm,最小加工表面粗糙度Ra为7.70 μm。

[size=1em]根据优化后的最佳切削参数,进行单刃螺旋铣刀铣削加工MDF的验证试验,铣削3次,对每次铣削表面测量5个点位的粗糙度Ra,Ra平均值为7.75 μm,与理论预测值偏差较小,说明建立的数学模型与实际吻合,曲面响应法分析获得的最佳切削参数具有可行性。

3 结 论

[size=1em]1)采用单刃螺旋铣刀对MDF逆铣加工表面粗糙度Ra进行了试验研究,在采用折线图方式考察了进给速度和铣削深度对MDF加工表面粗糙度Ra影响的基础上,利用Design-Expert软件建立了描述进给速度(A)和铣削深度(B)与加工表面粗糙度Ra关系的二次回归模型,Ra=7.94+0.188 3A+0.221 7B-0.055 0AB+0.037 4A2+0.207 4B2,其拟合程度较高,使表面粗糙度Ra的预测结果与试验结果之间的相对误差较小,从而获得优化切削条件。

[size=1em]2)二次模型的方差分析表明,单刃螺旋铣刀铣削MDF的加工表面粗糙度Ra与进给速度和切削深度之间均呈正相关,其中铣削深度对MDF铣削加工表面粗糙度Ra的影响最大,进给速度次之,而两者的相互作用对表面粗糙度Ra的影响很小。

[size=1em]3)在本试验范围内,采用单刃螺旋铣刀,以进给速度933.75 mm/min、铣削深度0.86 mm的优化工艺条件进行铣削加工,MDF(密度为650 kg/m3)的最小表面粗糙度Ra为7.70 μm。

[size=1em]4)本试验研究结果是在刀具的锋利状态下进行铣削获得的,刀具变钝情况对切削质量的影响有待进一步试验研究。

[size=1em]参考文献(References)：

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Modeling and optimization of surface roughness for milling medium density fiberboard with single edge helical milling cutter

[size=1em]ZHANG Yun, WANG Baojin*

[size=1em](College of Materials Science and Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

[size=1em]Abstract：Medium density fiberboard (MDF) is widely used in the wooden furniture industry, and helical tooth milling has the advantages of stable processing process and good surface quality. Compared with multi edges helical milling cutters, single edge helical milling cutters also have their own unique advantages in board processing. In practical production, single edge helical milling cutters are often used for cutting and milling MDF. Therefore, studying the cutting performance of single edge helical milling cutters in milling MDF has certain theoretical significance and practical va-lue. This study conducted milling experiments on MDF using a single edge helical milling cutter with a diameter of 6 mm. On the basis of investigating the influence of feeding rate and milling depth on the surface roughness Ra of milling MDF by line chart method, and by combining Design-Expert software, a quadratic regression model was established by the response surface methodology to describe the relationship between input variable (feeding rate and milling depth) and response variables (surface roughness Ra), in order to find out the relationship between surface roughness and cutting conditions, and determine the optimal combination of milling parameters. The experimental research results showed that the quadratic regression model established by the surface response methodology in this study had a high degree of fitting and could be used for predicting and optimizing the surface roughness Ra of milling MDF. When using a single edge helical milling cutter to mill MDF, the machined surface roughness Ra was positively correlated with the feeding rate and milling depth, that is, the machined surface roughness Ra increased with the increase of feeding rate and milling depth. The machined surface roughness Ra was mostly affected by milling depth, followed by feeding rate, and was slightly affected by the interaction between the two factors. The feeding rate and milling depth of the optimized combination were 933.75 mm/min and 0.86 mm, respectively, which resulting in a minimum surface roughness Ra of 7.70 μm.

[size=1em]Keywords：single edge helical milling cutter; medium density fiberboard; surface roughness Ra; response surface methodology; optimization

[size=1em]收稿日期：2023-10-12

[size=1em]修回日期：2023-12-01

[size=1em]基金项目：国家重点研发计划(2022YFD2200705);江苏省研究生工作站课题。

[size=1em]作者简介：张云,女,研究方向为木材加工机械及自动化。

[size=1em]通信作者：王宝金,男,教授。E-mail:wbj@njfu.com.cn

[size=1em]中图分类号：TS653.6

[size=1em]文献标志码：A

[size=1em]文章编号：2096-1359(2024)03-0061-08