【正文】 分開槽， 的。 最后專欄在優(yōu)選的組合獲得的裝在口袋里的時(shí)間 顯示百分比改善。 顯示通過使用優(yōu)選的組合，重大挽救，對裝在口袋里的時(shí)間的大約 40%減少可能達(dá)到。 使用沖擊試驗(yàn)和模式分析，工具動力學(xué)可以被測量。 二個(gè)不同論點(diǎn)將被考慮分析塑造的立銑床動力學(xué)。 也將提出一般案件工具、刀具柄和紡錘動力學(xué)也包括的地方。 被開發(fā)的立銑床的橫向振動的一個(gè)塑造的方法。 與二不同幾何段的豆模型在圖 9. I1， I2顯示，并且 A1， A2分別為片刻和段的區(qū)域。 治理的運(yùn)動方程，忽略旋轉(zhuǎn)的慣性和剪形成，可以被轉(zhuǎn)換成知名的 EulerBernoull等式： ,20,0,22,10,0,11244244LySwpAdy SdEILxRwpAdx RdEI???????? (42) 圖 9： 那里彈性模量 E， p 是密度。 補(bǔ)充一般解答以邊界條件是必在 x=0的自由邊界條件以后，即彎曲力矩和剪切力必須消失 。這 8個(gè)情況是充足為 8個(gè)任意條件解決。特征方程是堅(jiān)定的，如果 |C|=0 固有頻率從特征方程的解答被計(jì)算： 44222)2(111)1(LpAEILworLpAEILw???? (45) 根據(jù)頻率的方式形狀通過結(jié)合得到 R(x)和 S (y)從圖 (43)。 圖 10： 匯編模型的描述和連接參量在圖 .10 [24]顯示。 使用聯(lián)結(jié)亞結(jié)構(gòu)分析 (RCSA)，根據(jù)這些參量，工具和刀具柄或者紡錘 FRFs被結(jié)合。為工具動力學(xué)開發(fā)的分析模型與 RCSA一起被用于確定機(jī)器的總動力學(xué)。 指揮并且橫渡偏折期限 (H1H22 和 H12=H21)，在應(yīng)用的力量 (Nmn)之下的位移在應(yīng)用的力量 (Lmn)之下，自轉(zhuǎn)，并且在應(yīng)用的片刻 (P mn)之下的自轉(zhuǎn)組分的 A 分析獲得 [24,25]。 在靜態(tài)分析部分，最大位移的一個(gè)分析等式在可以被用于確定工具的僵硬的工具套子獲得了。 HSS 和碳化物刀具實(shí)驗(yàn)性地確定了許多的阻尼比。 這些阻尼比價(jià)值可能然后用于對不同的工具的分析。 L3 N33和 P33 假設(shè)是零。)E4E1E2) E1=(kxH33+kxH22+cxH39。22+1)E31E4(kxL33+kxL22+cxL39。22), E2=(kxH21+cxH39。21)*(kxL33+kxL22+cxL39。22) E3=(kqP33+kqP22+cqP39。22+1, E4=kqN33+kqN22+cqN39。22, H39。mn=iwLmn (46) N39。mn=iwPmn. 圖 11： 表 3： L/D=8Lcontant=36 L/D=9Lcontant=28 L/D=10Lcontant=20 L/D=11Lcontant=12 kx(N/m) *106 *106 *106 *106 kq(Nm/rad) *107 *106 *106 *106 cx(Ns/m) 445 368 228 141 cq(Nms/rad) . 接口參量的證 明 在實(shí)驗(yàn)，工具點(diǎn) FRFs (G11)工具或刀具柄或者紡錘匯編為不同的工具 [26]被測量。 這做使用最小平方的錯(cuò)誤低估方法為了使在被考慮的頻率范圍的總體誤差減到最小 FRF 的。 不同的長度為測量被選擇。 直接 FRF的同一個(gè)刀具柄或紡錘 (H33)被測量 在 x/y 方向的自由末端在圖 。 在非線性以后最小二乘式評估，僵硬和阻止系數(shù)是堅(jiān)定的如表 。 在實(shí)驗(yàn)性結(jié)果和預(yù)言之間的協(xié)議是令人滿意的。 在本文，可以被用于限制顫震振動和因而增加在磨床的操作的表現(xiàn)，提出的分析模型。 根據(jù)周期性期限和 Floquet 的定理的傅立葉級數(shù)展開的分析碾碎的穩(wěn)定式樣等。 這個(gè)方法也延伸到分析中，并且可變間距切削刀設(shè)計(jì)是有效的在低切口的振動加速度。 模型的應(yīng)用是由幾個(gè)例子展示的。 參考文獻(xiàn) [1] J. 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The analysis and modeling of chatter is plicated due to the time varying dynamics of milling chatter which can be avoided without sacrificing the productivity by using analytical methods presented in this paper. 1. Introduction Productivity and surface quality in milling processes have direct effects on cost,production leadtime and quality of machined is one of the most mon limitations for productivity and part quality in milling operations. Poor surface finish with reduced productivity and decreased tool life are the usual results of chatter Additional operations,mostly manual , are required to clean the chatter marks left on the surface . Thus , chatter vibrations result in reduced productivity , increased cost and inconsistent product quality .The importance of modeling and predicting stability in milling has furtherincreased within last couple of decades due to the advances in high speed milling technology . At high speeds , the stabilizing effect of process damping diminishes making process more prone to chatter . On the other hand ,high stability limits ,usually referred to as stability lobes ,exist at certain high spindle speeds which can be used to increase chatterfree matcrial rate substantially provided that they are predicted accurately. Chatter vibrations develop due to dynamic interactions between the cutting tool and workpiece .Under certain conditions the amplitude of vibrations grows and the cutting system bees unstable . Although chatter is always associated with vibrations , in fact it is fundamentally due to instability in the cutting system .The first accurate modeling of selfexcited vibrations in orthogonal cutting was performed by Tlusty [1] and [2] .They identified the most powerful source of selfexcitation , regeneration , which is associated with the dynamics of the machine tool and the feedback between the subsequent cuts on the same cutting surface . The stability analysis of milling is plicated due to the rotating tool , multiple cutting teeth , periodical cutting forces and chipload directions , and multidegreeoffreedom the early milling stability analysis , Koenigsberger and Tlusty [3] used the orthogonal chatter model [1] considering an average direction and average number of teeth in cut .An improved approximation was performed by Opitz et al . [4].Sridhar et al.[5,6] performed a prehensive analysis of milling stability which involved numerical evaluation of the dynamic milling system’ s state transition matrix .On a twodegreeoffreedom cutter model with point contact ,Minis et al.[7] used Floquet’ s theorem and the Fourier series for the formulation of the milling stability , and numerically solved it using the Nyquist criterion . Budak [8]developed a stability method which leads to analytical determination of stability limits in milling .The method was verified by experimental and numerical results [9,10],applied to the stability of ballend milling[11],and was al