Разработка технологии получения строганого шпона из древесины березы с ядровой гнилью (стр. 3 )

Ось Х – высота образца, 10–3 м.  Ось Y – радиус кривизны образца, см.

Ось Z – прочность, Н·10–1/10–4 м.

Разработанная математическая модель процесса выпрямления криволинейных образцов шпона позволяет определять величины максимальных напряжений, возникающих в растягивающихся и сжимающихся слоях образцов. Сравнение полученных напряжений с предельно допустимыми, в зависимости направления действия силы относительно направления волокон древесины, и ее влажностных характеристик, позволит определить рациональные геометрические характеристики криволинейных образцов шпона, при которых процесс выпрямления будет происходить в пределах упругих деформаций, без потери механической прочности и разрушении образцов. Данная модель позволяет определять величину усилия необходимого для выпрямления криволинейных образцов шпона.

Приведены результаты моделирования процесса выпрямления криволинейных образцов шпона.

Следуя рекомендациям  проф. и проф. , оптимальным значением влажности древесины предназначенной для гнутья, увеличивающим ее пластичность принимается влажность 30%, температура образца в 100 0С также обеспечивает наибольшую ее пластичность. При этом применительно к моделированию процесса выпрямления криволинейных образцов шпона величина влажности образцов оказывает влияние на величину модуля упругости Е, МПа. Также, на основании теоретических предпосылок, ширина образца В·10–2 м, на напряжения, возникающие в растягивающихся и сжимающихся слоях образцов, не оказывает воздействия, однако, ее увеличение приводит к увеличению усилия, необходимого для выпрямления образца. Величину ширины образцов, используемых в эксперименте, примем 20·10–3 м. Таким образом, из стабилизируемых факторов процесса можно выделить: W – влажность образца 30 %; на основании облегчений условий проведения опыта температуру образца устанавливаем в 20 0С (другую температуру с постоянным значением для всех экспериментов, заведомо считая оптимальной температурой 100 0С); ширина образца 5·10–3 м. Варьируемые факторы: H – высота образца, см; R1 – радиус кривизны образца 10–2 м; ?– угол сектора образца, гр. Выходная величина процесса гнутья – усилие необходимое для выпрямления криволинейного образца шпона, 10–1 Н. На основании теоретических предпосылок процесса выпрямления криволинейных образцов шпона выбираем математическую модель – полином второго порядка.

Область значений высоты образцов Н (0,5-1)·10–2м, интервал варьирования фактора 0,25·10–2 м. Область значений радиуса кривизны образцов R1 (14-20)·10–2 м, интервал варьирования фактора 3 см. Область значений угла сектора образцов ? (0,524-1,047) рад., интервал варьирования фактора 0,175 рад.

В соответствии с разработанным планом эксперимента в программной среде Mechanical Desktop Power Pack были смоделированы исследуемые криволинейные образцы шпона с заданными геометрическими характеристиками в натуральных величинах. Моделирование происходило в трехмерном пространстве, что позволяло наглядно отображать весь процесс выпрямления. На первом этапе моделирования задавались расположения опор образцов в пространстве. Последующее нагружение образцов  позволяло определить искомую величину усилия, с помощью которой выпрямлялся образец.  Фиксированными значениями при моделировании являются величины: модуль упругости для 28% влажности равный 1000·Н/10–6м2; величина коэффициента Пуассона 0,499 определяется в соответствии направления ее деформации относительно волокон; предел эластичности Re для криволинейных образцов шпона определяется в соответствии с предельно допустимым значением напряжения, возникающего в растягивающихся слоях, равный 11,1·Н/10–6м2 (МПа).

Анализ экспериментальных данных производился с помощью статистической программы Statgraphics 2.1.

Уравнение приспособленной модели:

  P = 130,765*H – 5,38044*R+ 1,46567* + 156,65*H^2 –  (12)

– 36167*H*R – 2,3215*H* + 0,193403*R^2 + 0,0630417*R* –

– 0,0178188*^2 -14,7848.

Для проверки адекватности модели (12) была рассмотрена карта Парето и таблица дисперсионного анализа: члены, дающие значимые эффекты: высота (H), радиус (R) , угол () и три квадратичных члена АА, АВ и АС. Квадрат коэффициента множественной корреляции (коэффициент детерминации) показывает, что построенная регрессия объясняет более 99,6401% разброса относительно выборочного среднего зависимой переменной.

В четвертой главе приведены результаты экспериментальных  исследований влияния геометрических характеристик и способов раскроя круглых лесоматериалов, пораженных ядровой гнилью, на величину объемного выхода строганого шпона, результаты экспериментальных исследований процесса строгания по криволинейной образующей режущего инструмента и результаты экспериментальных исследований влияния геометрических параметров криволинейного строганого шпона на степень его выпрямления в ходе гидротермической обработки.

Согласно методике экспериментальных исследований влияния геометрических характеристик круглых лесоматериалов, на величину объемного выхода строганого шпона при раскрое древесины, пораженной ядровой гнилью, новыми способами, заготовки для строгания раскраивались на сверлильно-пазовальном станке СВП с помощью цилиндрических пил. Пилы поочередно закреплялись в кулачках станка и могли передвигаться в вертикальном направлении. Заготовки закреплялись на столе так, чтобы плоскость торца была перпендикулярно направлению движения пилы. Далее производили раскрой таким образом, чтобы удалить гниль диаметр которой занимал половину диаметра лесоматериала, в случае раскроя сектора – половину радиуса сектора. Производились замеры полученных заготовок для строгания, рассчитывался полезный выход.

Рассмотрены все факторы влияющие на процесс раскроя низкокачественного сырья, согласно представленной методике. Входные факторы эксперимента: диаметр лесоматериала (равный диаметру пилы) (D, м); угол сектора (S, град.). Выходная величина – объемный выход (Р, %). Составлен В-экспериментальный план второго порядка в натуральных обозначениях факторов:

Таблица 1

№ опыта	Диаметр лесоматериала (диаметр пилы), м	Угол секора, град.	№ опыта	Диаметр лесоматериала (диаметр пилы), м	Угол секора, град.
ПФП	1	0,127	180	Звездные точки	5	0,127	112,5
2	0,078	45	6	0,078	112,5
3	0,127	45	7	0,1025	180
4	0,078	180	8	0,1025	45

Анализ экспериментальных данных производился с помощью статистической программы Statgraphics 2.1.

Уравнение приспособленной модели:

  Р, % = 50,3166 + 531,312*D + 0,107576*S – 2563,63*D^2 – 0,779375*D*S –  (13)

– 0,000578985*S^2.

Согласно таблице дисперсионного анализа и карте Парето можно утверждать о значимости всех коэффициентов регрессии (13). Исходя из таблицы дисперсионного анализа квадрат коэффициента множественной корреляции (коэффициент детерминации) показывает, что построенная регрессия объясняет более 99,5937 % разброса относительно выборочного среднего зависимой переменной. Расхождение экспериментальных данных и теоретических расчетов составляет не более 5%.

Для проведения исследований процесса строгания по криволинейной образующей режущего инструмента вдоль волокон был использован маятниковый копер.

Результатом проведенных экспериментальных исследований процесса строгания по криволинейной образующей режущего инструмента вдоль волокон явилось установление влияния толщины срезаемого слоя шпона Т·10–3, м, углов резания ?, 0,0175 рад. и величины разности радиусов закругления волокон древесины и криволинейного ножа ?·10–3, м. на энергосиловые показатели – работа А, Дж, удельная работа резания U ·10–7, Дж/м?.

В ходе факторного планирования эксперимента была получена регрессионная зависимость изменения удельной работы резания в процессе строгания по криволинейной образующей режущего инструмента вдоль волокон. В-экспериментальный план второго порядка в натуральных обозначениях факторов:

Таблица 2

№ опыта	Т·10–3, м	?·10–3, м	, 0,0175 рад.	№ опыта	Т·10–3, м	?·10–3, м	, 0,0175 рад.
ПФП	1	0,2	-25	30	Звездные  точки	9	0,2	0	40
2	1	-25	30	10	1	0	40
3	0,2	25	30	11	0,6	-25	40
4	1	25	30	12	0,6	-25	40
5	0,2	-25	50	13	0,6	0	30
6	1	-25	50	14	0,6	0	50
7	0,2	25	50
8	1	25	50

Анализ экспериментальных данных производился с помощью статистической программы Statgraphics 2.1.