OBRABOTKAMETALLOV Vol. 26 No. 3 2024 57 TECHNOLOGY Адекватность разработанных уравнений была проверена методом дисперсионного анализа (ANOVA). R-квадрат – это коэффициент множественных определений, который измеряет долю вариаций в точках данных. Всегда желательно, чтобы коэффициент корреляции (R-квадрат (R-Squared)) находился в диапазоне от −1 до +1. Уравнение имеет смысл, если R очень близко к +1. Скорректированный R-квадрат (Adjusted R-Squared) – это показатель степени отклонения от среднего значения, объясняемого моделью. Прогнозируемый R-квадрат (Predicted R-Squared) – это показатель того, насколько хорошо модель предсказывает значение отклика. Скорректированные и прогнозируемые значения R-квадрата должны отличаться друг от друга примерно на 0,20, чтобы обеспечить «приемлемое соответствие». Если это не так, то проблема, возможно, связана либо с данными, либо с моделью. Достаточная точность – это показатель диапазона прогнозируемого отклика на связанную с ним ошибку, другими словами, отношение сигнал/шум. Его желаемое значение равно четырем или более. Результаты ANOVA для определения шероховатости поверхности, микротвердости и погрешности круглости при шлифовании заготовки валиком приведены в табл. 4. Результаты ANOVA для определения шероховатости поверхности показывают, что модельное значение F равно 46,91, – это означает, что модель является значимой. Значения «Prob > F» менее 0,0500 указывают на то, что условия модели являются значимыми. В этом случае f, N, V×f, V×N, f×N, V2, f2, N2 являются значимыми условиями модели. Результаты ANOVA для определения микротвердости показывают, что модельное значение F равно 11,99, следовательно, модель является значимой. Вероятность того, что такое большое модельное значение F могло возникнуть из-за шума, составляет всего 0,03 %. В этом случае V, V×f, V×N, f×N, V2, f2, N2 являются значимыми модельными параметрами. Результаты анализа отклонений от круглости, полученные с помощью ANOVA, показывают, что модельное значение F, равное 17,62, означает, что модель является значимой. В этом случае V, N, V×N, f×N, f2 являются значимыми модельными терминами. Значения R-квадрата, которые измеряют долю вариаций в точках данных, превышают 0,9 для всех разработанных моделей. Таким образом, разработанные эмпирические уравнения являются надежными для прогнозирования шероховатости поверхности, микротвердости и отклонения от круглости при вальцовой полировке сплава Al6061-T6 (уравнения (1–3)). Для лучшего понимания путем изменения скорости резания, подачи и количества проходов с использованием разработанных уравнений (1–3) соответственно построены двухмерные (2D) графики. Кривые, показывающие шероховатость поверхности, микротвердость и отклонение от круглости, строятся путем изменения одного из входных параметров и сохранения постоянными других параметров. На рис. 2, а показано изменение измеренных характеристик в зависимости от скорости резания, построенное с использованием значения подачи 0,2 мм/об и трех проходов. Можно видеть, что шероховатость поверхности уменьшается с повышением скорости резания до 360…380 об/мин, а затем увеличивается. Видно также, что микротвердость увеличивается с повышением скорости резания. Однако существует Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Дисперсионный анализ (ANOVA) для определения шероховатости поверхности, микротвердости и отклонения от круглости ANOVA for surface roughness, microhardness, and roundness Факторы Шероховатость поверхности Ra Микротвердость HV Отклонение от круглости Re R-квадрат 0,9769 0,9152 0,9407 Скорректированный R-квадрат 0,956 0,8389 0,8873 Прогнозируемый R-квадрат 0,8472 0,855 0,8933 Адекватная точность 19,328 15,464 16,002 F-значение модели 46,91 11,99 17,62
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1