圓環(huán)面銑刀高速銑削S50C模具鋼的工藝參數(shù)研究

王義強(qiáng),閆國琛,袁修華,谷巖,楊林霖

(1.浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院,浙江寧波 315100;2.浙江省零件軋制成形技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江寧波 315100)

圓環(huán)面銑刀高速銑削S50C模具鋼的工藝參數(shù)研究

王義強(qiáng)1,2,閆國琛1,2,袁修華1,谷巖1,楊林霖1

(1.浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院,浙江寧波 315100;2.浙江省零件軋制成形技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江寧波 315100)

為了探究高速銑削過程中工藝參數(shù)對表面粗糙度的影響規(guī)律,采用多因素正交試驗(yàn)方法對常用模具鋼S50C進(jìn)行高速銑削試驗(yàn),測量了使用圓環(huán)面銑刀銑削加工時(shí)不同主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度、切削行距、刀具傾角下加工工件的表面粗糙度,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法建立了表面粗糙度預(yù)測與工藝參數(shù)優(yōu)選模型,并且對模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,此方法可以用于切削加工前表面粗糙度的預(yù)測與工藝參數(shù)的優(yōu)選,同時(shí)也為其他材料加工工藝參數(shù)的研究提供了方法。

機(jī)械制造工藝與設(shè)備;高速銑削;圓環(huán)面銑刀;工藝參數(shù);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法

0 引言

常規(guī)的模具加工方法是在退火階段進(jìn)行銑削加工,然后進(jìn)行熱處理、磨削或電火花加工,最后手工打磨、拋光[1-2]。由于淬火處理后模具的硬度大大增加,增加了后續(xù)工序的難度,也降低了加工效率,增加了加工成本。隨著高速切削(HSC)技術(shù)研究的不斷深入,特別是高速旋轉(zhuǎn)主軸性能的提高及耐磨刀具的發(fā)展[3],使得HSC技術(shù)在模具及成形制造中的應(yīng)用越來越廣泛[4-6],模具業(yè)中大部分模具均適用HSC技術(shù),高速硬切削可加工硬度HRC50～60的淬硬材料,因而取代了部分電火花加工,并減少了鉗工修磨工序,縮短了模具加工周期。

圓環(huán)面銑刀是用一段圓弧切削刃將底部的切削刃和側(cè)刃光滑地連接起來形成的一種刀具。圓環(huán)面銑刀相對于球頭銑刀,不存在切削速度為0的點(diǎn),極大地改善了加工表面的質(zhì)量。相對于平底銑刀,沒有尖齒,相對磨損小,刀具壽命高[7]。圓環(huán)面銑刀由于具有球頭銑刀和平底銑刀的雙重優(yōu)點(diǎn),因而受到了國外工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和政府機(jī)構(gòu)的高度關(guān)注[8-10]。

S50C模具鋼為高級優(yōu)質(zhì)中碳鋼,是由電爐、平爐或純氧轉(zhuǎn)爐煉鋼法制造的全靜鋼,具有金相組織均勻、強(qiáng)度高、硬度大、耐磨性優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn),但延展性差,淬火易變形和開裂。一般在淬火回火下使用,用于制造各種冷作模具的墊板、鉆模固定板等。本文在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上研究了圓環(huán)面銑刀的工藝參數(shù)對表面粗糙度的影響,在常規(guī)工藝參數(shù)的基礎(chǔ)上加入了刀具傾角的影響,建立了適合S50C模具鋼的表面粗糙度預(yù)測模型,最后將遺傳算法用于該模型得到了S50C模具鋼的最優(yōu)工藝參數(shù)。

1 高速銑削試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)條件

機(jī)床為FADIA D165高速銑削加工中心,主軸轉(zhuǎn)速240～24 000 r/min,各軸行程:X軸1 000 mm, Y軸600 mm,Z軸500 mm.刀具采用韓國NEK銑刀,型號為10×10×25×100 R1(刀具直徑10 mm,齒數(shù)4,圓弧半徑1 mm,全長100 mm,刃長25 mm),圖1為銑削機(jī)床及所用的刀具。潤滑方式為油氣潤滑。測量儀器采用美國Corning Tropel公司研制的非接觸式Laser-check 6212B激光粗糙度儀,如圖2所示。

1.2 試驗(yàn)方案

高速銑削加工中,在刀具一定的條件下,對被加工工件的表面粗糙度Ra產(chǎn)生影響的因素主要有主軸轉(zhuǎn)速n、進(jìn)給速度vf、切削深度ap、切削行距ae、刀具傾角θ,圖3和圖4分別為影響因素的示意圖和加工后的工件。為減少試驗(yàn)次數(shù),提高各試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)的信息量,本文采用L16(45)正交表[11]進(jìn)行高速銑削試驗(yàn),試驗(yàn)因素及水平、試驗(yàn)結(jié)果分別如表1和表2所示。測量時(shí),將每個(gè)樣本沿長度方向等分為10個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域內(nèi)測量1個(gè)樣本值,計(jì)算其均值與方差,由于方差極小,因此取其均值作為最終試驗(yàn)結(jié)果。

圖1 銑削機(jī)床及刀具Fig.1 Milling machine and cutting tool

圖2 表面粗糙度測量儀Fig.2 Surface finish measuring instrument

圖3 影響因素示意圖Fig.3 Schematic diagram of influencing factors

1.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

圖4 工件Fig.4 Workpiece

根據(jù)極差分析法做出極差分析結(jié)果如表3所示,Ki(i=1,2,3,4)為i水平下各因素對加工表面的影響效果平均值,R為極差。由表3可以看出,對S50C模具鋼表面粗糙度的影響因素顯著性排序?yàn)閚＞ae＞vf＞ap＞θ,影響最顯著的因素是主軸轉(zhuǎn)速,其次是切削行距,影響最不顯著的因素是刀具傾角。同時(shí),可以得出最優(yōu)工藝參數(shù)的粗略值:n=20 000 r/min, vf=5 000 mm/min,ap=0.04 mm,ae=0.01 mm,θ= 10°.

2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的表面粗糙度預(yù)測

2.1 BP網(wǎng)絡(luò)簡介

BP網(wǎng)絡(luò)是利用非線性可微分函數(shù)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練的多層前饋型網(wǎng)絡(luò)。它結(jié)構(gòu)簡單、可塑性強(qiáng)、數(shù)學(xué)意義明確、學(xué)習(xí)算法步驟分明,是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分,因此得到了廣泛的應(yīng)用。BP網(wǎng)絡(luò)是一種具有3層或3層以上結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入層、中間層(隱層)和輸出層。上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接,而每層神經(jīng)元之間無連接。BP網(wǎng)絡(luò)所采用的傳遞函數(shù)均是可微的單調(diào)遞增函數(shù),它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小[12]。

表1 試驗(yàn)因素及水平值Tab.1 Experimental factors and levels

表2 試驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Experimental results

表3 極差分析結(jié)果Tab.3 The results of range analysis

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

因?yàn)楸疚囊⒌念A(yù)測模型中有5個(gè)自變量, 1個(gè)因變量,所以確定該BP網(wǎng)絡(luò)輸入層應(yīng)具有5個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層只有1個(gè)節(jié)點(diǎn)。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論可知,對于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)逼近,故本文采用3層BP網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)Fig.5 The structure of neural network

根據(jù)kolomogorov定理,網(wǎng)絡(luò)中間層的神經(jīng)元可以取11個(gè)。隱層和輸出層傳遞函數(shù)分別為對數(shù)S型函數(shù)和線性函數(shù),訓(xùn)練函數(shù)選擇收斂速度更快的Levenberg-Marquardt算法,最大訓(xùn)練次數(shù)為2000次,誤差目標(biāo)值為1.0×10-8,預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)流程如圖6所示。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程Fig.6 Flowchart of neural network

2.3 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和驗(yàn)證

從16組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中選擇14組作為訓(xùn)練樣本,剩余2組作為驗(yàn)證樣本。網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練誤差隨訓(xùn)練次數(shù)的變化曲線如圖7所示,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步數(shù)達(dá)到第4步時(shí)滿足要求,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練停止,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)模型的均方誤差達(dá)到1.3911×10-10,真實(shí)值與預(yù)測值散點(diǎn)圖及預(yù)測誤差變化曲線如圖8和圖9所示。

圖7 訓(xùn)練誤差隨訓(xùn)練次數(shù)的變化Fig.7 Variation of training error with training times

圖8 真實(shí)值與預(yù)測值Fig.8 True values and predicted values

3 基于遺傳算法的工藝參數(shù)優(yōu)選

3.1 遺傳算法簡介

遺傳算法(GA)是人工智能領(lǐng)域中通過模擬自然界優(yōu)勝劣汰的選擇機(jī)制而進(jìn)行隨機(jī)化搜索的一種超啟發(fā)式算法。一般認(rèn)為,參數(shù)編碼、創(chuàng)建初始群體、適應(yīng)度評估檢測、遺傳操作、設(shè)定控制參數(shù)5個(gè)要素構(gòu)成了GA的核心內(nèi)容。由于GA具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局搜索能力,而且搜索不依賴于梯度信息,因而更加適用于傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜非線性問題。

圖9 預(yù)測誤差變化Fig.9 Variation of prediction error

傳統(tǒng)的切削參數(shù)優(yōu)選方法是對大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合,然后通過解析法和數(shù)值計(jì)算方法等求得其極值,這樣不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且得到的最優(yōu)工藝參數(shù)的準(zhǔn)確性也難以保證。GA在機(jī)械加工中的應(yīng)用改變了這一現(xiàn)狀,將GA用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型中,一方面避免了粗糙度解析模型類型的假定,從而避免模型誤差所導(dǎo)致的最優(yōu)參數(shù)偏離真實(shí)值,另一方面避免了繁瑣復(fù)雜的計(jì)算,此外模型具備了良好的可移植性,即針對不同的材料,只需要改變控制參數(shù)就可實(shí)現(xiàn)其工藝參數(shù)的優(yōu)選。

3.2 工藝參數(shù)優(yōu)選模型

參數(shù)優(yōu)選模型中的變量為BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中的5個(gè)工藝參數(shù),即主軸轉(zhuǎn)速(5 000 r/min≤n≤20 000 r/min)、進(jìn)給速度(5 000 mm/min≤vf≤8 000 mm/min)、切削深度 (0.02 mm≤ ap≤0.08 mm)、切削行距(0.01 mm≤ae≤0.07 mm)、刀具傾角(10°≤θ≤40°).目標(biāo)函數(shù)為表面粗糙度: Minf(X)=f(n,vf,ap,ae,θ),適應(yīng)度函數(shù)為G(X)= 1/(a+k·f(X)),實(shí)現(xiàn)流程如圖10所示。

圖10 參數(shù)優(yōu)選流程Fig.10 Flowchart of parameters optimization

經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn),確定種群數(shù)量為200,變量采用二進(jìn)制編碼方式,位數(shù)為20,最大迭代次數(shù)為60,適應(yīng)度函數(shù)中a取值20,k取值1,重組交叉率為0.8.

3.3 最優(yōu)工藝參數(shù)

迭代過程中適應(yīng)度與表面粗糙度的變化如圖11和圖 12所示。最優(yōu)工藝參數(shù):主軸轉(zhuǎn)速 n= 14 710 r/min、進(jìn)給速度vf=5 890 mm/min、切削深度ap=0.024 mm、切削行距ae=0.010 mm、刀具傾角θ=10°,此時(shí)表面粗糙度最小,其值為0.206 μm.實(shí)際加工后表面粗糙度值為0.215 μm,相對誤差為4%.

圖11 適應(yīng)度隨迭代次數(shù)的變化Fig.11 Variation of fitness with the number of iterations

圖12 表面粗糙度隨迭代次數(shù)的變化Fig.12 Variation of surface roughness with the number of iterations

通過與極差分析結(jié)果對比可知:極差分析僅用于試驗(yàn)點(diǎn)水平上的參數(shù)優(yōu)選,而基于GA的參數(shù)優(yōu)選模型可以對非試驗(yàn)點(diǎn)水平的參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)選擇,而且準(zhǔn)確度更高。

4 結(jié)論

通過對S50C模具鋼進(jìn)行高速銑削試驗(yàn),利用BP網(wǎng)絡(luò)與GA建立了粗糙度預(yù)測模型與參數(shù)優(yōu)選模型,得到以下結(jié)論:

1)對于圓環(huán)面銑刀,影響工件表面粗糙度的因素主要有主軸轉(zhuǎn)速、切削行距、進(jìn)給速度、切削深度、刀具傾角,影響的顯著程度依次降低。

2)利用正交試驗(yàn)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立S50C模具鋼的表面粗糙度預(yù)測模型,可以減少試驗(yàn)次數(shù),增加試驗(yàn)點(diǎn)的信息量,用于加工前的表面粗糙度預(yù)測,預(yù)測的相對誤差控制在4%以內(nèi)。該方法可以用于其他材料的表面粗糙度預(yù)測。

3)建立了基于GA的參數(shù)優(yōu)選模型,通過迭代計(jì)算獲得S50C模具鋼的最優(yōu)工藝參數(shù):主軸轉(zhuǎn)速n=14 710 r/min、進(jìn)給速度vf=5 890 mm/min、切削深度ap=0.024 mm、切削行距ae=0.010 mm、刀具傾角θ=10°.應(yīng)用該方法可以建立其他材料的參數(shù)優(yōu)選模型。

4)圓環(huán)面銑刀可用于模具表面的精加工,加工過程中通過合理選擇工藝參數(shù),可以得到表面粗糙度Ra為0.215 μm甚至更小的加工表面,可替代部分電火花加工。

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Research on Process Parameters of Toroidal Cutter in High-speed Milling of Die Steel S50C

WANG Yi-qiang1,2,YAN Guo-chen1,2,YUAN Xiu-hua1,GU Yan1,YANG Lin-lin1
(1.Ningbo Institute of Technology,Zhejiang University,Ningbo 315100,Zhejiang,China; 2.Zhejiang Provincial Key Lab of Part Rolling Technology,Ningbo 315100,Zhejiang,China)

In order to explore the effect of process parameters on surface roughness in high-speed milling, the multifactorial orthogonal experiments of die steel S50C are conducted,and the surface roughness is measured under different parameters such as spindle speed,feed rate,axial depth,radial width and pose angle.The artificial neural network and genetic algorithm are used to establish a prediction model of surface roughness and an optimization model of process parameters.In addition,the validity of two models is verified.Results show that the approach may be used for the prediction of surface roughness and optimization of the process parameters before machining.Moreover,this research also provides a valid means to study the process parameters of other materials.

manufacturing technique and equipment;high-speed milling;toroidal cutter;process parameter;artificial neural network;genetic algorithm

TG543

A

1000-1093(2014)07-1091-06

10.3969/j.issn.1000-1093.2014.07.024

2013-09-08

浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Y1110708);國家科技重大專項(xiàng)(2012ZX04011021);寧波市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013A610152)

王義強(qiáng)(1964—),男,教授,博士生導(dǎo)師。E-mail:jluwang@gmail.com;

閆國琛(1986—),男,碩士研究生。E-mail:yanguochen1986@126.com