高速鉆削復合材料加工參數(shù)對粗糙度影響研究

涂俊翔(1971-),男,江西上高人,博士, 福州大學講師,碩士生導師.

高速鉆削復合材料加工參數(shù)對粗糙度影響研究

林偉,涂俊翔

(福州大學 機械工程及自動化學院,福建 福州350116)

摘要:文章研究了碳纖維復合材料高速鉆削過程中主軸轉(zhuǎn)速、進給量和刀具刀尖角對孔壁表面粗糙度的影響,建立了孔壁表面粗糙度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型。結(jié)果表明:粗糙度隨主軸轉(zhuǎn)速的增加先增大后逐漸減小,在主軸轉(zhuǎn)速為8 500 r/min時,孔壁表面粗糙度最大;在進給量小于0.1 mm/r,粗糙度隨進給量增大而增大,關(guān)系曲線呈一階線性關(guān)系,在進給量增大到0.1 mm/r后趨于平穩(wěn);孔壁粗糙度隨著鉆頭刀尖角的增大而逐漸減小。構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對孔壁表面粗糙度進行預測,得到的結(jié)果與實驗結(jié)果基本一致,表明其可以有效地預測孔壁表面粗糙度的變化。

關(guān)鍵詞:碳纖維復合材料;高速鉆削;孔壁粗糙度;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

收稿日期：2014-02-25；修回日期：2014-04-20

基金項目：國家自然科學基金資助項目(51075074);福建省自然科學基金資助項目(2013J01262)

作者簡介：林偉(1989-),男,福建寧德人,福州大學碩士生;

doi:10.3969/j.issn.1003-5060.2015.01.003

中圖分類號:TH140.7文獻標識碼：A

收稿日期：2013-12-27；修回日期：2014-04-08

Effect of process parameters on the roughness

in high-speed drilling of composite materials

LIN Wei, TU Jun-xiang

(School of Mechanical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)

Abstract:In this paper, the effect of spindle speed, feed rate and tool apex angle on hole’s surface roughness in high-speed drilling of carbon fiber-reinforced plastics(CFRP) is investigated and a BP neural network model for predicting the hole’s surface roughness is established. The experimental results show that the roughness increases with the increase of spindle speed then decreases gradually, and the maximum surface roughness value appears at the spindle speed of 8 500 r/min; the roughness increases linearly with the increase of feed rate when the feed rate is less than 0.1 mm/r; the roughness appears to remain constant when the feed rate is greater than 0.1 mm/r; the roughness decreases gradually with the increase of tool apex angle. The practical application of the BP neural network model proves that its prediction is consistent with the experimental results and it is able to effectively predict hole’s surface roughness.

Key words:carbon fiber-reinforced plastics(CFRP); high-speed drilling; hole’s surface roughness; BP neural network

復合材料是由2種或2種以上不同性質(zhì)的材料,用物理和化學方法經(jīng)人工復合而成的具有新性能的材料,它通常由增強材料(如玻璃纖維、碳纖維等)和基體材料(如樹脂基、金屬基等)經(jīng)過一定的成型加工方法制成[1]。碳纖維增強復合材料(carbon fiber-reinforced plastics,CFRP)作為一種先進的復合材料,由于其具有輕質(zhì)、比強度和比模量高等一系列優(yōu)點,因而被廣泛應用于航天航空、汽車行業(yè)、體育用品等領(lǐng)域[2]。隨著碳纖維增強復合材料應用日益廣泛,人們對復合材料的零部件裝配提出了更高的要求。鉆削加工作為碳纖維復合材料最主要的切削加工形式之一,約占總切削加工量的1/2以上[3]。但是,由于材料本身具有層間強度低、各向異性、硬度高、脆性大等特點,造成了碳纖維復合材料機械加工性能較差,鉆削時極易產(chǎn)生表面分層、纖維拔出和基體軟化等缺陷[4]。據(jù)不完全統(tǒng)計,飛機在最后組裝時由于鉆孔的問題造成報廢的零件要占總報廢零件數(shù)的65%以上。因此,CFRP鉆削加工的研究對提高使用性能、減少材料浪費和提高使用壽命具有非常重要的實際意義。

文獻[5]用小直徑的鉆頭對玻璃纖維復合材料進行加工,并建立了孔壁表面粗糙度和鉆削軸向力之間的關(guān)系,結(jié)果表明大的鉆削軸向力會導致粗糙度的增加。文獻[6]采用田口試驗方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對碳纖維復合材料孔壁粗糙度進行試驗安排和預測,測量的結(jié)果表明主軸轉(zhuǎn)速和機床的進給速度對鉆削的粗糙度值的影響最大。

然而,上述的研究都沒有充分考慮鉆頭刀尖角和切削用量間的相互耦合作用及其對鉆孔表面粗糙度的影響。為此,本文研究了主軸轉(zhuǎn)速、進給速度和鉆頭刀尖角對碳纖維復合材料鉆削孔壁粗糙度的綜合影響,同時利用BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對粗糙度值進行預測,并與實際的試驗數(shù)據(jù)進行對比和分析。

1試驗條件和方法

1.1　試件信息

試件材料為碳纖維復合材料CFRP,尺寸為300 mm×200 mm,其基體為AG-80型環(huán)氧樹脂,增強體為T300型碳纖維,由0°/90°編織的預浸布鋪設(shè)而成,纖維的體積分數(shù)為60%。復合材料的性能參數(shù)如下：纖維直徑為7 μm，拉伸強度為3.5 GPa,拉伸模量為230 GPa，斷裂伸長率為1.5%,密度為1.76 g/cm3。

1.2　試驗平臺與試驗方法

碳纖維復合材料高速鉆削試驗在主軸最高轉(zhuǎn)速n為24 000 r/min、機床最大進給速度為3 500 mm/min的SXDK6050型數(shù)控雕銑機床上進行。試驗所使用的鉆頭為直徑10 mm的YG6整體硬質(zhì)合金麻花鉆,鉆削過程不使用切削液。高速鉆削試驗平臺如圖1所示。

試驗方法如下所述。

試驗采用MarSurf XCR20型粗糙度儀對孔內(nèi)壁粗糙度值進行測量,探頭接觸孔內(nèi)壁沿鉆頭進給方向掃描,掃描長度為4.5 mm。在鉆削過程中,由于油污、粉塵和鐵屑等雜物隨時都可能附著在孔壁表面上,因此在進行掃描之前,需用軟布或軟紙擦凈CFRP試件上下表面及四周并用丙酮溶液浸泡10 min，使附著在孔壁表面的雜物清洗掉。采用田口試驗分析方法進行試驗的安排,試驗中主軸轉(zhuǎn)速、進給量和刀尖角參數(shù)見表1所列。

圖1　碳纖維復合材料高速鉆削試驗平臺

表1　鉆削試驗參數(shù)

選用粗糙度的輪廓算術(shù)平均偏差Ra為粗糙度的表征參數(shù)。實驗中粗糙度儀的測量位置Ⅰ、Ⅱ如圖2所示,其中Ⅰ為切削方向與纖維夾角絕對值90°和0°的位置,Ⅱ為切削方向與纖維夾角絕對值45°的位置。

圖2　孔壁粗糙度測量的位置示意圖

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機械加工是目前使用最廣泛的制造工藝技術(shù)之一,然而由于加工過程的復雜性和因素的不確定性,近年來許多的軟計算技術(shù)被人們用于預測、仿真和優(yōu)化實際的加工過程。目前,軟計算工具主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法等[7]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為一款多元非線性分析工具,能夠從復雜的數(shù)據(jù)中識別模式和預測數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系,具有良好的學習、噪聲抑制和并行數(shù)據(jù)處理能力[8]。反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Network)是對非線性可微分函數(shù)進行權(quán)值訓練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)必須處處可微,常用的函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、雙曲正切函數(shù)和線性函數(shù)。簡化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3　具有1個隱含層的簡化BP神經(jīng)圖

圖3中,j為輸入層節(jié)點;i為隱含層節(jié)點，i=1,2,…,s1;k為輸出層節(jié)點，k=1,2,…,s2;w1ij和w2ki分別為輸入層/隱含層和隱含層/輸出層的權(quán)值;s1、s2和r分別表示隱含層的神經(jīng)元數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)和輸入層節(jié)點數(shù)。

2.1　信息的正向傳遞

(1) 隱含層中第i個神經(jīng)元的輸出a1i。

(1)

其中,f為非線性作用函數(shù);i=1,2,…,s1；w1ij為隱含層第i個節(jié)點到輸入層第j個節(jié)點的權(quán)值;pj為輸入層第j個節(jié)點的輸入;b1i為隱含層第i個節(jié)點的閾值。

(2) 輸出層第k個神經(jīng)元的輸出a2k。

(2)

其中,k=1,2,…,s2；w2ki為輸出層第k個節(jié)點到隱含層第i個節(jié)點的權(quán)值；b2k為輸出層第k個節(jié)點的閾值。

(3) 定義誤差函數(shù)E(W,B)。

(3)

其中,tk為第k個節(jié)點的期望輸出值；a2k為第k個節(jié)點的計算輸出值。

2.2　誤差的反向傳播

(1) 輸出層的權(quán)值變化。對于第i個輸入到第k個輸出的權(quán)值為:

(4)

(5)

(2) 隱含層權(quán)值變化。對于第j個輸入到第i個輸出的權(quán)值為:

(6)

(7)

3試驗結(jié)果與討論

3.1　主軸轉(zhuǎn)速和進給速度對粗糙度的影響

以主軸轉(zhuǎn)速進給量和刀尖角為因素,由其不同的組合進行試驗,試驗采用田口試驗分析的方法,獲得鉆削孔壁的表面粗糙度數(shù)據(jù)并繪制粗糙度圖。圖4所示為進給量0.1 mm/r、刀尖角118°、鉆頭直徑10 mm下主軸轉(zhuǎn)速和孔壁粗糙度的關(guān)系。由圖4可知,粗糙度隨主軸轉(zhuǎn)速的增加先增大后逐漸減小,在主軸轉(zhuǎn)速為8 500 r/min時,孔壁表面粗糙度最大。這是因為在低轉(zhuǎn)速小進給時,部分切屑不是由切削刃直接切出,而是靠前刀面的擠壓形成,因而導致了孔壁粗糙度的增加;同時,當進給速度不變,主軸轉(zhuǎn)速增加使得單位時間內(nèi)刀具參與切削的頻率增加,切削力逐漸減小,使得鉆削粗糙度減小。

圖4　主軸轉(zhuǎn)速與孔壁粗糙度的關(guān)系

圖5所示為主軸轉(zhuǎn)速12 000 r/min、刀尖角118°、鉆頭直徑10 mm下進給量和孔壁粗糙度的關(guān)系。由圖5可知在進給量小于0.1 mm/r,粗糙度隨進給量增大而增大,關(guān)系曲線呈一階線性關(guān)系,在進給量增大到0.1 mm/r后趨于平穩(wěn)。這是因為在高轉(zhuǎn)速小進給量下,切削刃對碳纖維進行高速切削形成規(guī)則的斷面。在高轉(zhuǎn)速大進給量下,切削刃來不及對碳纖維進行切削而是擠壓碳纖維致使切削刃與碳纖維接觸位置下方薄弱處先斷裂,形成凹坑,從而引起較大粗糙度。此外,切削刃周圍聚集的熱破壞了基體的穩(wěn)定性,從而使孔壁周圍受熱影響的區(qū)域進一步惡化導致粗糙的表面[9]。

圖5　進給量與孔壁粗糙度的關(guān)系

3.2　鉆頭刀尖角對粗糙度的影響

主軸轉(zhuǎn)速12 000 r/min、進給量0.1 mm/r、鉆頭直徑10 mm下鉆頭刀尖角和孔壁粗糙度的關(guān)系如圖6所示。由圖6可知碳纖維復合材料鉆削孔壁粗糙度隨著鉆頭刀尖角的增大而逐漸減小。這主要是因為鉆頭主切削刃上每一個切削點的前角隨著鉆頭刀尖角的增大而增大,而且靠近鉆頭中心處的鉆頭前角為負前角,鉆頭外徑處前角為正前角。鉆頭前角的增大降低了鉆削復合材料所需的軸向力,從而減小了鉆削過程中由過大的軸向力引起碳纖維撕裂的可能性,從而導致孔壁表面粗糙度下降。

θ/(°)

3.3　 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果與分析

運用Matlab7.0.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,選擇主軸轉(zhuǎn)速、進給量、刀尖角和孔編號作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層結(jié)點,孔編號所對應的粗糙度值作為輸出層結(jié)點,隱含層設(shè)置77個神經(jīng)元。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練3 693次后,均方誤差收斂于設(shè)定值,如圖7所示。

圖7　 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果

將試驗獲得的實際粗糙度值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真預測值進行對比，結(jié)果如圖8所示。從圖中可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預測的結(jié)果與試驗結(jié)果較一致,最大的絕對值誤差不超過3.87%,在允許的誤差范圍之內(nèi),說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于碳纖維復合材料鉆削粗糙度值的預測。

圖8　實驗值與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測值

4結(jié)論

本文基于試驗的方法研究了主軸轉(zhuǎn)速、進給量和鉆頭刀尖角對高速鉆削碳纖維復合材料的孔內(nèi)壁粗糙度的影響,實驗結(jié)果表明:

(1) 碳纖維復合材料鉆削粗糙度值隨主軸轉(zhuǎn)速增加先增大后逐漸減小,在主軸轉(zhuǎn)速為8 500r/min時,孔壁表面粗糙度最大。

(2) 在進給量方面,進給量小于0.1mm/r時,粗糙度隨進給量增大而增大,關(guān)系曲線呈一階線性關(guān)系,在進給量增大到0.1mm/r后趨于平穩(wěn)。

(3) 鉆削的孔壁粗糙度值隨鉆頭刀尖角的增大而逐漸減小。

(4) 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對孔壁粗糙度值進行預測,獲得的粗糙度值與試驗得到的粗糙度值比較的最大絕對值誤差不超過3.87%,在允許的誤差范圍之內(nèi)。

[參考文獻]

[1]沈觀林,胡更開. 復合材料力學[M].北京:清華大學出版社,2006:72-82.

[2]章琳，張緒平.CFRP與GFRP加固修復鋼梁的對比試驗研究[J].合肥工業(yè)大學學報：自然科學版，2009，32(8)：1253-1255，1259.

[3]張厚江,樊銳,陳五一,等.高速鉆削碳纖維復合材料鉆削力的研究[J].航空制造技術(shù),2006(12):76-77.

[4]張厚江,陳五一,陳鼎昌.碳纖維復合材料(CFRP)孔壁的微觀形態(tài)[J].復合材料學報,2000,17(2):98-101.

[5]OgawaE,AoyamaE,InoueH,etal.InvestigationoncuttingmechanisminsmalldiameterdrillingforGFRP(thrustforceandsurfaceroughnessatdrilledholewall)[J].CompositeStructures, 1997, 38: 343-350.

[6]TsaoCC,HochengH.EvaluationofthrustforceandsurfaceroughnessindrillingcompositematerialusingTaguchianalysisandneuralnetwork[J].JournalofMaterialsProcessingTechnology, 2008, 203: 342-348.

[7]ChandrasekaranM,MuralidharM,MuraliKrishnaC,etal.Applicationofsoftcomputingtechniquesinmachiningperformancepredictionandoptimization:aliteraturereview[J].InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology, 2010, 46(5/6/7/8): 445-464.

[8]Abu-MahfouzI.Drillingweardetectionandclassificationusingvibrationsignalsandartificialneuralnetwork[J].InternationalJournalofMachineToolsandManufacture, 2003, 43: 707-720.

[9]KhashabaUA,El-SonbatyIA,SelmyAI,etal.Drillinganalysisofwovenglassfiber-reinforced/epoxycomposites[J].JournalofCompositeMaterials, 2012,47(2):191-205.

(責任編輯張镅)