王仁偉,何 玲,邵 芳
(1.貴州大學 現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室,貴陽 550003;2.貴州理工學院 機械工程學院,貴陽 550003)
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環(huán)槽車削加工工藝參數(shù)優(yōu)化
王仁偉,何 玲,邵 芳
(1.貴州大學 現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室,貴陽 550003;2.貴州理工學院 機械工程學院,貴陽 550003)
為了改善高強度環(huán)槽鉚釘斷頸槽車削加工過程切槽刀具磨損嚴重的問題,對環(huán)槽車削加工工藝參數(shù)與刀具磨損速度的關(guān)系進行了研究。運用正交試驗法設(shè)計實驗,得到不同工藝參數(shù)下切槽車刀前刀面的磨損速度。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析建立切槽車刀前刀面磨損速度預(yù)測數(shù)學理論模型,運用最小二乘法擬合實驗數(shù)據(jù),獲得切槽車刀前刀面磨損速度與工藝參數(shù)之間的關(guān)系??紤]切削效率對加工過程的影響,運用遺傳算法尋求考慮切槽車刀前刀面磨損和加工效率綜合影響的全局最優(yōu)參數(shù)組合,為高強度環(huán)槽鉚釘斷頸槽車削加工提供了理論參考。
數(shù)值計算;環(huán)槽加工;刀具磨損;最小二乘法;遺傳算法
鈦及鈦合金由于具有比強度高、抗腐蝕性好、耐高溫等一系列突出優(yōu)點,使其發(fā)展成為現(xiàn)代航空工業(yè)中廣有前途的金屬結(jié)構(gòu)材料[1]。鈦合金切削加工時刀具與切屑之間的接觸面積小、鈦合金切削加工時刀具與切屑之間的接觸面積小、刀具應(yīng)力大、刀具溫度高,刀具磨損嚴重,所以鈦合金切削性能差,是典型的難加工材料[2]。切槽刀有三條切削刃,工作環(huán)境封閉,排屑困難,切削熱不易散發(fā),刀具溫度高和壽命低的問題就更為突出[3]。
李友生等人對鈦合金Ti6Al4V高速干切削時,硬質(zhì)合金刀具的磨損機理進行了研究,實驗結(jié)果表明,刀具的磨損機理主要為粘結(jié)磨損、氧化磨損和擴散磨損,且由于車削過程刀具前刀面與切屑之間的摩擦,刀具前刀面溫度較高,導(dǎo)致刀具前刀面磨損更為嚴重[4]。杜國臣等人對硬質(zhì)合金刀具車削鈦合金Ti6Al4V時,刀具壽命與工藝參數(shù)之間的關(guān)系進行了研究,實驗結(jié)果表明,切削速度與刀具壽命的影響最最為顯著,且切削速度與刀具壽命呈負相關(guān)[5]。Fujian Sun等人研究了切槽刀具干切削鈦合金Ti6Al4V時刀具的性能,實驗結(jié)果表明,斷屑槽可以有效的提高切槽刀具的性能,刀具主要的失效機制是粘結(jié)磨損、剝層磨損、點蝕、溶解和擴散磨損[6]。郝傳海和陳天凡等人針對切削參數(shù)優(yōu)化問題進行了研究,切削參數(shù)的優(yōu)化,可以為刀具的選用及實際加工中的切削參數(shù)選擇提供參考,并達到降低刀具磨損、提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的目標[7-8]。
綜上所述,對環(huán)槽車削加工刀具磨損的預(yù)測模型及研究較少,所以建立刀具磨損預(yù)測模型及環(huán)槽車削加工工藝參數(shù)優(yōu)化對理論研究和實際生產(chǎn)都具有重要意義。
1.1 材料本構(gòu)模型
切削過程是高溫、大應(yīng)變、高應(yīng)變率的變化過程。Johnson—Cook模型作為一種理想的剛塑性強化模型既可以反映材料在高應(yīng)變速率下應(yīng)變硬化、應(yīng)變速率硬化,又可以反映熱軟化效應(yīng)。工件材料為鈦合金Ti-6Al-4V,本構(gòu)方程采用J-C模型,材料密度ρ=4.43g/cm3,彈性模量E=113.8GPa,泊松比μ=0.342,熱導(dǎo)率K=7.3W/m·℃,比熱容C=526J/kg·℃[9]。
工件材料的本構(gòu)方程如式(1)所示[10]:
(1)
刀具材料為硬質(zhì)合金YG6,材料WC含量為94%,Co含量為6%,密度ρ=11.0g/cm3,熱導(dǎo)率為K=79W/m·℃。
1.2 刀具磨損模型
金屬切削過程中,刀具與工件的作用包括機械、物理和化學作用,所以刀具的磨損機理較為復(fù)雜,當切削速度較低時,刀具磨損主要為磨粒磨損與粘結(jié)磨損,而當切削速度較高時,主要為擴散磨損和氧化磨損。環(huán)槽車削加工過程中,刀具的工作空間封閉、排屑困難、切削熱不易散發(fā),工作環(huán)境更加惡劣。Usui磨損模型是基于材料擴散的磨損模型,所以選用Usui模型計算加工進程中刀具的磨損。
Usui磨損模型如式(2)所示:
(2)
式中,p為接觸面的壓力,V為相對滑移速度,a,b為與材料有關(guān)的常數(shù),取a=1e-5,b=1000。
2.1 有限元模型建立
在切削加工中,鈦合金工件的彈性變形遠小于塑性變形,硬質(zhì)合金刀具的變形很小。所以將刀具近似的設(shè)為剛體,工件設(shè)為塑性體。并且在有限元的計算當中,將彈塑性模型簡化為塑性模型,可以節(jié)省大量運算時間,降低計算成本。
建立刀尖圓弧半徑分別為0.20mm、0.30mm、0.40mm的三維刀具模型。刀具的前角均為0°,后角為5°的3種刀具。將刀具劃分為32000個四面體網(wǎng)格單元。工件材料簡化為長為12mm、寬為4mm、高為2mm的長方體模型。在切削仿真模擬中,工件靜止,刀具按照切削速度相對工件運動。有限元切削模型如圖1所示。
圖1 切削有限元模型
記錄在不同的切削工藝及刀具參數(shù)下,刀具切削工件1000步時,刀具的磨損狀況。通過比較刀具磨損量在不同刀具參數(shù)下的變化,獲得刀具磨損深度隨刀具參數(shù)變化的規(guī)律。
2.2 正交實驗設(shè)計
環(huán)槽車削加工過程中的工藝參數(shù)為切削速度v和進給量f,但是刀尖圓弧半徑R會影響刀具的應(yīng)力分布情況。為了研究刀具的磨損情況與工藝參數(shù)之間的關(guān)系,本次實驗設(shè)有刀尖半徑R、切削速度v、進給量f,每個因素分別設(shè)定三個水平。刀尖半徑R取值為0.2mm、0.3mm、0.4mm,切削速度v取值為40m·min-1、60m·min-1、80m·min-1,進給量f取值為0.1mm·r-1、0.2mm·r-1、0.3mm·r-1[11]。選擇正交表L9(33)進行模擬切削實驗,記錄實驗結(jié)果如表1所示。并進行方差分析,如表2所示。
表1 各工藝參數(shù)下刀具磨損速度
表2 方差分析
結(jié)果表明,切削速度對刀具前刀面的磨損速度的影響是高度顯著的,進給量對刀具前刀面的磨損速度的影響是顯著的,刀尖半徑對刀具前刀面磨損速度的影響并不顯著。所以在本文中僅研究刀尖半徑為0.3mm時,工藝參數(shù)對刀具磨損速度的影響,并補充六組實驗,實驗結(jié)果如表3所示。部分工藝參數(shù)下的刀具磨損速率如圖2所示。
表3 補充實驗數(shù)據(jù)
圖2 磨損速率
2.3 參數(shù)擬合
經(jīng)過對切削速度分別為40m/min、60m/min、80m/min時,進給量分別為0.1mm/r、0.2mm/r、0.3mm/r時,9種不同工藝參數(shù)下切槽車刀前刀面磨損速度進行分析,建立刀具前刀面磨損速度預(yù)測數(shù)學理論模型如式(3)所示:
w=Cvafb
(3)
式中,C為磨損修正系數(shù),v為切削速度,f為進給量,a,b均為系數(shù)常量,由實驗測定。
運用實驗數(shù)據(jù),利用最小二乘法辨識切槽車刀前刀面磨損速度預(yù)測模型的參數(shù)。把預(yù)測模型左右取自然對數(shù),結(jié)果見下式:
Φ=[1 lnv1 lnf1;1 lnv2 lnf2;……;l lnvNlnfN]
lnw=-1.127+1.0186lnv+0.5037lnf
選用多重可決系數(shù)R2作為多元線性回歸方程擬合程度檢驗的標準,多重可決系數(shù)R2表示在不同數(shù)據(jù)點擬合過程中,回歸平方和所占的比例,R2值越大,擬合效果越好,變量之間的關(guān)系越密切。
其中,
經(jīng)過計算得R2=60.7%。
進行變換,得到切槽車刀前刀面磨損速度與工藝參數(shù)之間的關(guān)系式:
w=0.324v1.0186f0.5037
3.1 切削工藝參數(shù)優(yōu)化數(shù)學模型
環(huán)槽切削加工中,切削用量的最優(yōu)化目標體現(xiàn)在保證工件質(zhì)量和加工效率前提下,最大程度降低刀具的磨損。為了減輕優(yōu)化的約束條件,在設(shè)計建立刀具磨損速度時根據(jù)切削用量手冊,選擇合適的切削速度范圍和進給量范圍,從而確定設(shè)計變量的取值范圍,分別為:
40≤v≤80 0.1≤f≤0.3
前刀面磨損速度的計算:
w=Cvafb
切削效率的計算:
P=vf
P為加工效率(mm2/s),v為切削速度(m/s),f為進給量(mm/r)。
3.2 優(yōu)化問題的求解
遺傳算法是直接對編碼的字符串進行的操作,所以要想對實際問題進行優(yōu)化,首先要將待優(yōu)化變量轉(zhuǎn)化為適于遺傳操作的二進制字符串[12]。該字符串包含的信息有切削速度和進給量,字符串的長度與編碼精度是相互影響的,只需要定義其中一個值,另一個值也被間接定義。v的取值范圍是40~80m·min-1,f的取值范圍是0.1~0.3mm·r-1,設(shè)置20位二進制字符串表示切削速度與進給量的取值,每一個變量10位二進制字符串。這個包含工藝參數(shù)信息的字符串就是遺傳算法中的染色體。
在遺傳算法中,適應(yīng)度函數(shù)是評價染色體優(yōu)劣的標準。在切削用量優(yōu)化是,利用搜索空間限定法把約束問題轉(zhuǎn)化為無約束的極值問題。切削速度與進給量分別為:
v=40.0×temp1/1023.0+40.0
f=0.2×temp2/1023.0+0.1
環(huán)槽車削加工工藝參數(shù)優(yōu)化屬于多目標優(yōu)化問題,采用加權(quán)求和法將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題,運用遺傳算法進行全局搜索,尋求最優(yōu)解。
ω1,ω2根據(jù)生產(chǎn)中關(guān)注的重點適當取值,此處分別為ω1=1.0,ω2=-1.2。
3.3 優(yōu)化結(jié)果
利用計算機對目標函數(shù):
在解空間內(nèi)進行求解,適應(yīng)度函數(shù)進化進程如圖3所示,最后尋求最優(yōu)解為f(X)max=5.18,v=62m/min,f=0.258mm/r。與未優(yōu)化的數(shù)據(jù)f(X)=4.71對比,提高了9%。
圖3 工藝參數(shù)優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)進化進程
(1)對高強度環(huán)槽鉚釘車削加工過程中,切槽車刀的磨損問題進行了研究,得到了切槽車刀前刀面磨損速度與切削速度與進給量的關(guān)系w=Cvafb。并利用最小二乘法擬合了刀具前刀面磨損速度切削速度和進給量之間的函數(shù)關(guān)系,測定C=0.324,a=1.0186,b=0.5037;
(2)對高強度環(huán)槽鉚釘車削加工過程中,加工效率問題進行了研究,用單位時間的金屬切削面積表示切削效率的大小, P=vf;
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(編輯 李秀敏)
Optimization of Process Parameters when Machining Ring Groove
WANG Ren-wei1, HE Ling1, SHAO Fang2
(1.Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology, Ministry of Education,Guizhou University, Guiyang 550003, China;2.School of Mechanical Engineering, Guizhou Institute of Technology ,Guiyang 550003, China)
To improve the wear of grooving tool when machining broken neck trough in high strength ring groove rivet, the paper studied the effect of the process parameters on tool wear rate. Designed experimental scheme by orthogonal experiment method, get the tool wear rate in different process parameters. Established mathematical theory model of tool wear rate prediction after data analysis, acquired the relationship between the wear rate and process parameters by fitting experimental data of using the least square method. considered the influence of the cutting efficiency of machining process, and search the process parameters at the lowest wear rate within the scope of the process parameters. Provided a theoretical reference for machining broken neck trough in the high strength ring groove rivet.
numerical calculation; ring groove machining; tool wear; least square method; genetic algorithm
1001-2265(2016)11-0112-03
10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.11.030
2016-01-18
國家自然科學基金項目(51465009);貴州省科學技術(shù)基金項目(黔科合J字[2014]2085號);貴州省教育廳重大科技專項(黔教合重大專項字[2014]035號);貴州大學研究生創(chuàng)新基金資助(研理工2016024);面向智能裝備領(lǐng)域的“技術(shù)眾籌”研究生創(chuàng)新基地(貴大研CXJD[2015]03)
王仁偉(1992—),男,黑龍江齊齊哈爾人,貴州大學碩士研究生,研究方向為特色裝備技術(shù),(E-mail) 82964332@qq.com;通訊作者:邵芳(1970—),女,山東濱州人,貴州理工學院教授,博士,研究方向為數(shù)控刀具設(shè)計與材料研發(fā),(E-mail)784061737@qq.com。
TH162;TG712
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