TC17鈦合金砂帶磨削表面形貌形成及其預(yù)測(cè)研究

宋偉偉，黃 云，肖貴堅(jiān)，宋沙雨，張友棟

（1.陸軍裝備部駐上海地區(qū)航空軍事代表室，上海 200233；2.重慶大學(xué)，重慶 400044）

鈦合金具有密度低、強(qiáng)度高、抗氧化與蠕變性能好等優(yōu)異特性，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景[1-2]。然而，多數(shù)鈦合金的熱導(dǎo)率很低，使得加工時(shí)熱量難以散出，導(dǎo)致刀具磨損嚴(yán)重而難以對(duì)其加工，而且鈦合金的塑形小和化學(xué)成分不穩(wěn)定等原因也使其成為典型的難加工材料。磨削是高效精密加工鈦合金材料的重要方法，可以獲得良好的加工精度和表面質(zhì)量。

表面粗糙度直接影響著工件表面質(zhì)量，同時(shí)又是表面完整性相對(duì)直觀地體現(xiàn)，因此是目前研究最為廣泛的要素。磨粒切厚[3-4]、磨削力[5]和磨削溫度[6]這3 個(gè)因素對(duì)表面粗糙度有著重要的影響。磨粒切厚，主要是單顆磨粒的切削厚度，是影響磨痕及其兩側(cè)的材料堆砌的重要因素，一般來(lái)說(shuō)，單顆磨粒切削厚度越大，磨削后殘留的磨痕及其兩側(cè)的材料堆砌越明顯，表面粗糙度值越大；磨削力，是影響工件材料變形的重要因素，磨削力越大，表面粗糙度值越大；磨削溫度，是影響工件材料的可塑性的重要因素，磨削溫度越大，使得工件可塑性上升，從而影響其變形，導(dǎo)致表面粗糙度值增大。因此，所有影響上述3 個(gè)方面的因素均對(duì)表面粗糙度存在一定影響，如進(jìn)給速度、砂帶線速度、下壓量和磨損等。

Wu 等[7]通過(guò)對(duì)拋磨材料進(jìn)行單因素試驗(yàn)和正交試驗(yàn)，研究了砂帶目數(shù)、磨削速度、進(jìn)給深度和進(jìn)給速度對(duì)磨削效果的影響，并探究了磨削效果最好時(shí)的最優(yōu)工藝參數(shù)組合。羅戈山等[8]開(kāi)展鈦合金試樣氧化鋁空心球砂帶磨削的相關(guān)工藝試驗(yàn)研究，重點(diǎn)研究了在較低磨削壓力和砂帶線速度的情況下，對(duì)應(yīng)工藝參數(shù)對(duì)磨削比和表面粗糙度的影響，通過(guò)正交試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)了對(duì)表面粗糙度的影響順序是磨削壓力、砂帶線速度、進(jìn)給速度。

為了更好地分析影響規(guī)律，胥軍等[9]研究了磨削表面特性及其磨損性能，通過(guò)高倍電鏡檢測(cè)了磨削試樣的表面形貌，分析了不同磨削速度對(duì)表面紋路的影響和表面損傷機(jī)理。曹克等[10]用白剛玉砂輪與微晶剛玉砂輪進(jìn)行鈦合金TC17 平面磨削對(duì)比試驗(yàn)，磨削工件表面完整性、磨削力和砂輪堵塞程度為評(píng)價(jià)指標(biāo)，綜合評(píng)價(jià)微晶剛玉砂輪的鐵合金磨削性能，并對(duì)微晶剛玉磨料的微晶結(jié)構(gòu)及磨粒磨損機(jī)理進(jìn)行了研究。

為了更加高效集中地處理表面特征，試件表面完整性和表面性能的系統(tǒng)性和集成性分析，有必要進(jìn)行相應(yīng)的軟件開(kāi)發(fā)。王云平等[11]以PMAC（Programmable multi-axis controller，PMAC）運(yùn)動(dòng)控制卡為核心的開(kāi)放式軋輥磨床數(shù)控系統(tǒng)，以保證加工精度和穩(wěn)定性。閆利文等[12]利用Visual Basic6.0、VisualC++ 與西門(mén)子開(kāi)發(fā)環(huán)境OEM 相結(jié)合開(kāi)發(fā)了軋輥磨床數(shù)控系統(tǒng)應(yīng)用軟件，不過(guò)，使用VB6.0 進(jìn)行接口開(kāi)發(fā)的缺點(diǎn)是效率低，開(kāi)發(fā)限制大以及無(wú)法跨平臺(tái)。

綜上所述，目前針對(duì)鈦合金磨削已有不少相關(guān)研究，能夠一定程度上揭示工藝參數(shù)對(duì)表面粗糙度及其形貌的影響規(guī)律。不過(guò)詳細(xì)分析砂帶磨削鈦合金時(shí)工藝參數(shù)對(duì)表面粗糙度及其形貌的影響相對(duì)較少。本文從表面粗糙度值檢測(cè)結(jié)果和磨痕細(xì)膩程度的角度，較為詳細(xì)地分析其規(guī)律。為了高效預(yù)測(cè)砂帶磨削鈦合金表面特征情況，還進(jìn)行了對(duì)應(yīng)的軟件開(kāi)發(fā)。

試驗(yàn)內(nèi)容

1 單因素試驗(yàn)

在進(jìn)行單因素試驗(yàn)之前，需要對(duì)類鈦合金薄壁件進(jìn)行探索性磨削試驗(yàn)，平均每個(gè)參數(shù)選擇5 個(gè)不同的梯度進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)磨削過(guò)后的加工余量和工件進(jìn)行檢測(cè)，主要的對(duì)象為：工件的加工余量、表面粗糙度、表面形貌特征?；谔剿餍栽囼?yàn)，探索出強(qiáng)深磨削參數(shù)的基本范圍。分析試驗(yàn)得到的原始數(shù)據(jù)，在強(qiáng)深磨削條件下所得到的工件表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，以確定強(qiáng)深磨削最佳工藝參數(shù)。

通過(guò)單因素試驗(yàn)，進(jìn)一步探索不同工藝參數(shù)對(duì)鈦合金薄壁件表面強(qiáng)深砂帶磨削的影響。根據(jù)單因素試驗(yàn)結(jié)果，分別設(shè)置4 項(xiàng)不同的進(jìn)給速度、砂帶線速度和下壓量，即4×4×4組試驗(yàn)。四等分打磨長(zhǎng)度為60mm的磨痕條，檢測(cè)其中3 個(gè)節(jié)點(diǎn)的工件表面粗糙度、表面形貌特征，獲得原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，其中使用FTS Intra 表面粗糙度輪廓儀進(jìn)行粗糙度檢測(cè)，通過(guò)多點(diǎn)的粗糙度平均值及最值繪制表面粗糙度折線圖，同時(shí)使用上海光學(xué)儀器廠生產(chǎn)的金相顯微鏡檢測(cè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的表面形貌，最后再分析磨削工藝參數(shù)對(duì)表面粗糙度及其形貌的影響規(guī)律。

本次試驗(yàn)平臺(tái)為精密數(shù)控砂帶磨削試驗(yàn)平臺(tái)，如圖1所示，其主要技術(shù)參數(shù)見(jiàn)表1。試驗(yàn)后，采用了粗糙度輪廓儀、白光干涉儀和高倍金相顯微鏡來(lái)檢測(cè)鈦合金TC17 試驗(yàn)件的表面粗糙及其形貌，材料相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表2和表3。

表1 機(jī)床主要參數(shù)Table 1 Main parameters of machine tool

表2 鈦合金TC17 化學(xué)成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）Table 2 Chemical composition of TC17 titanium alloy (mass fraction) %

表3 鈦合金TC17 力學(xué)性能Table 3 Mechanical properties of TC17 titanium alloy

圖1 精密數(shù)控砂帶磨削試驗(yàn)平臺(tái)Fig.1 Precision CNC belt grinding experiment platform

2 軟件開(kāi)發(fā)

鈦合金材料對(duì)于航空航天事業(yè)至關(guān)重要，因此，對(duì)于鈦合金材料的材料去除率、表面粗糙度和表面服役性能的預(yù)測(cè)是十分重要的。但是對(duì)這些特征的研究還是相對(duì)比較分散，缺乏系統(tǒng)性和集成性，這樣對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)操作性很差，工作效率較低。因此，有必要開(kāi)發(fā)一款針對(duì)表面完整性和表面性能的軟件。用戶在該軟件中輸入相關(guān)的工藝參數(shù)和材料特性參數(shù)，并選擇相應(yīng)的算法功能模塊，軟件根據(jù)算法的計(jì)算方式，將數(shù)據(jù)直接反饋給用戶處理之后的數(shù)據(jù)結(jié)果。同時(shí)，在后續(xù)的研究中，可以利用更新軟件所具備的功能，同樣也可以擴(kuò)展軟件的適用對(duì)象范圍，為用戶提供更加全面的服務(wù)。

軟件采用如圖2所示的結(jié)構(gòu)層次設(shè)計(jì)，基于交互方式、主要功能和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可分為3 個(gè)層次：用戶界面層、業(yè)務(wù)邏輯層和基礎(chǔ)支撐層。層次清晰的結(jié)構(gòu)使軟件體系具有良好的可使用性、可維護(hù)性和可擴(kuò)充性。用戶界面層進(jìn)行人機(jī)交互任務(wù)，主要包括操作接口、文件視圖、2D 展示和數(shù)據(jù)表格等。操作接口主要執(zhí)行用戶對(duì)界面的操作按鈕、數(shù)據(jù)輸入和選擇模塊功能，實(shí)現(xiàn)軟件主體功能的可視化操作。業(yè)務(wù)邏輯層將功能模塊進(jìn)行分析，包括輸入部分、算法選擇部分和輸出部分。以表面粗糙度為例，為得到較為精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，將輸入部分劃分為多個(gè)模塊，包括機(jī)床型號(hào)、砂帶類型、磨頭選擇、工件選擇、輔助系統(tǒng)和工藝參數(shù)6 個(gè)模塊?；A(chǔ)支撐層可對(duì)軟件所使用的各類數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理分類，使各類數(shù)據(jù)有序保存以支撐軟件功能的有效調(diào)用，主要包括工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、算法庫(kù)和擬合圖庫(kù)。

圖2 軟件結(jié)構(gòu)層次圖Fig.2 Software structure hierarchy diagram

結(jié)果與討論

通過(guò)對(duì)探索性試驗(yàn)中磨痕二維形貌的檢測(cè)與觀察，可以發(fā)現(xiàn)低進(jìn)給、低砂帶線速度、小下壓量的情況下進(jìn)行磨削，可能會(huì)導(dǎo)致磨削較淺（圖3（a））、磨削不均勻（圖3（b），其中紅色方框表示未磨削區(qū)域、黃色方框表示已磨削區(qū)域）等情況；高進(jìn)給、高砂帶線速度、大下壓量的情況下進(jìn)行磨削，可能會(huì)導(dǎo)致磨削表面質(zhì)量不理想、磨痕過(guò)大和細(xì)膩程度不足（圖3（c））等情況。且在磨削過(guò)程中，由于裝夾不牢固或位置偏差以及機(jī)床振動(dòng)等問(wèn)題，會(huì)出現(xiàn)磨削過(guò)程中下壓不穩(wěn)定，而從導(dǎo)致磨削路徑上未磨削區(qū)域的出現(xiàn)，使得二維形貌表面不均勻（圖4，其中紅色方框?yàn)槲茨ハ鲄^(qū)域）。

圖3 探索性試驗(yàn)二維形貌表面Fig.3 Two-dimensional topographic surface in exploratory experiment

圖4 由裝夾或機(jī)床問(wèn)題導(dǎo)致的二維形貌表面不均勻Fig.4 Two-dimensional uneven surface caused by clamping or machine tool problems

為避免上述情況，尤其是機(jī)床振動(dòng)或非裝夾的因素，經(jīng)過(guò)探索性試驗(yàn)，設(shè)定了相對(duì)合適的各項(xiàng)變量參數(shù)（進(jìn)給速度vg、砂帶線速度vb、下壓量ap）以避免機(jī)床振動(dòng)問(wèn)題，如表4所示。針對(duì)裝夾不牢固問(wèn)題，由于采用懸臂裝夾，本次試驗(yàn)通過(guò)縮小試件尺寸，進(jìn)而減小相應(yīng)的影響，并及時(shí)更換夾具，以降低懸臂裝夾可能造成的夾具變形問(wèn)題。選用鋯剛玉砂帶進(jìn)行單因素試驗(yàn)，本次試驗(yàn)中由于砂帶都是新的，所以對(duì)砂帶進(jìn)行試磨。

表4 單因素試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表Table 4 Single factor experiment parameter setting table

1 表面粗糙度

隨著砂帶線速度增大，表面粗糙度值減小，這是由于磨粒的徑向位置是變化的，因此在磨削過(guò)程中，不是所用磨粒都會(huì)起切削作用，而砂帶線速度的增大會(huì)使在單位時(shí)間以內(nèi)工件表面單位面積受加工次數(shù)增多，即是說(shuō)砂帶線速度增大會(huì)使磨粒對(duì)工件表面加工頻率增大。磨料顆粒的圓周速度增加，磨料顆粒與工件之間的速度差將越來(lái)越大，使工件表面殘留面積及其高度降低從而降低表面粗糙度。但過(guò)大的砂帶線速度也會(huì)導(dǎo)致機(jī)床振動(dòng)加劇，造成表面粗糙度值增大，如圖5所示。

隨著進(jìn)給速度增大，表面粗糙度值增大，這是由于較小的進(jìn)給速度下有較大的材料去除量，其主要原因如砂帶線速度增大一致，都是通過(guò)增多工件表面被加工次數(shù)，以獲得相對(duì)規(guī)則的表面，而此時(shí)磨粒對(duì)工件表面的“拉扯”影響較小。

控制下壓量作為單一變量時(shí)，整體呈現(xiàn)出隨下壓量增大，表面粗糙度值先減小后增大的趨勢(shì)。一方面，砂帶磨削具有柔性特性，而下壓量是磨削壓力的直觀體現(xiàn)，當(dāng)下壓量過(guò)小時(shí)，磨削壓力不足以使砂帶與工件在一個(gè)磨削周期內(nèi)完整接觸，可能會(huì)出現(xiàn)欠磨削的現(xiàn)象；另一方面，本次試驗(yàn)工件為懸臂裝夾，當(dāng)下壓量過(guò)大時(shí)，磨削壓力過(guò)大，磨粒與工件摩擦加劇，使得工件更易出現(xiàn)一定的彈性變形，且砂帶磨損也會(huì)加劇，影響其表面質(zhì)量，尤其是在過(guò)高的砂帶線速度的情況下，隨著下壓量的增大，表面粗糙度值反而也會(huì)隨之增大。

在高砂帶線速度和小下壓量的情況下，往往顯示出良好的表面質(zhì)量，整體的拋磨效果良好，既不會(huì)因?yàn)檩^低的砂帶線速度而使得材料去除量較低，也不會(huì)因?yàn)檩^大的下壓量而使得磨粒磨平磨損嚴(yán)重，能夠保證在磨削過(guò)程中，較脆的磨粒通過(guò)破碎磨損而使較鈍的磨粒及時(shí)破碎，不斷地產(chǎn)生出新的鋒利的切削刃。

2 表面形貌

根據(jù)圖5可發(fā)現(xiàn)，砂帶線速度為19.5m/s 時(shí)，表面質(zhì)量情況表現(xiàn)相對(duì)較好，以此為圖6中定值進(jìn)行分析。對(duì)圖6橫向比較，即相同進(jìn)給速度的情況下，對(duì)比磨痕細(xì)膩程度，選取連續(xù)且顯著的磨痕，用不同粗細(xì)的輔助以表征磨痕的細(xì)膩程度。整體而言，磨痕細(xì)膩程度隨下壓量的增大呈現(xiàn)出先減小后增大的趨勢(shì)，在下壓量由3mm 增大到9mm 的過(guò)程中，磨痕細(xì)膩程度下降，而下壓量為12mm時(shí)，磨痕較9mm 的更加細(xì)膩。對(duì)于進(jìn)給速度為200m/s，下壓量為9mm、12mm 兩組而言，由于砂帶磨損，致使下壓量為12mm 對(duì)應(yīng)的二維形貌表面觀測(cè)圖中磨痕表現(xiàn)沒(méi)有9mm 的好，這表明砂帶磨損會(huì)使得磨痕表現(xiàn)出不均勻性，產(chǎn)生磨削斜紋以及不連續(xù)磨痕，降低磨削表面質(zhì)量和材料去除量，有效磨削量較低，表現(xiàn)在三維形貌上即是對(duì)應(yīng)的高度差反而更低，如圖7所示。

圖5 不同工藝參數(shù)對(duì)表面粗糙度的影響Fig.5 Influence of different process parameters on surface roughness

圖6 相同砂帶線速度、不同進(jìn)給速度和下壓量情況下，鈦合金板材二維形貌表面磨痕圖Fig.6 Two-dimensional morphology and surface wear trace of titanium alloy sheet under the same belt linear speed,different feed speeds and down pressures

圖7 三維形貌對(duì)比Fig.7 Comparison of three-dimensional topography

對(duì)圖6縱向比較，即相同下壓量的情況下，對(duì)比磨痕細(xì)膩程度。整體而言，磨痕細(xì)膩程度隨進(jìn)給速度的增大呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢(shì)，在所觀測(cè)的進(jìn)給速度內(nèi)，磨痕細(xì)膩程度在進(jìn)給速度為300mm/min 時(shí)表現(xiàn)最好。對(duì)于進(jìn)給速度為500mm/min 一組而言，由于其組別靠前且砂帶磨平磨損量小，使得該組的磨痕細(xì)膩程度表現(xiàn)也很好。

對(duì)于最大磨痕大小而言，由于其與磨痕細(xì)膩程度有著直接聯(lián)系，磨痕越細(xì)膩，則最大磨痕相對(duì)較小，因此，最大磨痕大小的變化趨勢(shì)與磨痕細(xì)膩程度具有一致性。

由上文可知磨痕細(xì)膩程度在進(jìn)給速度為300mm/min 時(shí)表現(xiàn)最好，故選擇300mm/min 的進(jìn)給速度情況下，分析砂帶線速度對(duì)二維形貌表面的影響，如圖8所示，其處理方式與圖6相同。在相同進(jìn)給速度的情況下，隨砂帶線速度的增大，磨痕細(xì)膩程度先增大后減小，最大磨痕大小則反之。不過(guò)，由于磨粒有著較大負(fù)平均切削前角，隨著砂帶線速度的增大，塑性變形更加嚴(yán)重，導(dǎo)致了表面質(zhì)量的下降。

圖8 相同進(jìn)給速度、不同砂帶線速度和下壓量下鈦合金板材二維形貌表面磨痕圖Fig.8 Two-dimensional surface wear trace pattern of titanium alloy sheet under the same feed speeds,different belt linear speed and down pressure

3 軟件預(yù)測(cè)結(jié)果分析

通過(guò)所開(kāi)發(fā)軟件對(duì)本次試驗(yàn)表面粗糙度值進(jìn)行預(yù)測(cè)，以驗(yàn)證軟件的可行性和穩(wěn)定性。本軟件主要采用了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，用試驗(yàn)中獲得的數(shù)據(jù)，將不同的加工參數(shù)條件下獲得的工件表面用粗糙度儀進(jìn)行檢測(cè)，獲得的數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。如圖9所示，將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析，其中1～16 號(hào)砂帶線速度為7.8m/s，進(jìn)給速度為500mm/min、400mm/min、300mm/min、200mm/min 循環(huán)依次遞減，下壓量為3mm、6mm、9mm、12mm 循環(huán)依次遞增；17～32、33～48、49～64 號(hào)的砂帶線速度分別為11.5m/s、15.6m/s、19.5m/s。

圖9 各預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表面粗糙度值誤差Fig.9 Error of surface roughness value of each prediction data

由圖9可知，表面粗糙度值誤差水平達(dá)到±10%以內(nèi)的有59 個(gè)點(diǎn)，即軟件預(yù)測(cè)誤差在10%以內(nèi)的預(yù)測(cè)結(jié)果占比達(dá)到了92.19%，其中最小誤差達(dá)到0.35%。預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果在數(shù)值上匹配良好，軟件的可行性良好。經(jīng)計(jì)算，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的均方差為0.24，預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定較好，軟件穩(wěn)定性較好，能夠滿足砂帶磨削的工況。由于軟件所采用數(shù)據(jù)來(lái)源依托于文中所提數(shù)控砂帶磨床，故而基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)軟件目前只針對(duì)該型號(hào)機(jī)床。

結(jié)論

通過(guò)試驗(yàn)及后續(xù)軟件開(kāi)發(fā)可以發(fā)現(xiàn)：

（1）砂帶線速度增大，表面粗糙度值減小，但過(guò)大的砂帶線速度帶來(lái)的振動(dòng)影響會(huì)使表面粗糙度值增大；進(jìn)給速度增大，磨粒對(duì)工件表面的“拉扯”影響較小，表面粗糙度值增大；下壓量增大，由于砂帶磨削柔性特性和懸臂裝夾，以及砂帶磨損的影響，表面粗糙度值先減小后增大的趨勢(shì)。

（2）在高砂帶線速度和小下壓量的情況下，更易避免磨平磨損和保證磨粒及時(shí)破碎，更易獲得良好的表面。

（3）相同進(jìn)給速度的情況下，磨痕細(xì)膩程度隨下壓量的增大整體呈現(xiàn)出先減小后增大的趨勢(shì)，與相同砂帶線速度的情況下一致、相同下壓量的情況下相反。

（4）所開(kāi)發(fā)軟件預(yù)測(cè)誤差在10%以內(nèi)的預(yù)測(cè)結(jié)果占比達(dá)到了92.19%，最小誤差達(dá)到0.35%，具備滿足砂帶磨削工況的可行性和穩(wěn)定性。