航空發(fā)動機葉片銑削工藝調(diào)整方法研究*

沈智軍， 張明德**， 謝 樂

(1.重慶理工大學 機械工程學院, 重慶 400054； 2.重慶妙奇豐科技有限公司, 重慶 400054)

0 引 言

在“工業(yè)4.0”的背景推動下，國內(nèi)航空航天、汽車等大型制造企業(yè)正向著智能制造方向發(fā)展。而航空發(fā)動機葉片(以下簡稱為航發(fā)葉片)作為高技術(shù)高復(fù)雜性一類零件的代表，應(yīng)用于軍事領(lǐng)域與民用領(lǐng)域，其制造精度對飛機發(fā)動機的穩(wěn)定運行起著至關(guān)重要的作用[1]。所以，為提高精密零件加工后的表面質(zhì)量，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件精密加工方式成為制造業(yè)的主流方式。

張明德等[2]對航發(fā)葉片前后緣數(shù)控砂帶磨削關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，通過對葉片前后緣的工藝分析并進行數(shù)控砂帶磨床各軸運動控制算法的求解，實現(xiàn)了葉片前后緣的磨削加工并提高了加工效率，但該方法主要用于葉片成型后的磨削加工，不適用于銑削加工。魏俊立等[3]探究了基于銑削力建模的加工參數(shù)優(yōu)化方法，通過分析銑削過程中的切削力以及不同姿態(tài)下球刀的切削姿態(tài)來避免刀尖點附近耕犁效應(yīng)，以此改善零件銑削的表面質(zhì)量，但該研究更多針對平面銑削，缺少對復(fù)雜曲面零件銑削過程的研究。藺治強等[4]研究了航空發(fā)動機葉片加工變形因素分析及控制，分析了葉片銑削加工中易發(fā)生變形的因素，通過過程控制提高加工質(zhì)量，但該方法適用范圍小。Song等[5]對雙刀銑削渦輪葉片進行了研究，通過對等參數(shù)路徑規(guī)劃來優(yōu)化刀路軌跡，提高了葉片型面的加工精度，并采用雙刀具的加工方式，其加工效率提高為傳統(tǒng)單刀加工的兩倍，但該加工方式只適用于大型葉片的加工，通用性不高。趙劉生等[6]對汽輪機葉片薄壁曲面加工變形分析及切削參數(shù)選擇進行了研究，通過研究工藝參數(shù)中的切削速度、進給量和切削深度對葉片變形的影響規(guī)律，確定了實際加工薄壁葉片的切削參數(shù)，并通過仿真和實際加工驗證了其可行性，但該實驗探究內(nèi)容單一，通用性不高。

由上述分析可知，為提高航發(fā)葉片型面的表面質(zhì)量，大多以試切法進行工藝參數(shù)的調(diào)整，這種方式不僅效率低，且通用性不高。在此基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式結(jié)合實際銑削實驗，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多元目標工藝參數(shù)調(diào)整方法，該方法通過實際銑削實驗確定合理的工藝參數(shù)加工范圍，建立工藝參數(shù)與葉片型面質(zhì)量之間的映射關(guān)系，并根據(jù)這種映射關(guān)系指導(dǎo)工藝參數(shù)的調(diào)整方法，從而提高葉片型面銑削后的表面精度。該方法較傳統(tǒng)的試切法而言準確度更高、適用范圍更廣，并且對精密零件的銑削加工具有指導(dǎo)意義。

1 總體方案

1.1 葉片銑削加工方案

以航空發(fā)動機中的壓氣機葉片為研究對象。首先對壓氣機葉片的結(jié)構(gòu)特點與難點進行分析，為葉片的全型面加工提供理論依據(jù)，包括榫頭以及葉身型面的加工[7]。其中，榫頭加工作為航發(fā)葉片的定位基準是整個加工工藝中的重要一環(huán)，其加工精度決定著壓氣機葉片型面的精度。針對葉身的特殊構(gòu)造，普通的數(shù)控加工設(shè)備難以進行加工，需要高度靈活的機床才能夠完成，針對葉片較薄的型面與進排氣邊，需要高精度且穩(wěn)定性高的設(shè)備才能夠保證結(jié)構(gòu)的完整與準確，其加工流程方案如下：

(1) 根據(jù)壓氣葉片的理論模型，運用UG中的CAM模塊生成銑削刀路軌跡，通過五軸加工中心后處理器導(dǎo)出實際加工的NC程序；

(2) 通過在軟件VERICUT中搭建五軸加工仿真環(huán)境，仿真加工檢查程序的正確性與碰撞干涉等問題；

(3) 航發(fā)葉片的銑削加工。首先建立工件坐標系并完成榫頭的粗/精加工工序，保證加工基準的精度。然后以榫頭為裝夾基準建立型面的加工坐標系，完成葉片型面的粗/精加工工序；

(4) 多工況精加工前后的葉片型面檢測。以葉片榫頭為基準進行零件與理論模型設(shè)計坐標系的基準匹配，通過型面掃描測量的方式得到精加工前后葉片型面的實測數(shù)據(jù)與余量數(shù)據(jù)，并進行多工況的數(shù)據(jù)收集。

1.2 工藝參數(shù)調(diào)整方案

(1) 數(shù)據(jù)采集?；谏鲜龅娜~片加工流程方案，設(shè)置多工況的葉片銑削加工實驗并收集實驗數(shù)據(jù)；

(2) 數(shù)據(jù)處理與分析。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并分析工藝參數(shù)與加工質(zhì)量之間的關(guān)系，為模型訓練數(shù)據(jù)選擇提供依據(jù)；

(3) 基于Pycharm開發(fā)軟件搭建預(yù)測模型，運用處理后的有效數(shù)據(jù)進行模型的訓練、驗證、測試等工作。

(4) 基于預(yù)測模型調(diào)整工藝參數(shù)來調(diào)整葉片型面的加工，通過三坐標測量機對銑削后葉片的型面進行測量，并對測量結(jié)果進行分析對比。最后，選擇最穩(wěn)定的工藝參數(shù)組合進行實際銑削驗證，其流程如圖1所示。

圖1 實驗方案

1.3 加工-檢測系統(tǒng)構(gòu)建

為實現(xiàn)葉片銑削加工過程中的數(shù)據(jù)傳輸與監(jiān)控等功能，需要對加工、檢測等設(shè)備組建統(tǒng)一的通信網(wǎng)絡(luò)[8-9]。針對上文制定的航發(fā)葉片銑削加工-檢測工藝方案，結(jié)合壓氣機葉片的加工難點，銑削加工設(shè)備選用科德五軸加工中心、檢測設(shè)備選用?？怂箍等鴺藴y量機以及多個輔助設(shè)備，將航發(fā)葉片銑削加工-檢測系統(tǒng)設(shè)備集成如圖2所示，在此對各個集成設(shè)備進行詳細介紹：

科德五軸數(shù)控加工中心作為國產(chǎn)數(shù)控機床的代表，被廣泛應(yīng)用于精密銑削加工中，其參數(shù)配置如表1 所示。

圖2 加工系統(tǒng)

表1 五軸加工中心參數(shù)表

?？怂箍等鴺藴y量機，作為接觸式測量設(shè)備的代表，可以得到測量物件的公差尺寸、形位公差等結(jié)果，并能輸出實測點的徑矢與法矢用于不同的研究中，其參數(shù)配置如表2所示。

表2 三坐標測量機參數(shù)表

2 工藝參數(shù)調(diào)整

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多元目標工藝參數(shù)調(diào)整方法的框架如圖3所示，該框架主要包括兩個層面：數(shù)字層和算法層。數(shù)字層主要為整個調(diào)整方法的實現(xiàn)流程，其中材料去除量為整個調(diào)整方法的核心，它表示一組工藝參數(shù)銑削過程的穩(wěn)定性，并以平均材料去除量作為閾值去判斷工況的優(yōu)良，然后通過調(diào)整工藝參數(shù)(如主軸轉(zhuǎn)速、進給率等)的方式來提高加工過程的穩(wěn)定性，進而提高工件的加工精度。算法層主要為建立材料去除量估計模型，通過加工數(shù)據(jù)的收集與處理，并基于該數(shù)據(jù)集對材料去除量模型進行訓練，以實現(xiàn)其預(yù)測功能。

圖3 工藝參數(shù)調(diào)整方法框架

2.1 多工況實驗與數(shù)據(jù)收集

2.1.1 多工況實驗

根據(jù)第1.1節(jié)中制定的銑削方案，以科德五軸加工中心為實驗載體，分兩個步驟進行多種工況的銑削加工實驗。

(1) 實驗前準備。首先進行機床坐標系校核，通過裝夾在主軸上的無線測頭去標定安裝在工作臺面上的標定球，并校核刀尖跟隨，減少跟隨誤差。其次通過打表的方式進行工裝夾具的找正，確保夾具鉗口面與機床坐標系X軸平行，保證加工坐標系的精確建立，減少裝夾誤差，如圖4所示。

(a) 夾具校正

(b) 坐標系校正

(2) 多工況實驗。本次實驗的毛坯材料選用鋁合金材料，多工況精加工刀具為加工鋁合金材料的直徑6 mm兩刃球頭銑刀，加工工序主要為葉身型面的粗加工和多工況精加工銑削實驗，如圖5所示，其多工況精加工實驗參數(shù)如表3所示。

(a) 葉身粗加工

(b) 葉身多工況精加工

表3 多工況參數(shù)組合

2.1.2 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)第2.1節(jié)中制定的測量方案主要通過三坐標測量機收集多工況銑削實驗后葉片型面的特征數(shù)據(jù)，包括刀觸點的徑向矢量、法向矢量、主曲率以及余量等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集如圖6所示。

(a) 基準匹配

(b) 型面測量

采用PC-DIMS測量軟件，以葉片榫頭為基準進行零件與理論模型設(shè)計坐標系的基準匹配，通過針對不同工況銑削后的葉身型面進行掃描測量，輸出其測量數(shù)據(jù)。

2.2 實驗數(shù)據(jù)處理

由于所選用的數(shù)據(jù)為銑削后葉片型面不同實測的特征數(shù)據(jù)與工況數(shù)據(jù)(主軸轉(zhuǎn)速、進給率、銑削深度等)，不同數(shù)據(jù)之間存在類型、量綱不同，導(dǎo)致其影響因子也不同，所以在使用前必須進行數(shù)學處理[10-11]。數(shù)據(jù)處理的原則為打消不同類型數(shù)據(jù)之間的維度，將其影響因子壓縮在一定范圍以內(nèi)，使用標準化和正則化兩個方法來實現(xiàn)這個目標，設(shè)數(shù)據(jù)集為

(1) z-score標準化：

其中，i=1,2,…,n而j=1,2,…,m。

(2) L2范數(shù)正則化：

其中：

表4所示為進行數(shù)據(jù)處理后的部分樣本數(shù)據(jù)。

表4 處理后的部分樣本

2.3 材料去除量估計模型

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建推理機，其網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖7所示，推理機輸入層的神經(jīng)元個數(shù)設(shè)置為11，分別由葉片上各刀觸點的徑矢、法矢、切削深度、進給率和主軸轉(zhuǎn)速等參數(shù)組成，而輸出則為各工況刀觸點的材料去除量。通過反復(fù)試驗，最終確定模型的隱藏層數(shù)量為5，其神經(jīng)元個數(shù)分別為300、800、1 000、800、300。

圖7 推理機拓撲結(jié)構(gòu)圖

以開源的TensorFlow框架進行算法模型的開發(fā)，開發(fā)工具為PyCharm。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點，首先以Sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的激活函數(shù)。其次進行超參數(shù)的定義，如學習率、批量大小、迭代次數(shù)以及權(quán)重和偏置等。然后，基于第2.2節(jié)中處理后的數(shù)據(jù)集合并參考相關(guān)分類方法，分別以75%、15%以及10%的比例進行訓練集、驗證集和測試集的數(shù)據(jù)劃分。最后，通過反向傳播算法進行預(yù)估模型的學習和訓練。

圖8所示為訓練過程中損失函數(shù)的變化圖，其中實線為驗證集、虛線為訓練集，整個模型在迭代 3 500次左右時，模型逐漸收斂。圖9所示為實測材料去除量與預(yù)測值的對比圖，其中虛線為預(yù)測值，而實線為實測值，根據(jù)圖9中虛線與實線的分布規(guī)律，表示預(yù)測模型對各個刀觸點的材料去除量進行了有效估計。

根據(jù)模型對不同工況下刀觸點的精準預(yù)測，輸出各工況下材料去除量的局部分布情況，如圖10所示。

圖8 代價函數(shù)變化曲線

(a) 第一組結(jié)果

(b) 第二組結(jié)果

(c) 第三組結(jié)果

(d) 第四組結(jié)果

(a) 1～6組工況

(b) 7～12組工況

(c) 13～18組工況

由圖10可知，不同工藝參數(shù)的組合實驗，其材料去除量的分布趨勢波動明顯。在圖10(a)中的各組工況中，主軸轉(zhuǎn)速都為3 000 r/min，隨著進給率以及銑削深度的提高，其材料去除量的波動變化變大。在圖10(b)中的各組工況中，主軸轉(zhuǎn)速都為 5 000 r/min，在較小進給率以及較小銑削深度的工況中，材料去除量相對穩(wěn)定，而在圖10(c)中，這種變化趨勢更明顯，隨著主軸轉(zhuǎn)速的提高，明顯增大了刀具去除材料的平穩(wěn)性，配合合理的進給率，其材料去除量偏差分布在10 μm以內(nèi)，比如第13組工況，其變化在 200 μm 上下浮動且十分穩(wěn)定。

2.4 實驗驗證

選取第13組工況作為實際銑削實驗。毛坯材料為鋁合金(牌號：7075)，科德五軸加工中心為實驗載體，其實驗工序如表5所示。銑削后的葉片如圖11所示。

表5 實驗參數(shù)

(a) 葉片洗削中 (b) 葉片銑削結(jié)果

為了反映出銑削加工的真實效果，通過三坐標測量機對銑削后葉片型面進行檢測，通過在葉片型面上均勻地選取4個截面進行掃描測量，如圖12 所示，輸出各個截面葉盆、葉背、前緣以及后緣實測值與理論模型的對比測量結(jié)果，如表6所示。

(a) 葉盆測量截面 (b) 葉背測量截面

表6 各截面的測量結(jié)果

表6中CC、CV、LE、TE分別表示葉盆、葉背、前緣和后緣，表中數(shù)據(jù)為不同截面4個區(qū)域的余量偏差，將這些數(shù)據(jù)以點線圖輸出，如圖13所示。

圖13 葉片不同截面的余量偏差

由圖13可知，各截面不同區(qū)域的最大偏差均不超過10 μm，最小偏差不低于-1 μm，從折線分布來看，葉盆葉背的最大最小偏差分布平穩(wěn)，而前緣后緣的偏差變化趨勢較大?？偟膩碇v，該組工藝參數(shù)去料十分穩(wěn)定，銑削精度高，且上下偏差均在工藝要求以內(nèi)，符合葉片的加工要求。

3 結(jié)束語

通過調(diào)整工藝參數(shù)的方式來提高航發(fā)葉片型面的加工質(zhì)量，首先進行葉片銑削總體方案設(shè)計，提出了葉片從毛坯到精加工銑削的總體思路；其次，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的工藝參數(shù)銑削加工材料去除量估計模型，評價了在不同工藝參數(shù)組合實驗的銑削穩(wěn)定性；然后，通過調(diào)整工藝參數(shù)并進行葉片的銑削實驗；最后，運用三坐標測量機對銑削后的葉片型面進行檢測，測量結(jié)果均滿足工藝要求，并很好地提高了葉片型面的加工精度，基于已有的研究可以得到結(jié)論：

(1) 通過工藝方案的整體規(guī)劃，提高葉片加工的一致性，能夠有效地提高加工效率；

(2) 通過工藝參數(shù)優(yōu)化能夠明顯改善葉片型面的表面精度，其葉片型面余量的最大偏差控制在0.02 mm以內(nèi)，較以前提高了20%～30%；

(3) 通過銑削實驗，驗證了提出的銑削方法的合理性。