超聲銑削對鎂合金在模擬體液中腐蝕性能的影響

李甜，馬保吉，邊建瀟，屈鋒，程杰

（西安工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院 陜西省特種加工重點實驗室，西安 710021）

我國人口老齡化問題日益嚴(yán)重，骨損傷患病率逐年增長。鎂合金因密度低、相對比強(qiáng)度高且具有優(yōu)良的可降解吸收性和生物相容性，成為一種新型可降解植入材料，被廣泛應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域[1]。但其耐蝕性較差，用作骨植入材料必然要進(jìn)行機(jī)械加工，這會影響材料表面的完整性。牛金濤等人[2]研究表明，材料的腐蝕性能與其表面完整性密切相關(guān)。因此，探究一種合適的表面改性機(jī)加工工藝方法來提高鎂合金的耐蝕性，對醫(yī)用鎂合金的應(yīng)用推廣有著舉足輕重的意義[3]。

鎂合金的切削性能良好，一般采用最廣泛的機(jī)加工方式（銑削）進(jìn)行加工，但在銑削過程中，伴隨著切削力以及切削熱的產(chǎn)生，這對材料表面質(zhì)量影響較為明顯，故超聲振動切削技術(shù)應(yīng)運而生。超聲振動切削的加工原理是：在切削加工中引入超聲波信號，刀具頻率為20～50 kHz，沿切削方向高速振動，將連續(xù)的加工方式改變?yōu)橹芷谛苑蛛x的脈沖式加工[4]，進(jìn)而降低切削力以及切削熱。因此，基于傳統(tǒng)銑削工藝，通過施加超聲振幅，可改善銑削系統(tǒng)的動力學(xué)特性，降低銑削力和銑削溫度，最終實現(xiàn)改善材料表面完整性的目的[5]。

評價材料表面完整性的重要指標(biāo)有表面粗糙度和表面硬度等[6]，二者的變化會對材料表面加工質(zhì)量造成較大影響[7]。近年來，不少國內(nèi)外學(xué)者探索了超聲銑削工藝的加工參數(shù)對表面完整性的研究，并取得了豐碩的成果。Pradeepkumar 等[8]利用響應(yīng)曲面法（RSM）探究了銑削工藝參數(shù)對AZ91D 鎂合金表面粗糙度的影響，并對響應(yīng)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。Reza Teimouri 等[9]基于RSM 研究了超聲輔助拋光工藝參數(shù)對6061-T6 鋁合金表面粗糙度和硬度的影響，在給定范圍內(nèi)，得到了粗糙度最小、硬度最大的最佳工藝參數(shù)。Yixuan FENG 等[10]在不同工藝參數(shù)下進(jìn)行了傳統(tǒng)銑削和超聲銑削鋁合金的對比實驗，得到表面粗糙度的變化規(guī)律。Roy 等[11]通過普通銑削與超聲銑削鈦合金的對比試驗，驗證了超聲銑削加工鈦合金的優(yōu)勢。牛金濤[12]研究了銑削工藝對2A97 合金表面完整性及腐蝕行為的影響，發(fā)現(xiàn)表面粗糙度的增大會導(dǎo)致材料耐腐蝕性能降低，而引入加工硬化后，材料的耐腐蝕性能得到增強(qiáng)。以上文獻(xiàn)的結(jié)果表明，可以通過超聲銑削工藝對材料進(jìn)行表面改性，以提高材料的耐腐蝕性能，但鮮有文獻(xiàn)報道超聲銑削工藝對鎂合金腐蝕特性的研究。

因此，本文將AZ31B 作為研究對象，基于RSM采用中心復(fù)合試驗方法（CCD）建立了回歸預(yù)測模型，探析超聲振動銑削加工參數(shù)對材料表面完整性以及腐蝕性能的影響規(guī)律，根據(jù)電化學(xué)試驗結(jié)果，探討了表面完整性與腐蝕性能間的關(guān)系，最終確定了超聲銑削工藝的最優(yōu)參數(shù)條件，為鎂合金作為一種新型醫(yī)用材料的應(yīng)用推廣提供理論支撐。

1 試驗

1.1 平臺

超聲銑削試驗材料為AZ31B 型號的鎂合金鍛壓板（誠碩金屬材料有限公司，河北）。表1 為AZ31B的化學(xué)組分。表2 為AZ31B 的機(jī)械性能參數(shù)。銑削設(shè)備為VMC850 立式加工裝置（魯南有限責(zé)任公司，山東），其最高工作轉(zhuǎn)速為8000 r/min，如圖1a 所示。刀具為硬質(zhì)合金（YG10X）四刃立銑刀（HE4A08060-8.0），直徑為8 mm，銑削方式采用順銑。超聲振動設(shè)備為HKUSM35-20 型的豪克能加工系統(tǒng)（華云機(jī)電科技有限公司，山東），其振動頻率為40 kHz，振動方式為軸向振動銑削（即工件的振動方向垂直于加工表面），如圖1b 所示。表面粗糙度（Ra）采用白光干涉輪儀（Talysurf CCI）進(jìn)行測量，其分辨率為8 nm，測量結(jié)果用已加工面上隨機(jī)3 點位置的Ra均值代替。硬度采用電子布氏硬度計（THB-3000E）進(jìn)行測量，壓頭鋼球直徑為5 mm，壓力為2452 N，負(fù)荷保持時間為30 s，取已加工面上3 處隨機(jī)位置的壓痕直徑均值作為表面硬度（HB）。

表1 AZ31B 的化學(xué)組分Tab.1 Chemical components of AZ31B wt.%

表2 AZ31B 的機(jī)械性能參數(shù)Tab.2 Mechanical properties f AZ31B

圖1 超聲銑削試驗裝置及加工示意圖Fig.1 Ultrasonic milling test device and processing diagram:a) the device of ultrasonic milling; b) processing diagram

電化學(xué)腐蝕試驗在電化學(xué)工作站（Zahner，札納德國）上進(jìn)行，采用對電極（Pt 電極）、參比電極（飽和甘汞電極）和工作電極（超聲銑削鎂合金試樣）的三電極系統(tǒng)[13]，見圖2。腐蝕介質(zhì)采用磷酸緩沖溶液（Phosphate Buffer Saline, PBS），PBS 組分如表3 所示。試件的非加工面用環(huán)氧樹脂密封，并用銅線引出，留下工作面積20 mm×20 mm。待開路電位相對穩(wěn)定后，開始測試極化曲線，掃描電壓為–0.1～0.1 V，掃描速率為2 mV/s。測試完成后，通過Zahner Analysis軟件對曲線進(jìn)行擬合，得到腐蝕速率（WV）、自腐蝕電位（Ecorr）和自腐蝕電流密度（Jcorr）。最后，利用掃描電鏡（SEM, VEGA 3 SBH）觀察試件加工面的腐蝕形貌。

圖2 電化學(xué)測試裝置Fig.2 Electrochemical device

表3 PBS 磷酸緩沖溶液組分Tab.3 Components of PBS g/L

1.2 方案

根據(jù)文獻(xiàn)閱讀和前期預(yù)實驗的研究，選取主軸轉(zhuǎn)速n、進(jìn)給量f、銑削深度aP和振幅A4 個工藝參數(shù)進(jìn)行超聲銑削試驗[14]。其中，n為1000～7000 r/min,f為0.016～0.048 mm,aP為0.15～0.45 mm。通過輸出電流I（0～0.2 A）改變振幅A，空載電流1 A 對應(yīng)振幅15 μm，試驗過程均用超聲電流表示振幅。試驗基于RSM 選用CCD 方法設(shè)計，考慮4 因素3 水平進(jìn)行30組試驗（含6 組重復(fù)試驗），試驗方案如表4 所示。試驗前，先將AZ31B 鎂合金用帶鋸機(jī)（MJ3971×350）處理成20 mm×20 mm×20 mm 的立方塊，再對每個試件進(jìn)行0.5 mm 的預(yù)銑削，減小銑削深度產(chǎn)生的誤差，使表面狀態(tài)一致。試驗后，測得試件Ra、HB 和WV值。試驗流程如圖3 所示。

圖3 試驗流程示意圖Fig.3 Experimental flow diagram

表4 試驗因素和水平Tab.4 Experiment factors and levels

2 結(jié)果與討論

2.1 試驗結(jié)果

按照上述試驗方案進(jìn)行試驗，得到Ra、HB 和WV的數(shù)值，結(jié)果見表5。

表5 試驗方案及結(jié)果Tab.5 Experimental scheme and results

2.2 RSM 模型及方差分析

RSM 用于確定多因素-多響應(yīng)之間的關(guān)系。通過二階RSM 模型可以評價相關(guān)工藝參數(shù)（即輸入因子）對工藝特征（即響應(yīng)目標(biāo)）的影響規(guī)律[15]，構(gòu)建輸入因子與響應(yīng)目標(biāo)之間的二階數(shù)學(xué)預(yù)測模型為：

續(xù)表5

式中：0β、iβ、ijβ、iiβ為模型系數(shù)；1x、x2、3x、x4為輸入因子；ε為誤差。

為得到超聲銑削工藝自變量（n、f、aP、I）對因變量（Ra、HB、WV）的影響規(guī)律，建立輸入因子與響應(yīng)目標(biāo)之間的回歸模型，利用最小二乘法得到二次響應(yīng)曲面方程，并進(jìn)行方差分析（ANOVA），進(jìn)一步評估模型的有效性。得到Ra、HB 和WV的多元二階預(yù)測模型為：

對Ra、HB 和WV的預(yù)測模型進(jìn)行方差分析，結(jié)果見表6—8。F值代表整個回歸方程模型的顯著性，P代表回歸方程模型的顯著性水平。自變量數(shù)目為14，自由度為15，查F檢驗（F-test）臨界值表，給定顯著性水平的標(biāo)準(zhǔn)F值為F0.05(14,15)=2.424，3 個回歸模型的F值分別為11.45、9.20 和9.58，均大于2.424，且P值全都小于置信系數(shù)0.0001，表明模型的可信度較高[16]。因此，此多元二階回歸模型可靠，可用來描述輸入-輸出二者間的關(guān)系。分析表6—8 中n、f、aP和I對應(yīng)的P值、F值可知，對于Ra，P值由小到大依次為P(I) ＜P(aP) ＜P(n) ＜P(f)，F(xiàn)值由小到大依次為F(I) ＞F(aP) ＞F(n) ＞F(f)，由此可得，對Ra影響最大的參數(shù)依次為I、aP、n、f；對于HB，P值由小到大依次為P(aP) ＜P(f) ＜P(n) ＜P(I)，F(xiàn)值由小到大依次為F(aP) ＞F(f) ＞F(n)＞F(I)，由此可得，aP對其影響最大；對于VW，P值由小到大依次為P(n) ＜P(I) ＜P(f) ＜P(ap)，F(xiàn)值由小到大依次為F(n) ＞F(I) ＞F(f) ＞F(ap)，由此可得，n對其影響較大。綜上所述，基于RSM 得到的超聲銑削工藝參數(shù)與響應(yīng)目標(biāo)的多元二階預(yù)測模型可作為Ra、HB 和WV的預(yù)測模型。

表6 表面粗糙度ANOVA 分析結(jié)果Tab.6 ANOVA results of surface roughness

表7 表面硬度ANOVA 分析結(jié)果Tab.7 ANOVA results of hardness

表8 腐蝕速率ANOVA 分析結(jié)果Tab.8 ANOVA results of corrosion rate

2.3 參數(shù)影響

2.3.1 表面粗糙度分析

圖4 為主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量、銑削深度和輸出電流與表面粗糙度之間的關(guān)系曲線，Ra為0.089 688～0.185 58 μm。由圖4a 可知，提高n會使Ra值先增大后減小，田遠(yuǎn)巍等人[17]的研究結(jié)果表明，在加工過程中，塑性材料易產(chǎn)生積屑瘤以及鱗刺，這是由于切削速度的影響和較低的主軸轉(zhuǎn)速造成的。由于切削速度較低時，切屑會產(chǎn)生塑性流動，且發(fā)生在刀具和切屑之間的外摩擦力增大，使作用壓力加強(qiáng)，引起切削底層與刀具前面產(chǎn)生冷焊現(xiàn)象，產(chǎn)生積屑瘤和鱗刺，Ra增大。而當(dāng)n超過臨界值4000 r/min 時，切削溫度逐漸升高[18]，熱膨脹分子逐漸增加，松弛過程加快，導(dǎo)致工件和刀具間的摩擦系數(shù)下降，使鱗刺凸起減小。此外，n升高使鎂合金的塑性形變減緩，Ra值也隨之減小，這個變化趨勢也與張宏基等人[19]的研究結(jié)果一致。由圖4b 可知，f的增加，促使表面粗糙度值愈漸增高。其主要原因是，當(dāng)f逐漸增大時，銑削熱塑性作用增強(qiáng)，并占據(jù)主導(dǎo)地位，使材料的熱軟化程度加劇，刀尖處容易形成積屑瘤，且隨其不斷成長，在后刀面的擠壓作用使得已加工表面有較多的材料壓覆與粘結(jié)，導(dǎo)致Ra值增大。因此，可選擇較小的進(jìn)給速度以取得較為良好的表面質(zhì)量。由圖4c 可知，aP加深，表面粗糙度隨之增大。這是因為，aP的增加易提高刀具對已加工表面的擠壓作用，使得接觸面積增大，銑削熱增加，材料表層軟化且受擠壓變形，形成微觀鱗刺凸起，故Ra增大。進(jìn)給量和銑削深度的變化規(guī)律與文獻(xiàn)[20]和文獻(xiàn)[21]的結(jié)果趨同。由圖4d 可知，振幅與Ra值正相關(guān)。主要原因是，振幅的增加導(dǎo)致機(jī)床系統(tǒng)振動愈發(fā)劇烈，促使應(yīng)變作用增強(qiáng)，工件受到高應(yīng)變率硬質(zhì)合金刀具的沖擊，導(dǎo)致磨損加劇，Ra值持續(xù)增大，這與文獻(xiàn)[22]的研究結(jié)果較為吻合。

圖4 不同超聲銑削參數(shù)下的表面粗糙度Fig.4 Surface roughness under different ultrasonic milling parameters

改變輸出電流，固定其余3 個工藝參數(shù)（n=4000 r/min，f=0.032 mm，aP=0.3 mm），得到如圖5 所示的已加工表面三維形貌圖。輸出電流為0 A 時，測得試件表面Ra為0.089 688 μm，由圖5a 可見，試件表面的輪廓曲線較為平緩，峰值與谷值之間的距離較近，且分布均勻性較好。輸出電流最大（0.2 A）時，測得試件表面Ra為0.185 58 μm，由圖5b 可見，試件表面的走刀痕跡較為明顯，波峰與波谷處過渡尖銳且凹凸分布不均。因此，施加振幅（改變電流）后，材料的表面質(zhì)量下降。

圖5 不同電流下的表面形貌圖Fig.5 Surface morphology under different currents

根據(jù)Ra、HB、 WV的預(yù)測方程，在確定某些影響因素的水平后，可得到其余兩因素間交互作用對Ra、HB、 WV的影響規(guī)律。以工藝參數(shù)的零水平為參考，討論輸入因子間的交互作用分別對Ra、HB、WV的影響規(guī)律。由于部分交互項的P值高于0.05，這意味著交互作用顯著差異小，因此只討論交互影響較大的交互項。

圖6 為n-f和n-ap兩組參數(shù)的交互作用對表面粗糙度的響應(yīng)曲面。由圖6a 可見，當(dāng)n=1000 r/min 且f=0.032 mm 時，表面粗糙度取最小值，為0.088 305 μm。由圖6b 可見，當(dāng)n為1000 r/min 且aP為0.15 mm時，Ra有最小值，為0.088 305 μm。這表明n和aP的減小有利于降低表面粗糙度。

圖6 表面粗糙度的響應(yīng)曲面Fig.6 Multi-factor interactive response surface for surface roughness

2.3.2 表面硬度分析

圖7 為不同加工參數(shù)下的HB 值，其值為47.9～54.8。由圖7a 可知，主軸轉(zhuǎn)速提高會使HB 值先增后減。其原因在于，n較低時，n的增加導(dǎo)致切削力不斷增大，加工表面在機(jī)械效應(yīng)作用下發(fā)生劇烈的塑性變形，使硬度有所增加。當(dāng)n超過臨界值時，切削溫度持續(xù)遞增，熱效應(yīng)作用變得顯著，材料強(qiáng)度減弱，達(dá)到再結(jié)晶溫度后，高溫變形引起動態(tài)回復(fù)以及動態(tài)再結(jié)晶，弱化了加工硬化。由圖7b 可知，f與HB 值呈正向遞增關(guān)系。因為銑削過程中，f增大，則切削厚度加深，引起切削力增大，機(jī)械效應(yīng)更為顯著，使金屬表面的塑性變形程度增大，硬化效應(yīng)增強(qiáng)，與齊金等人[23]的研究結(jié)果相符。由圖7c可知，隨著aP的增加，硬度先增后減。這是因為aP增大時，由于晶粒出現(xiàn)滑移引起位錯纏結(jié)，且在金屬內(nèi)部產(chǎn)生殘余應(yīng)力，使表面組織硬化，最終加工表面的強(qiáng)度及硬度都有些許提升。當(dāng)aP的值達(dá)到0.3 mm 以后，載荷作用的加強(qiáng)、切削溫度的上升以及殘余應(yīng)力的弱化使HB 值降低[24]。由圖7d 可知，隨著超聲振幅的增大，HB 呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢?？紤]到超聲銑削過程中振動幅值逐漸加劇，后刀面與已加工面間的熨壓作用增強(qiáng)，導(dǎo)致已加工表面產(chǎn)生明顯的塑性變形[25]。

圖7 不同超聲銑削參數(shù)下的表面硬度Fig.7 Surface hardness under different ultrasonic milling parameters

圖8 為n-f和aP-I兩組參數(shù)的交互作用對硬度的響應(yīng)曲面。由圖8a 可以看出，當(dāng)n=1000 r/min 且f=0.016 mm 時，鎂合金的硬度達(dá)到最大值，為646 N/mm2，這表明要想取得較大的HB，需要較小的n和f。由圖8b 可見，當(dāng)aP=0.45 mm 且I=0.2 A 時，鎂合金的硬度達(dá)到最大值，為646 N/mm2，在最大aP和最大I的協(xié)同作用下獲得最大的HB 值。

圖8 表面硬度的響應(yīng)曲面Fig.8 Multi-factor interactive response surface for surface hardness

2.3.3 腐蝕特性分析

圖9 為主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量、銑削深度和輸出電流與腐蝕速率之間的關(guān)系曲線。由圖9 可見，WV隨n的增大，呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，而隨f的增加，WV則是先減小后增大，aP和I的增加都會使WV增大。自腐蝕電位Ecorr和腐蝕電流密度Jcorr可以作為材料耐蝕性能的重要評判指標(biāo)[26]。

圖9 不同超聲銑削參數(shù)下的腐蝕速率Fig.9 Different milling parameters on corrosion rate

圖10a—d 分別為鎂合金經(jīng)不同主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給量、銑削深度和輸出電流處理后，在PBS 溶液中的極化曲線。圖11a—d 分別對應(yīng)圖10a—d 經(jīng)極化測試后鎂合金表面的腐蝕形貌。圖10a 為n對鎂合金WV的影響。由圖10a 可見，n在從1000 r/min 增大到4000 r/min 的過程中，Ecorr由–1.50 V（相對參比電極電位）負(fù)移至–1.53 V，Jcorr由2.06×10–6A/cm2增大至2.62×10–6A/cm2，當(dāng)n超過4000 r/min 時，Ecorr正移至–1.52 V，Jcorr減小至–2.64×10–6A/cm2。這反映出，n增加，材料的耐腐蝕性增強(qiáng)。從圖11a 可以看出，在低主軸轉(zhuǎn)速下，鎂合金表面開始有腐蝕產(chǎn)物析出，鎂合金發(fā)生晶間腐蝕，這是因為在高電位下，細(xì)小的Mg2Zn相與低電位基體相（α-Mg）形成了微電偶腐蝕。當(dāng)n繼續(xù)增大到臨界值時，由于已加工表面質(zhì)量較差，易發(fā)生電荷轉(zhuǎn)移，減小了極化電阻值，鎂合金發(fā)生了大面積腐蝕，且可以觀察到晶間開裂，并有許多的胞狀以及塊狀腐蝕產(chǎn)物分布在表面。隨主軸轉(zhuǎn)速繼續(xù)增大，腐蝕產(chǎn)物形態(tài)呈現(xiàn)鱗片狀，產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是，鎂合金表面質(zhì)量的改善減緩了電荷轉(zhuǎn)移，使極化電阻增大，Ra值減小，這與表面粗糙度的變化規(guī)律一致。

圖10 不同工藝參數(shù)下的極化曲線Fig.10 Tafel curves on different milling process parameters

圖11 不同工藝參數(shù)下的腐蝕形貌Fig.11 Different milling process parameters of corrosion morphology

圖10b 為f對鎂合金WV的影響。進(jìn)給量從0.016 mm 增大到0.032 mm 時，Ecorr由–1.56 V 正移至–1.53 V，Jcorr由3.45×10–6A/cm2減小至2.63×10–6A/cm2；當(dāng)f從0.032 mm 增大到0.048 mm 時，Ecorr負(fù)移至–1.59 V，Jcorr增大至6.91×10–6A/cm2。隨著f的增加，材料的耐蝕性能先增強(qiáng)后減弱。由圖11b 可以看出，f較小時，在低倍放大下觀察到，有大量條狀腐蝕產(chǎn)物附著于鎂合金表面，在高倍放大下可以看到，裂紋沿晶界擴(kuò)展，此時材料的晶粒尺寸較大，表面的硬度值較小，極化電阻值較大。f為0.032 mm 時，相比低進(jìn)給量，材料表面的腐蝕程度有所減緩。隨著f的進(jìn)一步增大，鎂合金發(fā)生大面積腐蝕，可以看到材料表面的凹凸較多，高倍鏡下可以觀察到，各晶粒之間有較大裂縫，這是由于腐蝕坑點數(shù)量的上漲且部分小坑點匯聚為大坑點，Jcorr逐漸增大，表面膜層腐蝕加速，表層氧化膜的均勻性變差[27]。

圖10c 為aP對鎂合金VW的影響。隨著aP的加深，Ecorr由–1.50 V 負(fù)移至–1.55 V 且陽極極化電流密度由–9.16×10–7A/cm2增至4.44×10–6A/cm2，這反映出材料的耐蝕性受到抑制。當(dāng)aP為0.45 mm 時，加工表面的耐蝕性能最差。從圖11c 可以看出，隨著aP的增加，鎂合金表面開始發(fā)生點蝕，點蝕發(fā)生的部位一般為陰極相，如β 相等中間相粒子周圍。隨著aP進(jìn)一步增大，點蝕程度加劇，發(fā)生不均勻腐蝕，可以觀察到鎂合金表面的局部腐蝕現(xiàn)象，最終形成大面積腐蝕，腐蝕產(chǎn)物也由開始的顆粒狀向塊狀發(fā)展。其原因在于，隨著aP的增大，切削力漸漸增大，進(jìn)而產(chǎn)生的切削熱增多，因刀具擠壓于已加工表面，強(qiáng)化了刀具振動作用[7]，使表面粗糙度值增大，硬度值先增后減。因此，鎂合金表面完整性的降低使其腐蝕速率WV增加，耐腐蝕性能降低。

圖10d 為振幅對鎂合金WV的影響。當(dāng)施加了超聲振幅后，Ecorr由–1.52 V 向負(fù)電位方向移動至–1.55 V，Jcorr由–6.11×10–6A/cm2增大至6.96×10–6A/cm2。這表明材料加工表面的腐蝕傾向性增大，腐蝕速率不斷加快。由圖11d 可以看出，隨著振幅的增大，在鎂合金表面發(fā)現(xiàn)裂紋且在縫隙中存在胞狀和蜂窩狀腐蝕產(chǎn)物，這些產(chǎn)物匯聚，造成大面積腐蝕。這是由于振幅增大，導(dǎo)致機(jī)床系統(tǒng)振動加劇，工件受到硬質(zhì)合金刀具沖擊時，磨損加劇，Ra持續(xù)增大。雖然硬度值也呈上升趨勢，但表面粗糙度的影響大于硬度值的影響，因此主要是較大的Ra在試件表面產(chǎn)生微裂紋，促使氧化膜層被快速擊穿，導(dǎo)致腐蝕加劇[28]。

圖12a—c 分別為ap-f、f-I、ap-I3 組參數(shù)的交互作用對腐蝕速率的響應(yīng)曲面。由圖12a 可見，f=0.048 mm 且aP=0.15 mm 時，WV有最小值，為10.06×10–3mm/a，這說明要想取得較小的WV，需要較大的f和較小的aP的協(xié)同作用。由圖12b 可見，f=0.048 mm且I=0 A 時，WV有最小值，為10.06×10–3mm/a，說明在最大f和最小I的協(xié)同作用下，可獲得最小的WV。由圖12c 可見，aP為0.45 mm 且I為0 A 時，WV最小。

圖12 腐蝕速率的響應(yīng)曲面Fig.12 Multi-factor interactive response surface for corrosion rate

3 試驗驗證

以n、f、aP、I的各工藝參數(shù)的閾值為約束條件，以響應(yīng)目標(biāo)Ra、HB 和WV為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)為Ra和WV值最小，HB 值最大。用最小二乘法求解二階預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化分析，得到理論最優(yōu)解如表9 所示。將表9 中的工藝參數(shù)組合作為可行工藝參數(shù)組合的一個試驗方案。

表9 表面粗糙度、硬度、腐蝕速率的最優(yōu)加工參數(shù)Tab.9 Optimum processing parameters of surface roughness, hardness and corrosion rate

表10 為最佳工藝參數(shù)組合下表面粗糙度、表面硬度及腐蝕速率的測量值和預(yù)測值的誤差計算結(jié)果。分析試驗結(jié)果可知，Ra和HB 的預(yù)測值和試驗值的誤差均低于5%，WV的預(yù)測值和試驗值的誤差低于15%，預(yù)測值與試驗值的一致性良好，試驗結(jié)果符合參數(shù)優(yōu)化要求。

表10 表面粗糙度、硬度、腐蝕速率的預(yù)測值和試驗值誤差計算Tab.10 The error of predicted value and measured value of surface roughness, hardness and corrosion rate

4 結(jié)論

本文基于RSM 采用CCD 的試驗方法對AZ31B鎂合金進(jìn)行超聲銑削試驗，并在PBS 中進(jìn)行電化學(xué)腐蝕試驗，建立了工藝參數(shù)（n、f、aP、A）和響應(yīng)目標(biāo)（Ra、HB、WV）之間的預(yù)測模型，對其進(jìn)行顯著性分析，并探討了4 個因素與3 個響應(yīng)之間的變化規(guī)律，確定了超聲銑削的最佳工藝參數(shù)組合，并進(jìn)行了試驗驗證。結(jié)論如下：

1）預(yù)測模型的精度較高，由模型的ANOVA 分析可知，超聲銑削工藝參數(shù)對Ra的影響次序為I＞aP＞n＞f，n-aP的交互作用對Ra的影響最顯著；對HB 影響最大的因素為aP，n-f的交互作用對其影響最顯著；對WV影響最大的因素為n，f-I的交互作用對其影響最顯著。

2）AZ31B 鎂合金的腐蝕性能與表面粗糙度的變化規(guī)律密切相關(guān)。主軸轉(zhuǎn)速的遞增使鎂合金的耐蝕性由弱到強(qiáng)，而進(jìn)給量的變化規(guī)律與之相反；aP逐漸增大時，Ecorr逐漸向負(fù)極移動，且Jcorr呈現(xiàn)出增大的趨勢。振幅增大導(dǎo)致表面粗糙度增大，加劇了已加工面的腐蝕。

3）最佳工藝參數(shù)組合為：n=6920.75 r/min，f=0.044 249 8 mm，aP=0.384 858 mm，I=1.077 59×10–6A。

4）通過試驗驗證最優(yōu)加工參數(shù)組合，發(fā)現(xiàn)Ra和HB 的預(yù)測值和試驗值的誤差小于5%，WV的誤差小于15%，預(yù)測值與試驗值的一致性較好。