TC17鈦合金低溫銑削表面粗糙度預測

雷 勇 趙 威 何 寧 李 亮

南京航空航天大學機電學院，南京，210016

0 引言

鈦合金具有比強度高、熱強性好、耐腐蝕等優(yōu)良性能，應用廣泛[1-2]，但彈性模量大、熱導率小等特點導致其切削性能差、加工效率低以及表面質(zhì)量差[3-4]。采用液氮(liquid nitrogen， LN2)作為冷卻潤滑介質(zhì)切削鈦合金，可顯著改善其加工性能與表面質(zhì)量[5]。表面粗糙度是衡量零件已加工表面質(zhì)量的重要指標之一。為獲得較好的表面質(zhì)量，研究鈦合金低溫切削加工的已加工表面粗糙度并建立預測模型顯得尤其重要，因此，建立精確的表面粗糙度預測模型，可實現(xiàn)對低溫銑削鈦合金表面粗糙度的優(yōu)化控制，有助于在實際生產(chǎn)加工前對表面粗糙度進行預測，從而保證加工質(zhì)量和效率，降低生產(chǎn)成本。

近年來，許多專家學者對金屬加工表面粗糙度的預測進行了大量研究，預測方法有經(jīng)驗公式預測和神經(jīng)網(wǎng)絡預測等方法。在經(jīng)驗公式預測表面粗糙度的研究方面，劉文輝等[6]在探明銑削參數(shù)對7055-T6鋁合金板表面粗糙度影響規(guī)律的基礎(chǔ)上，結(jié)合經(jīng)驗公式，在MATLAB中建立了表面粗糙度預測模型，結(jié)果表明，該模型能較好地預測7055鋁合金高速銑削后的表面粗糙度。YANG等[7]采用正交試驗研究了鈦合金Ti-6Al-4V銑削過程中刀具微觀織構(gòu)參數(shù)和工件傾角對加工表面質(zhì)量的影響，基于多元線性回歸分析方法建立了考慮微觀織構(gòu)參數(shù)和工件傾角的表面粗糙度預測模型，F(xiàn)檢驗結(jié)果表明該多元線性回歸方程高度顯著。劉維偉等[8]基于標準粒子群算法建立了表面粗糙度經(jīng)驗公式并進行了實驗驗證，結(jié)果表明，該經(jīng)驗公式能有效預測GH4169高溫合金高速銑削過程中的表面粗糙度，可為銑削參數(shù)優(yōu)化、表面質(zhì)量控制提供依據(jù)。NATARAJAN等[9]基于前向反饋傳播方法在MATLAB中設計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，用以預測車削C26000黃銅的表面粗糙度，研究發(fā)現(xiàn)，表面粗糙度的實際值與預測值分別為1.1999 μm和1.1859 μm，從而驗證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測的可靠性與準確性。

在神經(jīng)網(wǎng)絡預測表面粗糙度的研究方面，龐桂兵等[10]在電化學加工1Cr18Ni9Ti時基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了加工參數(shù)與表面粗糙度間的數(shù)學模型，利用實驗數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡，結(jié)果表明該模型的預測誤差較小，預測精度較高。胡敬文[11]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡引入磨削表面偏斜度和表面峰度的預測建模中，建立了磨削參數(shù)對表面偏斜度Ssk和表面峰度Sku影響的精確神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，為磨削工藝優(yōu)化提供了指導。ASILTüRK等[12]建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和多元回歸的AISI1040鋼車削表面粗糙度模型，以切削參數(shù)和刀尖半徑為輸入，以粗糙度值的平均值和總值為輸出，結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果優(yōu)于多元回歸模型的預測效果。LIN等[13]研究了Al6061鋁合金銑削過程中銑削參數(shù)和振動對表面粗糙度的影響，對比分析了多元回歸分析模型與神經(jīng)網(wǎng)絡模型對表面粗糙度的預測效果，結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測效果更好。BANDAPALLI等[14]分別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡和多元回歸分析方法對鈦合金Ti-6Al-4V高速微銑削表面粗糙度進行了預測與試驗驗證，研究了主軸轉(zhuǎn)速、進給量和切削深度對表面粗糙度的影響，結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度高于多元回歸分析方法的預測精度。

上述研究為表面粗糙度的預測提供了很好的理論指導和借鑒意義，然而大部分金屬表面粗糙度預測研究都集中在傳統(tǒng)冷卻方式下的加工過程，有關(guān)綠色清潔切削尤其是液氮射流低溫加工方面的表面粗糙度預測研究鮮有報道，因此，本文在正交試驗的基礎(chǔ)上，基于多元回歸分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡建立了表面粗糙度預測模型，分析了射流溫度、每齒進給量、銑削速度、徑向切削深度對表面粗糙度的影響規(guī)律和影響程度，并對比分析了兩種模型的預測精度，可為低溫銑削鈦合金的工藝參數(shù)優(yōu)化選用提供參考，從而實現(xiàn)對低溫清潔切削表面質(zhì)量的控制。

1 試驗條件

1.1 工件材料及刀具

試驗材料為TC17(Ti-5Al-2Sn-2Zr-4Mo-4Cr)鈦合金，屬于富β穩(wěn)定元素的α+β型兩相鈦合金，該合金具有強度高、斷裂韌度好、淬透性高等優(yōu)點，又稱“三高”鈦合金，已廣泛應用于發(fā)動機風扇盤、壓氣機盤和離心葉輪等零部件。工件尺寸(長×寬×高)為20 mm×20 mm×20 mm，如圖1所示，金相組織如圖2所示，其主要化學成分及物理性能見表1和表2。

圖1 工件實物圖(20 mm×20 mm×20 mm)Fig.1 Physical map of workpiece(20 mm×20 mm×20 mm)

圖2 TC17鈦合金試樣金相組織Fig.2 Metallographic structure of TC17 titaniumalloy sample

表1 TC17化學成分(質(zhì)量分數(shù))

表2 TC17物理性能

刀片采用WALTER硬質(zhì)合金刀片，型號為ZDGT150420R-K85，其參數(shù)如表3所示。如圖3所示，銑削方式為單齒順銑，工件用虎鉗裝夾在工作臺上。

表3 刀片參數(shù)

圖3 刀片及工件的裝夾Fig.3 Clamping of tool and workpiece

1.2 試驗方案

銑削試驗在Mikron UCP710五軸加工中心上進行，機床加工速度最高為18 000 r/min。圖4為低溫銑削試驗系統(tǒng)示意圖。本試驗中使用的低溫冷卻系統(tǒng)由自增壓液氮罐、常溫氮氣罐、氣液混合腔、保溫管道、噴嘴及各種功能閥門組成。通過調(diào)節(jié)氮氣和液氮的混合比例來調(diào)節(jié)噴嘴處射流溫度t(以下簡稱“射流溫度”)，射流溫度采用手持式熱電偶儀進行檢測，銑削試驗前需對射流溫度進行標定，不同射流溫度點對應的氮氣和液氮的流量值如表4所示。為更好地表征工件表面粗糙度和反映已加工表面的形貌特征，采用面粗糙度Sa作為表面質(zhì)量評價指標，采用Bruker三維光干涉形貌儀測量Sa的值。

圖4 低溫銑削試驗系統(tǒng)Fig.4 Cryogenic milling test system

表4 不同溫度的氮氣液氮混合比例

采用L16(44)正交試驗方案進行鈦合金低溫銑削試驗研究，以射流溫度t、每齒進給量fz、銑削速度vc、徑向切削深度ae四個影響因素作為正交因素，各因素分別選4個水平。所選試驗參數(shù)以及對應的測量結(jié)果如表5所示。每組參數(shù)所對應的工件表面粗糙度測量3次，并記錄其平均值。圖5所示為銑削參數(shù)vc=90 m/min、fz=0.1 mm、ae=1.4 mm和液氮射流(t=-196 ℃)條件下的工件已加工表面三維形貌。

表5 正交銑削試驗方案及結(jié)果

圖5 液氮射流條件下的加工表面形貌Fig.5 Machined surface morphology under LN2 Jet

2 表面粗糙度預測模型

2.1 表面粗糙度經(jīng)驗模型的建立及驗證

為研究表面粗糙度Sa受射流溫度t、每齒進給量fz、銑削速度vc與徑向切削深度ae四個參數(shù)影響的程度，本文將表面粗糙度Sa的經(jīng)驗模型用指數(shù)函數(shù)形式表示，即

(1)

其中，系數(shù)C取決于銑削參數(shù)以及銑削條件；b1、b2、b3、b4為待求指數(shù)，指數(shù)值越大，表明所對應的參數(shù)對表面粗糙度的影響越大。對式(1)采用多元線性回歸方法進行數(shù)據(jù)擬合，可得表面粗糙度經(jīng)驗公式為

(2)

為判斷回歸模型的可靠性并檢驗其擬合程度，利用上述數(shù)據(jù)對模型進行了F顯著性檢驗，F(xiàn)檢驗的計算結(jié)果見表6。

表6 F檢驗結(jié)果

查閱F檢驗表，對于給定的顯著性水平α=0.01，分子自由度m=4，分母自由度n=11，F(xiàn)檢驗標準值F0.01(4，11)=5.67，而統(tǒng)計量計算值F=32.31遠大于前者，表明表面粗糙度Sa、射流溫度t、每齒進給量fz、銑削速度vc、徑向切削深度ae之間的回歸關(guān)系顯著，回歸系數(shù)R2=0.92表明擬合優(yōu)度良好。

2.2 表面粗糙度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立及驗證

本文所建立的表面粗糙度BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型采用3層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)(即輸入層、隱藏層和輸出層)。以射流溫度t、每齒進給量fz、銑削速度vc與徑向切削深度ae四個參數(shù)為輸入樣本，故輸入層節(jié)點為4，以表面粗糙度Sa為輸出樣本，故輸出層節(jié)點為1。隱藏層節(jié)點計算經(jīng)驗公式為

(3)

其中，i、j、k分別為輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點數(shù)，b為[0，10]范圍內(nèi)的常數(shù)。

圖6 4-5-1神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)Fig.6 4-5-1 neural network structure

在MATLAB中編程建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，其基本參數(shù)和函數(shù)見表7，選擇均方誤差(mean-square error, MSE)作為性能函數(shù)，訓練目標誤差設為eMSE=1×10-4μm2。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的流程圖見圖7。

表7 神經(jīng)網(wǎng)絡基本參數(shù)和函數(shù)

圖7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的建立Fig.7 BP neural network algorithm establishment

采用正交試驗數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的樣本數(shù)據(jù)，將編號為4、7、10、13四組試驗作為驗證所訓練表面粗糙度BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測能力的樣本，將其余12組試驗作為該BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的學習樣本。為消除輸入輸出樣本參數(shù)之間量綱的影響，將輸入輸出參數(shù)數(shù)據(jù)樣本歸一化，其表達式為

(4)

其中，XN為初始數(shù)據(jù)，xN為歸一化之后的數(shù)據(jù)，N為試驗編號，Xmax、Xmin分別為初始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。

圖8為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練曲線，可知訓練過程在迭代7次后達到了預測精度，由表8可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測值與試驗值接近，計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測誤差在4%以內(nèi)，平均相對誤差為2.52%，誤差變化較為均勻。由此可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡低溫銑削鈦合金表面粗糙度預測模型具有較高的預測精度，能夠根據(jù)切削條件很好地對銑削表面粗糙度進行預測。

圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練曲線Fig.8 BP neural network training curve

表8 表面粗糙度預測結(jié)果及誤差

2.3 經(jīng)驗模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的對比分析

為進一步驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法在低溫銑削鈦合金表面粗糙度預測上的有效性與穩(wěn)定性，本文通過改變射流溫度和銑削速度開展了9組試驗，其中每齒進給量fz=0.1 mm、徑向切削深度ae=1 mm保持不變，試驗方案如表9所示，將神經(jīng)網(wǎng)絡與經(jīng)驗公式的預測結(jié)果與測量值進行對比來驗證兩種方法的泛化能力。表10客觀地呈現(xiàn)了兩種預測方法的性能與優(yōu)劣。

表9 試驗方案

表10 表面粗糙度預測值對比

通過表10能夠分析得出，經(jīng)驗模型預測值與試驗值的均方誤差為1.73×10-4μm2，最大相對誤差為8.81%，平均相對誤差為3.93%，誤差變化幅度較大。神經(jīng)網(wǎng)絡預測值與試驗值的均方誤差為3.53×10-5μm2，最大相對誤差為3.64%，平均相對誤差為1.69%，誤差變化幅度較小。研究結(jié)果表明，在預測低溫銑削TC17鈦合金表面粗糙度時，與經(jīng)驗模型相比，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測精度和泛化能力更高，可更好地實現(xiàn)各參數(shù)對表面粗糙度影響的預測。在實際加工過程中，應用神經(jīng)網(wǎng)絡方法預測加工表面粗糙度可更好地指導實際生產(chǎn)。

3 結(jié)論

(1)射流溫度和銑削參數(shù)對低溫銑削TC17鈦合金表面粗糙度有顯著影響，通過正交試驗結(jié)果建立的表面粗糙度經(jīng)驗模型表明，各自變量對表面粗糙度影響大小的主次順序依次為:每齒進給量，射流溫度，徑向切削深度，銑削速度。統(tǒng)計檢驗結(jié)果表明，此模型呈高度顯著檢驗狀態(tài)。

(2)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了表面粗糙度的預測模型，分析比較經(jīng)驗公式和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結(jié)果可知，后者對表面粗糙度預測的精度更高，且泛化能力更強。因此，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立低溫銑削TC17鈦合金的表面粗糙度預測模型較經(jīng)驗模型能更好地反映表面粗糙度與銑削過程中各參數(shù)的量化關(guān)系。