高性能發(fā)動機用蠕墨鑄鐵銑削工藝優(yōu)化研究

王才成 李廣田 祁小玲 丁澤 閆聰

（1.內燃機與動力系統全國重點實驗室，濰坊 261001；2.山東大學，濟南 250000；3.林德液壓（中國）有限公司，濰坊 261061）

1 前言

蠕墨鑄鐵是下一代大功率柴油機的新材料[1]。蠕墨鑄鐵具有優(yōu)異的抗拉強度、耐熱性、耐磨性和抗疲勞性，可以減輕發(fā)動機質量、提高氣缸壓力[2]。據報道，蠕墨鑄鐵發(fā)動機的質量比灰鑄鐵發(fā)動機的質量約低9%[3]。當前蠕墨鑄鐵已經用于福特F-150 皮卡車、3.3L 奧迪V8 TDI 和4.0L 寶馬V8 發(fā)動機，表明蠕墨鑄鐵發(fā)動機的性能優(yōu)于灰鑄鐵[4-5]。

蠕墨鑄鐵是介于灰鑄鐵和球墨鑄鐵之間的中間材料。蠕墨鑄鐵的力學性能與球墨鑄鐵相近。在蠕墨鑄鐵中，復雜的珊瑚狀石墨形態(tài)和圓形邊緣導致石墨和鐵基體之間有很強的粘附力，這是蠕墨鑄鐵機械性能得以改善的主要原因。由于蠕墨鑄鐵拉伸強度越高、導熱系數約為灰鑄鐵的78%[6-8]，因此，加工中的切削力大[9]、產生的熱量更容易累積，從而增加刀具磨損，從而導致蠕墨鑄鐵的生產成本更高，這一問題嚴重阻礙了蠕墨鑄鐵的大規(guī)模生產。以往研究表明，低速加工灰鑄鐵的刀具壽命（Vc≤200 m/min）是蠕墨鑄鐵的兩倍，而高速加工灰鑄鐵的刀具壽命（Vc≥400 m/min）比蠕墨鑄鐵長20 倍[10]。近年來，隨著蠕墨鑄鐵在發(fā)動機材料中的應用日益廣泛，蠕墨鑄鐵加工受到了廣泛的研究關注。切削參數（線速度V、進給速度Vf和切削深度ap）對加工效率、刀具壽命和表面質量起著至關重要的作用。Ni 等人[11]通過田口試驗分析了V、Vf、ap和切削力Fz之間的關系，并提出了切削力預測模型。結果表明，V與Fz呈負相關，而Vf、ap與Fz呈正相關。Guo 等[12]使用頻率調制技術輔助蠕墨鑄鐵的高速加工，發(fā)現切削速度超過500 m/min后，刀具熱化學磨損明顯減少，刀具的使用壽命比傳統加工方法延長至少20 倍。Kuzu 等人[13]使用田口方法測試不同的切削參數，結果表明，進給速度Vf對表面粗糙度Ra的影響最大，在不同的V下，Ra隨Vf的增加而增加。文獻[14]采用單因素實驗研究了蠕墨鑄鐵銑削加工的工藝技術。結果表明，蠕墨鑄鐵銑削加工的切屑為較規(guī)則的螺旋管狀；高的切削速度和小的進給量能有效改善切屑背面褶皺和層積現象；蠕墨鑄鐵銑削刀具的失效機理為粘結磨損、氧化磨損和擴散磨損，并在其相互影響下導致刀具磨損失效，基本未出現崩缺等異常現象。文獻[15]通過選擇適合加工蠕墨鑄鐵的切削液，可以有效降低生產成本。試驗結果表明俄美達切削液加工蠕墨鑄鐵效果最好，其后刀面磨損形式是涂層磨損。以上科研工作者針對蠕墨鑄鐵的切削加工已經進行了許多研究，并優(yōu)化蠕墨鑄鐵的加工參數，但是由于蠕墨鑄鐵材料、刀具和設備的不同，蠕墨鑄鐵的最佳切削參數尚未得到。

作為高性能柴油機最理想的材料，蠕墨鑄鐵的加工難度嚴重阻礙了其批量生產。高性能柴油機對表面質量有嚴格的要求。根據生產經驗，當表面質量較差時，漏水、漏氣、漏油的可能性增大，嚴重影響高性能發(fā)動機的性能。本研究與生產實際相結合，采用BP 神經網絡優(yōu)化蠕墨鑄鐵的銑削工藝，理清銑削工藝對蠕墨鑄鐵表面的石墨形態(tài)、表面粗糙度以及切削厚度的影響規(guī)律，為蠕墨鑄鐵的銑削加工提供技術支持。

2 試驗方法

2.1 工件材料

蠕墨鑄鐵工件的化學成分如表1 所示。毛坯尺寸200mm×50mm×50mm。根據GB/T 26656—2023《蠕墨鑄鐵金相檢驗》，蠕墨鑄鐵(CGI)-450 蠕墨度可達80。

銑削加工的機床為臺灣喬福VMC-1300HD，最大主軸轉速：4 500 r/min，三軸行程為1 300/850/710 mm?；趯W者對蠕墨鑄鐵加工刀具的研究，發(fā)現在蠕墨鑄鐵發(fā)動機缸體工作面精加工銑削工況下，就刀具壽命而言，銑削蠕墨鑄鐵時，選取涂層硬質合金刀具比選取陶瓷刀具更好。因此本實驗選用的面銑刀刀盤直徑63 mm，刀桿型號為EMRW6R，刀片型號RDMT1240MO-TN-ZT30，涂層為TiN 的超硬化學氣相沉積(Chemical Vapor Deposition, CVD)涂層，切削液選用俄美達牌，圖1 為刀桿實物圖。采用掃描電子顯微鏡SEM(型號為FEI200，FEI 公司，美國)觀察樣品表面形貌。蠕墨鑄鐵采用苦味酸腐蝕后進行金相檢測。

圖1 刀桿實物示意

2.2 試驗設計

在銑削加工過程中，切削速度V、進給速度Vf和切削深度ap為影響表面粗糙度最主要的加工參數。以蠕墨鑄鐵RuT450 加工后的表面粗糙度為目標，對3 個加工參數選取不同水平值，設計了25組實驗，采用MitutoyoSurftestSJ-310 表面粗糙度儀測量粗糙度值。試驗參數及因素水平見表2。在25 組加工參數不同組合及對應的表面粗糙度數據中，選取前17 組作為預測模型的訓練集，后8 組為預測模型的測試集。

表2 蠕墨鑄鐵銑削因素試驗表

3 試驗結果與分析

3.1 蠕墨鑄鐵的微觀組織

從圖2 可以看出，鐵素體是石墨周圍灰色的塊狀相，珠光體大多呈片狀，還具有少量的點狀珠光體。由于試樣的碳當量應在共晶成分附近，其在發(fā)生共析反應的過程中應析出二次滲碳體，但二次滲碳體析出時，鐵液中已存在共晶滲碳體，且二次滲碳體單獨形核需要很高的結晶條件，故二次滲碳體應吸附在共晶滲碳體表面，促進共晶滲碳體的長大，即自由滲碳體的含量應較少。圖2c中試樣的石墨周圍既存在珠光體也存在鐵素體，珠光體基本均為片狀珠光體，但如箭頭標示處也存在少量的粒狀珠光體。珠光體的片層細小、均勻、清晰、位相變化多。此外，基體中還存在游離鐵素體。

圖2 蠕墨鑄鐵的微觀組織

從圖3 可以發(fā)現蠕鐵中石墨的形狀、數量及分布存在明顯的差異。試樣中存在蠕蟲狀和球狀2種形態(tài)。圖3a中A區(qū)域和圖3c的石墨呈現短厚，端部圓鈍，呈彎曲狀，該試樣的石墨為典型的蠕蟲狀石墨，石墨的長寬比約為5～11。圖3b的試樣石墨呈現球狀，內部鑲嵌蠕化劑。從圖中能夠清晰地看到，該試樣的球狀石墨呈孤立的多邊形而存在，其具有鮮明的年輪狀結構特征，整個石墨球被一些輻射狀條紋劃分成多個扇形，表現出了球狀石墨的多晶體特征，以上的諸多特征說明該球狀石墨的表面光潔度不太高。此外，還存在少量彼此孤立的、表面不平整的厚片形及直徑與片厚度相當的點狀石墨。圖3d 為蠕墨鑄鐵加工前的石墨形態(tài)與球化的統計分析，是以直徑為120 μm、60 μm、30 μm、15 μm 為邊界，獲得的單位面積上石墨個數的統計結果。由圖可見蠕墨鑄鐵內大直徑的球狀石墨較少，多數集中在15 μm左右。

圖3 未腐蝕蠕墨鑄鐵的石墨形態(tài)

3.2 蠕墨鑄鐵銑削工藝的優(yōu)化

蠕墨鑄鐵銑削工藝優(yōu)化試驗及測量結果見表3。

表3 蠕墨鑄鐵銑削工藝優(yōu)化試驗及測量結果

表4 是依據表3 的實驗結果給出的計算結果，其中10 個重要參數：K1、K2、K3、K4、K5、S1、S2、S3、S4 和S5。Ki（i=1,2,3,4,5）為25 列中數字與“i”對應的切削厚度之和。Si（i=1,2,3,4,5）為25 列中數字與“i”對應的表面粗糙度之和。范圍H1 和H2是通過正交試驗可以直觀分析的主要指標。H1定義為相應系數列中最大K值和最小K值之間的差。H2 定義為相應系數列中最大S值和最小S值之間的差，分別用公式（1）和（2）表示。

表4 蠕墨鑄鐵銑削工藝優(yōu)化結果

H1 和H2 反映了各因素對切屑厚度和表面粗糙度的影響程度。一般來說，每列的數值并不相等，這表明每個因素對指數性能的影響是不同的。數值越大，說明指標的影響越大。由表4 可知，對于切削厚度而言，切削速度＞進給量＞背吃刀量；對于表面粗糙度而言，切削速度＞進給量＞背吃刀量，所以背吃刀量的影響是最小的，但由于有兩個目標函數，在滿足切削厚度最優(yōu)值時難以滿足表面粗糙度最優(yōu)。所以正交試驗僅驗證了各因素的重要性順序。它只考慮這些實驗點之間的最優(yōu)值，沒有考慮整個實驗范圍的最優(yōu)值。

為了進一步研究銑削工藝參數對切屑厚度和表面粗糙度這兩個目標的綜合影響，利用正交試驗結果構建了BP 神經網絡。將表3 中的25組數據選取70%（試驗1 到17）用來進行訓練，這些數據在訓練過程會呈現給網絡，并根據網絡的誤差進行調整；15%的數據（試驗18 到21）被用來測量網絡泛化，并在泛化停止改善時停止訓練。

BP 神經網絡模型由輸入層的3 個神經元和輸出層的兩個神經元組成。在網絡設計中，隱藏層中的神經元數量設置為20 個。根據模型的結構和算法對訓練樣本進行訓練。當性能的均方誤差（MSE）水平令人滿意時，訓練停止。根據公式（3）計算確定網絡性能的均方誤差（MSE）。5 個訓練周期后，MSE 為0.21573。訓練誤差曲線如圖4 所示。

圖4 BP網絡訓練過程

為了確認BP 神經網絡模型的準確性，剩余的4 組試驗（表3 中的試驗22～25）被用作網絡的測試樣本，查看訓練后的網絡模型的表現。

圖5 顯示了訓練得到的BP 神經網絡模型測試值與實際值相關性分析，回歸R值表示輸出和目標之間的相關性。R值為1 表示密切關系，0 表示隨機關系。

圖5 BP神經網絡模型測試值與試驗值相關性分析

從圖5a 可以看出，通過BP 神經網絡模型能較好地捕捉到符合實際測量值的變化趨勢，訓練預測值與試驗值有很好的一致性。圖5b 是模型的泛化訓練，即通過數據的外延，考察訓練模型的適應性，從圖中可以看出，泛化訓練的相關性達到0.93，說明模型的精度值得信賴。圖5c 是模型的預測值與試驗值相關性考察，從圖中可以看出，預測值與試驗值的相關性達到0.98，說明預測值與試驗值高度一致。通過BP 神經網絡模型能較好地捕捉到符合試驗值的變化趨勢，由圖5d 曲線可知，25 組預測值與試驗值同樣具有較好的一致性。因此，在蠕墨鑄鐵的表面粗糙度預測上，遺傳算法能得到更好的預測效果。從圖5c 預測曲線可以直觀看出，預測值與試驗值的相關性R達到97.98%。這25 組正交試驗數據在試驗和計算中由于每個因素都包含一定的梯度，這使得精度很差，影響了試驗結果。為了縮小試驗數據的范圍，更接近全局最優(yōu)解，在BP 神經網絡的多目標優(yōu)化中需要進行細化分析。細化分析的方法基于各種因素的影響程度。對于影響因素較大的，選擇細化分析，對于影響因素較小的，選擇最佳水平。在上述實驗中，影響切屑厚度和表面粗糙度的兩個主要因素是切削速度和進給量。所以確定背吃刀量為0.08～0.1 mm 范圍內變化，只考慮其余兩個重要因素。以切削速度和進給量2 個因素為自變量，以切屑厚度和表面粗糙度為因變量。根據BP 神經網絡的預測值繪制三維曲面。三維曲面模型能夠實現對蠕墨鑄鐵銑削加工的表面粗糙度的精確預測，可以預先判斷加工零件的表面粗糙度值是否符合實際生產的要求，同時也可以得到正確的加工參數與表面粗糙度之間的關系。在實際加工過程中，可通過預測的表面粗糙度值及與加工參數的相關關系，逆向追溯加工參數，進行加工參數的優(yōu)化，改進零件的表面粗糙度，保持加工過程質量的穩(wěn)定。

當背吃刀量在0.08～0.10 mm 范圍內變化時，進給速度和切削速度對表面粗糙度的影響如圖6 所示。從圖6 可以看出，切削速度與進給速度對表面粗糙度有較大的影響，切削速度越大，表面粗糙度越小，隨著進給速度的增大，表面粗糙度波動較大。當切削速度大于2.8 m/s 時，且進給速度選取600/620/640/660 mm/min 時，得到的表面粗糙度值Ra在1.0～2.0 μm 之間，此時工藝選擇窗口較寬。當切削速度大于2.8 m/s 時，且進給速度大于700 mm/min 時，也可得到1.0～2.0 μm 之間的表面粗糙度值Ra，但此時的工藝選擇窗口較窄。從加工參數與表面粗糙度的相關關系分析可知，選取較高的切削速度與較低的進給速度以及合適范圍內的切削深度，可以在蠕墨鑄鐵的銑削加工中獲得良好的表面粗糙度，但是金屬去除效率太低。

圖6 切削速度和進給量對表面粗糙度的影響

圖7 給出切削速度和進給量對切屑厚度的影響，從圖中可以看出在低的切削速度和低的進給量，以及高切削速度和高進給量時，獲得的切屑厚度較厚。在底面對角線上，即隨著切削速度與進給量的比值減小時，能獲得穩(wěn)定的切屑厚度。圖8給出切屑厚度的統計結果，表明62%以上切屑的厚度在0.09～0.15 mm 之間。綜合圖6～8 的加工參數的組合對粗糙度值、切削厚度穩(wěn)定性、切屑厚度分布的影響結果可知，獲得合適的表面粗糙度以及穩(wěn)定的切屑厚度時，優(yōu)選的加工參數選擇范圍是切削速度大于2.8 m/s、進給量大于720 mm/min、背吃刀量為0.1 mm。

圖7 切削速度和進給量對切屑厚度的影響

圖8 切屑厚度統計

3.3 優(yōu)選銑削工藝參數的試驗驗證

在優(yōu)選參數范圍內，隨機選擇銑削參數如表5 進行試驗驗證。圖9 給出試驗值與模擬值的相關性，由圖可見模擬值和試驗值之間有很好的一致性。

圖9 預測值與試驗值的相關性

表5 試驗驗證工藝參數

圖10 為實驗驗證參數下的銑削工件表面形貌。在優(yōu)化的銑削速度與進給速度下，銑削工件表面粗糙度變化不明顯。當銑削速度為2.8～3.1 m/s時，進給速度為760～780 mm/min，表面粗糙度在試驗條件下達到了最小穩(wěn)定值。由圖可見銑削工件表面石墨呈現完整的蠕蟲狀和球狀，石墨邊緣清晰可見。當切削速度超過3.2 m/s 時，蠕蟲狀和球狀石墨不在完整，呈現石墨拖尾現象，石墨邊緣不清晰。

圖10 銑削樣品的表面形貌

圖11 給出切屑的SEM照片，觀察發(fā)現在優(yōu)化的銑削加工參數下所有切屑均呈現“C”形彎曲和螺旋狀，這是因為切屑背面的變形率小于正面的變形率。切屑背面較為粗糙，相對滑動引起明顯的切屑折疊，并伴有縱向拉伸現象，如圖11a～圖11b。圖11c～圖11e為切削速度3.1～3.2 m/s、進給速度750～760 mm/min時的切屑正面形貌，由圖可見切屑正面某些區(qū)域存在微型孔洞，這是因為在加工過程中，特別是銑削速度較高時，已加工表面非常光滑，使鑄鐵中的蠕蟲狀石墨從金屬基體表面脫落；而在另一些區(qū)域由于剪切力和擠壓力的相互作用出現了裂紋，切屑沿著石墨裂紋裂開并沿著金屬基體產生塑性變形，進而產生塑性硬化效果。低銑削速度下的切屑褶皺顯著，刀具振動較大；而高銑削速度下的切屑表面較光滑，加工工件的表面粗糙度也較理想。在高速切削中，切屑顏色與工件相同，說明刀具的高速旋轉有效帶走了銑削產生的熱量，因此熱變形很小，銑削力也較為平穩(wěn)，有效保證了尺寸精度。

圖11 驗證參數的切屑形貌

4 結論

本研究測量了各種銑削工藝參數組合下蠕墨鑄鐵(Ru-450)的銑削表面粗糙度和切屑厚度，采用BP 神經網絡優(yōu)化了銑削工藝參數范圍，并對試驗后的表面形貌和切屑形貌進行了分析。主要結果總結如下。

a.銑削加工蠕墨鑄鐵的最佳工藝參數為銑削速度為2.8～3.1 m/s，進給速度為760～780 mm/min，背吃刀量0.1 mm。

b.在優(yōu)化銑削加工工藝參數下，銑削工件表面石墨呈現完整的蠕蟲狀和球狀，石墨邊緣清晰可見；銑削蠕墨鑄鐵的表面粗糙度值Ra 穩(wěn)定在1.0～2.0 μm 之間；切屑厚度的統計結果表明，切屑厚度在0.08～0.12 mm 之間切屑占62%。

c.銑削蠕墨鑄鐵時切屑主要呈螺旋形和C 形，切削過程中裂紋向石墨方向擴展，顏色接近加工材料初始色且隨銑削參數變化不大；提高切削速度和降低進給速度可有效改善切屑背面褶皺及層積現象。