高速车削SiCp增强铝基复合材料表面粗糙度试验

王进峰,范孝良,曹雨薇,储开宇,王 凯

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院,河北保定 071003)



高速车削SiCp增强铝基复合材料表面粗糙度试验

王进峰,范孝良,曹雨薇,储开宇,王 凯

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院,河北保定 071003)

SiCp/Al复合材料高速车削时,存在表面缺陷形态多变、表面粗糙度值过大、表面质量差等问题.为了探究影响高速车削表面粗糙度的切削参数,获得较好的表面粗糙度,设计了基于切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径4个切削参数的16组正交试验.通过进行正交切削试验,获得4参数不同水平下的零件表面粗糙度值,通过田口方法研究了SiCp/Al复合材料高速车削时的最佳加工参数,并建立了表面粗糙度的经验公式.最后,再次进行切削试验,试验结果验证了两种表面粗糙度预测方法的有效性及正确性.

SiCp/Al; 高速车削; 表面粗糙度; 田口方法; 经验公式

SiCp增强铝基复合材料因其良好的物理机械性能在航空航天、精密仪器等领域应用广泛,尤其是高体积分数、小SiC颗粒粒径的铝基复合材料,因其热膨胀率较小,在温度变化较为剧烈的工程场合依然表现出良好的机械性能.但是进行SiCp增强铝基复合材料切削时,由于SiC颗粒从零件表面分离时,容易造成裂纹、孔洞等缺陷,使其加工精度较差,尤其是半精加工和精加工时,会造成表面粗糙度值变大,表面质量变差,严重制约着SiCp/Al复合材料的应用.为了在加工SiCp增强铝基复合材料时控制表面缺陷,获得较好的零件表面质量,研究人员从切削机理、试验等方面进行了卓有成效的研究.ZHOU等通过有限元仿真和试验研究了使用PCD(Polycrystalline Diamond)刀具进行SiCp/Al复合材料的材料去除过程[1].王进峰等研究了切削SiCp/Al复合材料的切屑分离过程,揭示其表面形成机制[2].ZHOU等通过有限元方法研究了边界损伤的形态和形成机理,并通过试验进行了验证[3].葛英飞等研究了超精密车削SiCp/Al复合材料的切屑形成机制及过程[4].无论是有限元仿真还是试验验证,都从表面形成机理方面揭示了表面粗糙度的形成原因.为了进一步揭示SiCp/Al复合材料的切削规律,研究影响表面粗糙度的切削参数非常与必要.李建广等研究了铣磨SiCp /Al 窄槽影响表面粗糙度的切削参数[5].ROY 利用遗传算法和模糊专家系统预测超精密加工Al6061/SiCp复合材料的表面粗糙度值[6].BABIRAK等利用田口和遗传算法研究精密切削时表面粗糙度的预测方法[7].为了研究SiCp/Al复合材料高速加工时影响表面粗糙度的切削参数,本文设计了正交试验表,进行高速切削试验.测量加工结束后零件的表面粗糙度,通过对试验数据进行处理,研究影响其表面粗糙度的因素,从而为选择合适的切削参数提供参考依据.

1 试验方案的设计

切削试验使用的数控机床为LG Mazak,如图1所示.刀具选用PCD刀具,如图2所示.表面粗糙度仪为TR200,如图3所示.零件为Φ25的棒料,如图4所示,其尺寸及其他参数信息见表1.

表1 零件参数及其机械性能

图1 LG Mazak 数控车床Fig.1 LG Mazak CNC turning lathe

图2 PCD刀具Fig.2 PCD tool

影响零件加工表面粗糙度的因素有很多,譬如切削用量、刀具几何参数、工件的力学性能等.本文以切削速度(主轴转速)、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径4个切削参数作为探究影响表面粗糙度的因素,进行切削试验.设计的试验参数水平表见表2,其中主轴转速、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径作为输入,测量的表面粗糙度值作为输出.为确保测量数据的准确性,同一表面的粗糙度值测量5次,正交试验表及表面粗糙度测量结果见表3.

图3 表面粗糙度仪TR200Fig.3 Portable surface roughness TR200

图4 10%SiCp/Al样件Fig.4 Sample part of 10%SiCp/Al

表2 试验参数水平表

2 利用田口方法处理表面粗糙度值

对于高速加工的SiCp增强铝基复合材料,表面粗糙度值越小越好,因此,属于小参数设计,其输出值表面粗糙度的信噪比为

(1)

式中:S为信号的功率;N为噪声的功率;Ra为表面粗糙度;i=1,2,3,…,n(其中n为5).

根据式(1)可求得各试验方案的信噪比,为了便于计算,在各信噪比基础上增加10 dB,结果如表3所示.

(2)

式中：j= 1,2,3,…,N(N=16);Sj为第j个试验方案的信噪比,计算结果见表3.

为了确定各切削参数对最终表面粗糙度的影响程度,还需对各参数在不同水平上进行方差分析,求出各切削参数对表面粗糙度的显著性影响,具体计算过程如下.

① 各试验方案信噪比求和,取平方,得出CT值：

(3)

② 计算各切削参数在各个水平的信噪比之和

(4)

③ 计算各切削参数信噪比波动

(5)

式中：SSz为第z个参数的信噪比波动.

(6)

表3 试验结果及信噪比

经过计算可求得各个切削参数的各个水平信噪比的和及平均值,各个切削参数的波动见表4.

表4 各试验参数及水平的信噪比分析

表3的最后一列为信噪比波动大小,反映的是4个切削参数造成表面粗糙度值波动的大小.波动数据表明:参数A(切削速度)对表面粗糙度影响最为显著,参数B(进给量)和参数C(切削深度)对表面粗糙度影响较为显著,而参数D(刀尖圆弧半径)对表面粗糙度影响最不显著.

为了确定各个切削参数的最佳值,将表3中各个切削参数在各个水平的信噪比平均值如图5表示.

图5 不同参数不同水平信噪比波动图Fig.5 Fluctuation of S/N ration on different level of differentparameters

从图5可看出:参数A中第3水平信噪比平均值最大,表明相对其他水平,水平3形成的零件表面粗糙度值较小;参数B中第4水平信噪比平均值最大;参数C中第1水平信噪比平均值最大;参数D中第2水平信噪比平均值最大.参数组合A3B4C1D2,主轴转速4 500 r·min-1、进给量0.2 mm·r-1、切削深度0.25 mm、刀尖圆弧半径0.3 mm为最佳的切削参数组合.

3 表面粗糙度的预测

当利用田口方法对影响SiCp/Al复合材料的切削参数进行了显著性分析后,确定了最佳切削参数组合为A3B4C1D2.但是该参数组合并不在16组正态切削试验中,因此需要估算其产生的表面粗糙度大小,其计算过程如下:

最佳参数组合产生的表面粗糙度信噪比可通过如下计算：

7.502dB

(7)

对应的最佳表面粗糙度为

(8)

为了进一步分析最佳表面粗糙度值及其切削参数,验证田口方法预测的最佳表面粗糙度值的准确性,根据正交试验表面粗糙度测量结果,通过Matlab 2015建立表面粗糙度与切削参数的四元二次方程如下:

Ra= 1.715 1+0.343 8A-1.35B+1.068 1D+

0.067 7A2+0.104 1B2+0.011 1C2-

0.100 5D2+0.000 8AB-0.099 4AC-

0.101 3AD+0.238 7BC-0.000 5BD-

0.141 5CD

(9)

当参数组合A2B4C1C1时,其表面粗糙度为0.332 1μm,该值比田口方法预测的最佳表面粗糙度值要小,且其参数组合与田口方法获得的最佳切削参数组合不一致.为了验证两种预测方法的正确性和准确性,再次进行了切削试验,获得的表面粗糙度值与预测值的对比结果见表5.

4 结论

通过研究工作,两种方法的计算结果和试验结果表明:

表5 最佳切削参数及表面粗糙度

(1) 对SiCp/Al复合材料高速车削表面粗糙度而言,切削速度影响最大,进给量其次,切削深度再次,刀尖圆弧半径影响最小.

(2) 田口方法和多项式经验公式两种方法基本上都能够较为准确地预测表面粗糙度,与试验结果误差在5%以内.

(3) 最佳切削参数组合和最小表面粗糙度值预测方面,多项式经验公式的预测准确率要高于田口方法.

[1] ZHOU L,HUANG S T.Finite element and experiment studies of the cutting process of SiCp/Al composites with PCD tools [J].International Journal Advanced Manufacturing Technology,2011,52(5):619-626.

[2] 王进峰,储开宇,赵久兰,等.SiCp/Al复合材料切削仿真及试验研究[J].人工晶体学报,2016,45(7):1756-1964.

WANG J F,CHU J L,ZHAO J L,et al.Cutting simulation and experiment of SiCp/Al composites[J].Journal of Synthetic Crystals,2016,45(7):1756-1964.

[3] ZHOU L,WANG Y,MA Z Y,et al.Finite element and experimental studies of the formation mechanism of edge defects during machining of SiCp/Al composites[J].International Journal of Machine Tools & Manufacture,2014,84:9-6.

[4] 葛英飞,徐九华,杨辉.SiCp/Al复合材料超精密车削切屑形成机制及形成过程模型[J].兵工学报,2015,36(5):911-920.

GE Y F,XU J H,YANG H.Chip formation mechanisms and the process model during ultra-precision turning of SiCp/Al composite[J].Journal of China Ordnance,2015,36(5):911-920.

[5] 李建广,姚英学,赵航,等.SiCp /Al 窄槽的铣磨试验研究(Ⅱ):表面粗糙度[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(9):57-61.

LI J G,YAO Y X,ZHAO H,et al.Experimental research on mill-grinding SiCp/Al narrow slot.Part II:surface roughness[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2012,44(9):57-61.

[6] ROY S S.Design of genetic-fuzzy expert system for predicting surface finish inultra-precision diamond turning of metal matrix composite[J].Journal of Materials Processing Technology,2006,173:337-344.

[7] BABIRAK E,MOHANA K M,SENTHIL P.Effect of high speed turning operation on surface roughness of hybrid metal matrix(Al-SiCp-fly ash)composite[J].Journal of Mechanical Science and Technology,2016,30(1):89-95.

Experimental investigations of surface roughness in high-speed turning of SiCp/Al composites

WANG Jinfeng,FAN Xiaoliang,CAO Yuwei,CHU Kaiyu,WANG Kai

(School of Energy,Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,Hebei,China)

The various surface defects and the large surface rough value have to been faced in high-speed turning of SiCp/Al composites.To research the cut parameters on surface roughness in high-speed turning and achieve the better surface roughness value,16 orthogonal experiments are designed based on cut speed,feed rate,depth of cut and nose radius.Surface roughness value on 4 different levels of 4 parameters is achieved,the optimum cut parameters are researched by Taguchiapproachin High-speed Turning ofSiCp/Al Composites,and empirical formula on surface roughness is built accordingly.Finally,cut experiments are conducted again and the experimental results verify the effectiveness and accuracy of Taguchiapproach and empirical formula approach.

SiCp/Al; high-speed; surface roughness; Taguchi; empirical formula

国家自然科学基金资助项目(51301068);河北省自然科学基金资助项目(E2014502003);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(17MS63);河北省高等学校科学技术研究资助项目(Z2015127)

王进峰(1977-),副教授,博士.E-mail:wjf266@163.com

TH 142-2

A

1672-5581(2017)01-0062-05