高速铣削参数对TC17钛合金表面变质层的影响

谭 靓，张定华，姚倡锋

(西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安 710072)

高速铣削参数对TC17钛合金表面变质层的影响

谭 靓，张定华，姚倡锋

(西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安 710072)

为优化TC17钛合金球头铣刀高速铣削参数和为控制表面变质层提供实验依据，采用中心复合响应曲面法，建立表面粗糙度预测模型，采用方差分析对模型和输入参数的显著性进行检验，分析铣削参数对表面粗糙度的影响规律，同时对高、中、低三种铣削参数水平下的残余应力、显微硬度和微观组织进行检测。结果表明：该模型可以有效预测球头铣刀高速铣削TC17钛合金后的表面粗糙度，每齿进给量和铣削宽度对表面粗糙度影响显著；铣削后表面为残余压应力状态，随着铣削参数水平的增大，表面残余压应力增大，残余压应力层在20 μm左右；表层显微硬度经历了“热软化-加工硬化-趋于稳定”的过程；表层晶粒出现了破碎、弯折，塑性变形层厚度约为10 μm。

TC17钛合金；高速铣削参数；表面粗糙度；残余应力；显微硬度；微观组织

TC17是一种富含β稳定元素的α+β两相钛合金，具有比强度高、韧性和淬透性好、断裂韧度和抗蠕变性良好、锻造温度范围宽等一系列优点，被广泛用于制造航空发动机风扇、压气机盘件和大截面的锻件，最高使用温度可达427 ℃[1]。TC17钛合金强度大、硬度高，是典型的难加工材料，在铣削过程中，单位面积切削力大、切削温度高、切屑极易黏附在切削刃上导致刀具快速磨损、破损[2-3]。上述问题会严重破坏构件加工表面变质层的均匀性。表面变质层是指在构件表层形成的微力学性能和微观组织结构沿深度方向变化的薄层；当深度为零时，表征为表面粗糙度和表面形貌，当深度不为零时，表征为残余应力场、显微硬度场和微观组织等。航空发动机整体叶盘/叶片具有薄壁、宽弦、弯掠特征，通常采用球头铣刀进行最终自由曲面的精加工[4]，铣削后表面变质层的厚度仅有几十微米[5-6]。在球头铣刀铣削加工过程中，表面变质层特征参量与铣削参数有着密切的联系，因此研究球头铣刀高速铣削参数对表面变质层的影响是十分必要的。

目前国内外学者积极地研究了铣削参数对钛合金表面变质层特征参量的影响。Rao等[7]发现Ti-6Al-4V端铣后表层深度40 μm内为残余压应力状态。Hood等[8]发现球头铣刀高速铣削γ-TiAl合金后，表面粗糙度Ra为0.3～0.6 μm，硬化层深度约为300 μm，切削速率对微观组织层状弯曲影响明显；同时针对球头铣刀高速铣削Ti-25V-15Cr-2Al-0.2C，研究发现表面显微硬度比基体(约370HK0.025)提高80HK0.025，硬化层深度约为500 μm[9]。针对TC4钛合金，杨振朝等[10]研究发现主轴转速对表面粗糙度影响显著，对显微硬度和微观组织影响不明显；李军等[11]发现铣削表面均为残余压应力状态，且随着铣削速率、每齿进给量、铣削宽度和铣削深度的增大呈增大趋势。针对TB6钛合金，史恺宁[12]和官椿明等[13]研究发现，每齿进给量对表面粗糙度和残余应力影响最大，随着每齿进给量的增大，表面粗糙度和表面残余压应力也随之增大；Yao等[14]发现切削速率在100～140 m/min，每齿进给量在0.02～0.06 mm/z范围内时，表面粗糙度Ralt;0.8 μm。

目前国内外主要开展了TC4，TB6，γ-TiAl等钛合金铣削加工表面完整性的研究，针对TC17钛合金高速铣削表面变质层的研究相对较少。本研究采用响应曲面法进行铣削实验，并对表面变质层特征参量(表面粗糙度、残余应力、显微硬度和微观组织)进行测试，开展高速铣削参数对TC17钛合金表面变质层的影响研究。

1 实验材料及方法

1.1实验材料

实验中采用TC17钛合金，其名义成分为Ti-5Al-2Sn-2Zr-4Mo-4Cr，主要化学成分为4.5%～5.5% Al，1.6%～2.4% Sn，1.6%～2.4% Zr，3.5%～4.5% Mo，3.5%～4.5% Cr，余量Ti。室温下屈服强度为1030 MPa，抗拉强度为1120 MPa[1]。热处理工艺为360 ℃/30 min；550 ℃/3～4 h；空冷。试样尺寸为20 mm×20 mm×15 mm。

1.2实验方法及设备

铣削实验在MIKRON UCP 1350五坐标数控机床上进行，主轴功率24 kW，主轴转速0～15000 r/min，最大进给速率15 m/min。刀具为四刃整体硬质合金φ7球头铣刀，刀具前角3°、第一后角10°、第二后角25°、螺旋角40°，刀具悬长为40 mm。铣削方式为固定轴顺铣，刀轴转角为30°(进给方向顺时针旋转)，刀轴倾角为30°(与试样法线夹角)，切削深度0.3 mm，乳化液冷却。

以切削速率、每齿进给量和切削宽度为自变量，采用三因子三水平的中心复合面心设计(CCF)响应曲面法实验，实验组数20组。自变量编码值和真实值见表1，其中切削速率是指名义切削速率(vc=πdn)，自变量编码值可根据式1求得。

Xi=(xi-x0)/Δx

(1)

式中：Xi为自变量编码值；xi为自变量真实值；x0为实验中心点处自变量的真实值；Δx为自变量真实值的变化步长。

表1 铣削参数编码值和真实值Table 1 Coded value and actual value of milling parameters

1.3表面变质层测试方法

采用MarSurf XR20轮廓仪沿进给和切宽方向对试样表面粗糙度进行测量，取样长度为0.8 mm，评定长度为5.6 mm；表面形貌采用Vecco NT1100光学轮廓仪进行观察，分辨率为736×480，观察面积1.2 mm×0.9 mm；残余应力采用PROTO LXRD MG2000残余应力测试分析系统进行测试，测试条件：Cu靶Kα波段，靶电压25 kV，靶电流30 mA，布拉格角142°，曝光时间2 s，曝光次数10次，焦斑大小φ3 mm，同时采用电解抛光机对试样进行剥层，测试残余应力沿深度分布，电解液为甲醇(590 mL)、乙二醇单丁醚(350 mL)和高氯酸(60 mL)的混合溶液；显微硬度采用FM-800型自动显微硬度测试仪进行测试，实验力0.25 N，保载时间10 s，测试前需沿垂直加工面的方向线切割截得样块，并进行镶样和抛光。在显微硬度测试试样上，采用JEOL扫描电镜进行微观组织观察，腐蚀液为氢氟酸(5 mL)、硝酸(25 mL)和水(70 mL)的混合溶液。

2 结果与分析

2.1表面粗糙度预测模型建立

实验方案及表面粗糙度测试结果见表2。采用多元回归分析方法对表2中的数据进行处理，获得以真实值为自变量的表面粗糙度预测模型，如式(2)和式(3)所示。

(2)

(3)

式中：Ra1为进给方向表面粗糙度；Ra2为切宽方向表面粗糙度。

为验证表面粗糙度预测模型的准确性，对式(2)和式(3)进行方差分析，结果如表3所示。

从表3中可以看出，Ra1和Ra2预测模型中回归项的P值均小于0.0001，说明模型是极显著的；失拟项的P值分别为0.1013和0.1044，均大于0.05，说明模型拟合中非正常误差所占比例小[15]；决定系数R2和校正的决定系数R2均接近于1，说明预测值与测量值非常接近，模型预测精确度较高。因此可以认为建立的表面粗糙度预测模型是有效的。

对式(2)和式(3)中各变量对表面粗糙度的影响显著性进行检验，对于Ra1来说fz和fz2是极显著的(Plt;0.0001)，ae2是显著的(Plt;0.05)，其余项为不显著；对于Ra2来说ae是极显著的(Plt;0.0001)，vc，fz，fz·ae和fz2是显著的(Plt;0.05)；其余项为不显著。分别选择极显著项和显著项对式(2)和式(3)进行简化，简化后结果如式(4)和式(5)。模型的简化将大大降低在工程应用中的数据处理量。

(4)

(5)

表2 实验方案及表面粗糙度测试结果Table 2 Experimental design matrixes and results of surface roughness

表3 表面粗糙度预测模型方差分析Table 3 Variance analysis of surface roughness model

2.2铣削参数对表面粗糙度和表面形貌的影响

图1为铣削参数对表面粗糙度的影响曲线。由图1可以看出，Ra2明显大于Ra1，但当fz过大时Ra1接近甚至大于Ra2，这主要是由于每齿进给量对进给方向残留高度的影响占主导，而铣削宽度对切宽方向残留高度的影响占主导；相对于每齿进给量来说，铣削宽度的数量级较高，对表面粗糙度的影响也大，但是fz过大时刀具会划擦试样表面导致表面粗糙度增大。表面粗糙度预测值和实测值的最大相对误差为28%，在高切削速率、大每齿进给量和小铣削宽度下，预测值和实际值之间的误差较小，预测结果比较可靠。

由图1(a)可以看出，切削速率在60～160 m/min范围内变化时，Ra1变化很小，Ra2略有上升，这是由于切削速率并不是影响已加工表面残留高度的主要因素；由图1(b)可以看出，每齿进给量在0.02～0.1 mm/z范围内变化时，Ra1基本呈线性增大趋势，Ra2在1.148～1.702 μm范围内平稳变化，这是由于进给方向残留高度随着每齿进给量的增大而增大，另一方面，每齿进给量的增大使得平均切削厚度增加，切削力增大，从而使得表面粗糙度增大；由图1(c)可以看出，铣削宽度在0.2～0.5 mm范围内变化时，Ra1基本不变，Ra2呈线性增大趋势，铣削宽度的增大导致切宽方向残留高度明显增大，因此表面粗糙度增大。

选取中心复合响应曲面法实验设计中-1低铣削参数水平(1#)、0中间铣削参数水平(15#)和+1高铣削参数水平(8#)下的试样，对三维形貌、残余应力、显微硬度和微观组织进行测试，分析铣削参数水平对表面变质层的影响。图2为1#、15#和8#实验条件下的三维表面形貌。球头铣刀铣削后的形貌为均匀间隔四周高出的盆地形状，这是由于采用一定的刀轴转角和刀轴倾角加工时，相邻两切削刃切触区域作用有一定的时间间隔，导致部分材料不能被有效切除，因此波峰和波谷规律性地出现在试样表面[16]。波峰的高度由铣削深度决定，而波谷的特征与切削振动有关。不同铣削参数下切宽方向波峰之间的距离与切削宽度保持一致，进给方向相邻轨迹之间的距离与每齿进给量相等[17]。1#实验条件下试样表面形貌均匀、紧密，残留高度较小；随着铣削参数水平的增大，残留高度之间变得稀疏且高度值不断增大。

2.3铣削参数对残余应力场的影响

图3为1#、15#和8#实验条件下获得的残余应力沿深度分布曲线。球头铣刀铣削过程中，试样在进给方向和切宽方向上受到塑性变形，从而产生机械应力，它与切削温度产生的热应力共同决定着铣削后残余应力的大小及深度[18]。塑性变形使表层产生残余压应力，而温度影响使表层产生残余拉应力。从图3可看出，低、中、高三种铣削参数水平下试样表面均为残余压应力状态，最大残余压应力均在表面，随着深度的增加，残余压应力逐渐减小并趋向于稳定。切宽方向的残余压应力略大于进给方向的残余压应力，随着铣削参数水平的增大，最大残余压应力增大，可达到-257.4 MPa，三种铣削条件下残余压应力层深度在20 μm左右。球头铣刀主要用于曲面类零件的精加工，其较小的切削深度导致低、中、高三种铣削参数水平下铣削力和温度差异不大，因此残余应力层深度较浅。

2.4铣削参数对显微硬度场的影响

图4为1#、15#和8#实验条件下获得的显微硬度沿深度分布曲线。由图4可以看出，三种铣削参数水平下，显微硬度沿深度方向的分布规律是一致的，在表面下10 μm左右显微硬度最小，随后又出现加工硬化，最后逐渐趋于稳定，表层显微硬度梯度分布经历了“热软化-加工硬化-趋于稳定”的过程。三种铣削参数水平下显微硬度影响层深度差异不大，约为30 μm。TC17钛合金导热系数小，在表层下10 μm左右区域聚积了过多的热量，导致此处显微硬度最小，呈现出软化现象，软化程度约为3.8%。

紧接着在20 μm处显微硬度迅速升高，这可能是软化层材料的膨胀对里层材料不断压缩，引起位错密度增加，出现加工硬化现象[10,12]。

2.5铣削参数对微观组织的影响

图5为扫描电镜下观察的1#、15#和8#试样表层微观组织照片。由图5可以看出，TC17钛合金基体为网篮组织，在粗大的原始β晶粒内，大量细针状或长条状的α相呈一定取向分布，且α相取向多次重复，交错排列织成网篮状。表层网篮组织发生了弯折、破碎；随着铣削参数水平的提高，铣削表面凹凸不平，塑性变形层深度略有增加，但基本在10 μm左右，微观组织中并未发现α+β相→β相的转变。

3 结论

(1)采用响应曲面法建立的表面粗糙度预测模型是显著的，在实验参数范围内可用来有效预测TC17钛合金球头铣刀高速铣削后表面粗糙度。

(2)铣削后表面形貌为均匀间隔四周高出的盆地形状，进给方向和切宽方向相邻棱脊之间的距离分别与每齿进给量和铣削宽度相等；铣削后表面为残余压应力状态，最大残余压应力位于表面，约为-250 MPa，残余压应力层深度约为20 μm。

(3)表层出现了先软化后硬化现象，不同铣削参数水平下硬化程度和硬化层深度差别不大；微观组织为网篮组织，靠近铣削表面出现了破碎、弯折，塑性变形层厚度约为10 μm。

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(责任编辑：徐永祥)

EffectofHigh-SpeedMillingParametersonSurfaceMetamorphicLayerofTC17TitaniumAlloy

TAN Liang，ZHANG Dinghua，YAO Changfeng

(Key Laboratory of Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology，Ministry of Education，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China)

In order to provide the relatively accurate experimental basis for optimizing parameters and controlling surface metamorphic layer,ball end high-speed milling experiments of TC17 titanium alloy were carried out utilizing one of experimental design techniques based on the response surface methodology.The surface roughness prediction model was built,variance analyses were applied to check the significances of surface roughness model and input parameters,the effect of parameters on surface roughness was analyzed.Meanwhile,the residual stress,microhardness and microstructure under the condition of high,medium and low level of parameters were investigated.Results indicate that the model can predict the surface roughness effectively and feed per tooth and radial depth of cut have an obvious effect on surface roughness.Compressive residual stresses are detected on all milled surfaces and surface residual stresses are increased with the increase of the level of the milling parameters.The compressive residual stress layer is approximately 20 μm regardless of milling parameters level used.The process of thermal softening,then work hardening,and finally tending to stabilize are observed in the microhardness profiles.Grains of the surface layer are broken and bent,the thickness of plastic deformation layer is approximately 10 μm.

TC17 titanium alloy;high-speed milling parameters;surface roughness;residual stress;microhardness;microstructure

10.11868/j.issn.1005-5053.2017.000101

TG54

A

1005-5053(2017)06-0075-07

2017-06-30；

2017-08-21

973项目资助

姚倡锋(1975—)，男，博士，教授，博士生导师，主要从事表面完整性、高速切削技术、抗疲劳制造技术方面研究， (E-mail) chfyao@nwpu.edu.cn。