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CFRP钻削有限元仿真及轴向力预测

2021-11-16韩文东张银飞曹玲玲

西安工程大学学报 2021年5期
关键词:合板进给量主轴

李 晶,韩文东,张银飞,彭 镇,曹玲玲

(1.西安工程大学 机电工程学院,陕西 西安 710048;2.绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院,浙江 绍兴 312065)

0 引 言

碳纤维复合材料因其自身优良的强度质量比、抗疲劳性和耐腐蚀性,是替代传统材料的良好材料[1-2]。碳纤维复合材料广泛应用于航空航天、高速列车、汽车、医疗等领域[3]。为满足CFRP构件的装配,在CFRP构件固化成形后,需要进行钻孔、切边等机械加工[4-5]。但是碳纤维复合材料层间结合强度较低,钻削加工中产生的应力集中会导致钻孔时产生分层现象。分层损伤会使得构件强度降低,进而影响CFRP构件的服役寿命[6-8]。

国内外学者在碳纤维复合材料钻削领域有广泛的研究和成果。SU等提出了一种新的钻铣复合工艺,这种钻铣复合工艺可以明显地减少钻孔阶段产生的轴向力以及轴向力引起的损伤[9]。KONG等为了降低CFRP轴向力以及抑制轴向力引起的损伤,提出了一种ODR新型刀具,可以有效地降低轴向力和切削温度,提高钻孔质量[10]。PHADNIS等为了研究产生损伤时的临界轴向力和扭矩,建立了CFRP钻削三维仿真模型和预测模型,得到的预测结果与实验结果基本一致[11]。FEITO等开发了完整的钻削模型,通过仿真实验验证了模型的正确性,并通过建立分层预测模型,发现CFRP钻削分层损伤的主要影响因素来自轴向力[12]。ISBILIR等采用Hashin准则建立CFRP三维钻削仿真模型,来研究切削速度、进给量对轴向力、扭矩和分层的影响[13]。LIU等分析了纤维方向对钻削的影响和CFRP/金属叠层的钻削规律,建立了不同钻削阶段全周期轴向力的预测模型[14]。唐宁等应用自适应神经模糊推理系统对CFRP钻削轴向力进行了有效的预测[15]。UHLMANN等为了研究切削速度、进给速度对刀具磨损、工件质量的影响,采用高主轴转速加工CFRP,结果表明:高速切削CFRP时,产生的切削力比常规切削速度产生的切削力低[16]。BONNET等对CFRP钻削轴向力进行曲线拟合,发现切削刃与纤维夹角为45°时,轴向力最大;夹角为135°时产生的轴向力最小[17]。

综上所述,钻孔主要以剪切作用为主,连续壳单元不能体现厚度方向的剪切应力。本文应用Fortran语言编写VUMAT子程序,并在层与层之间加入Cohesive黏性单元,建立三维实体钻削仿真模型。以主轴转速、进给量为变量设计正交试验对轴向力进行研究,并建立轴向力预测模型与仿真结果进行比较,计算预测模型的误差范围。

1 钻削有限元模型建立

1.1 CFRP钻削模型

钻削刀具选择硬质合金麻花钻,用SolidWorks建立直径为6 mm的麻花钻模型,麻花钻的顶角为118°,麻花钻材料为硬质合金YG8,密度为14 500 kg/m3,弹性模量为640 GPa,泊松比为0.23。

树脂基碳纤维复合材料层合板是由单向板按照具体的铺层设计,利用树脂胶黏结,再经高温固化而成。基体不仅是纤维之间载荷传递的载体,还可以起到增强层合板韧性的作用,碳纤维作为增强基,具有增强强度和承载作用。层合板工件的规格为25 mm×25 mm×2 mm,且每层厚度一致,其铺层角度及顺序为[-45°/90°/45°/0°/0°/45°/90°/-45°],应用Abaqus/CAE有限元仿真软件建立钻削模型,如图1所示。

图1 CFRP钻削模型Fig.1 CFRP drilling model

树脂基碳纤维复合材料层合板T700性能参数见表1。

表1 层合板T700性能参数Tab.1 Performance parameters of laminated plate T700

为2,碳纤维层合板的厚度方向定义为3。

仿真模型中Cohesive材料参数见表2[18]。

表2 Cohesive材料参数Tab.2 Material parameters of Cohesive

1.2 模型定义与网格划分

为了模拟实际的钻削实验条件,将工件完全固定即限制工件的6个自由度,钻削刀具因其材料各向同性的属性,定义为刚体,并选取轴线方向上的参考点赋予转速和进给量。正确的网格单元类型和合适的网格单元划分是CFRP钻削模型计算精确、收敛的前提[19]。CFRP工件采用自下而上的扫掠方式进行划分,赋予工件八节点减缩积分三维实体单元(C3D8R),过渡层采用八节点三维黏性单元(COH3D8),钻削刀具设置为四节点线性四面体单元(C3D4)。钻削刀具与CFRP工件之间的摩擦系数设置为0.3[20]。

1.3 Hashin损伤准则

基于碳纤维复合材料各向异性的属性和仿真实验,应用Hashin失效准则作为材料的失效判据。Hashin准则包括纤维体的拉伸屈服、纤维体的压缩屈服、基体在横向拉伸和剪切下的屈服、基体在横向压缩和剪切下的屈服等4种失效形式[21-22],

1) 纤维体拉伸屈服(σ11≥0)

(1)

2) 纤维体压缩屈服(σ11<0)

(2)

3) 基体拉伸屈服(σ22+σ33≥0)

(3)

4)基体压缩屈服(σ22+σ33<0)

(4)

2 仿真试验

2.1 仿真试验设计

CFRP钻削产生的轴向力受众多因素影响,例如不同的转速、进给量都会造成轴向钻削力大小的改变。因此选取主轴转速n和进给量f为变量,主轴转速选取4个因素水平,进给量选取3个因素水平。以CFRP钻削仿真模型为基础,主轴转速、进给量为变量建立多水平因素的试验方案,见表3所示。

表3 试验设计及结果Tab.3 Experimental design and results

2.2 仿真结果分析

轴向钻削力主要来源于钻削刀具与工件之间的摩擦力和材料本身的抗剪切力[23],钻削过程分为4个阶段,钻削阶段如图2所示。除去材料本身特性,加工参数的选择对轴向钻削力的影响也很大,不合理的加工参数可能导致工件质量不达标。因此合理的加工参数对钻削质量很关键。

图2 钻削阶段Fig.2 CFRP drilling stage

2.2.1 主轴转速对轴向力的影响 选取1 000、2 000、3 000和4 000 r/min,4种因素水平作为仿真变量,通过仿真得到相对应的试验结果。将试验结果与其相对应的主轴转速变量进行处理得到主轴转速与轴向力之间的变化规律如图3所示。

图3 进给量、主轴转速对轴向力的影响Fig.3 Influence of feed rate and spindle speed on trust force

从图3可以看出,在进给量不变的情况下轴向力随着主轴转速的增大而减小。

2.2.2 进给量对轴向力的影响 选取0.05 mm/r、0.10 mm/r和0.20 mm/r,3种因素水平作为仿真变量。通过仿真,得到相对应的试验结果。并将试验结果与其相对应的进给量变量进行处理得到相对应的变化情况如图3所示。可以得出,在主轴转速不变的情况下,轴向力随着进给量的增大而增大。并通过与已发表的相关文献[11]比较可以发现,本文仿真得到的加工参数与钻削轴向力之间的变化规律,符合实际的CFRP钻削规律。

极差分析见表4,从表4可以看出,对主轴转速、进给量进行极差分析,可以得到进给量对轴向力的影响最显著,主轴转速对轴向力的影响次之。方差分析见表5,从表5可以看出,进给量的方差值大于主轴转速方差值,即轴向力受进给量的影响较大,受主轴转速影响次之,该方差分析结果与极差分析结果一致。

表4 工艺参数极差分析Tab.4 Analysis of extreme differences in process parameters

表5 工艺参数方差分析Tab.5 ANOVA of process parameters

3 轴向力预测模型建立

3.1 多元线性回归模型

多元线性回归方法是利用最小二乘函数对多个自变量进行建模的回归分析方法。用来研究一个应变量依赖多个自变量的变化关系,广泛的应用于经济学、工程、医学等领域[24]。

对仿真结果与加工参数进行分析,建立多元线性回归模型如公式(5)所示:

Fz=a0+a1x1+a2x2+ε

(5)

式中:Fz为轴向力;ai为常数项;ε为误差项。

通过对轴向力与主轴转速、进给量进行回归分析得到的轴向力预测模型方程如公式(6)所示:

Fz=280.92-0.03n+790.71f

(6)

3.2 二次多元回归模型

将主轴转速、进给量作为自变量,轴向力作为因变量,建立二次多元回归模型,即

b5x1x2+ε

(7)

式中:Fz为轴向力;bi为常数项;ε为误差项。

将仿真实验结果代入式(7)得到二次多元回归轴向力预测方程,即

Fz=195.92-0.04n+2 656.43f+4.810-6n2+6 200f2+0.11nf

(8)

3.3 轴向力预测精度分析

多元线性回归模型、二次多元回归模型得到的预测值与试验值对比结果如图4所示。

图4 轴向力试验值与预测值的对比结果Fig.4 Comparison of the experimental and predicted values of the trust force

从图4可以看出,多元线性回归模型得到的预测值与试验值之间的最大误差为11.3%,二次多元回归模型得到的预测值与试验值之间的最大误差为4.8%,二次多元回归模型的钻削轴向力预测精度较高,可以更好地将加工参数与轴向力之间复杂的信息关系体现出来。

4 结 论

1) 通过建立三维实体CFRP钻削仿真模型,分析得到轴向力受进给量影响最显著,受主轴转速影响最小,并且增大主轴转速可以降低钻削产生的轴向力。反之,增大进给量则会使轴向力增大。

2) 通过回归分析建立2种轴向力预测模型,多元线性回归预测模型的最大相对误差为11.3%,二次多元回归预测模型的最大相对误差为4.8%。二次多元回归预测模型的预测精度明显高于多元线性回归预测模型,预测钻削轴向力精确。

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