钛合金材料切削加工参数优化和实验研究

吕嗣孝，周洪，崔建昆

（上海园菱机械实业有限公司，上海 201404）

0 引言

钛合金具有强度高、密度小的特点，同时还具有较高的疲劳寿命和优良的耐腐蚀性能,与复合材料匹配好，用于现代飞机结构件能获得良好的减重效果，同时在航天领域，钛合金材料在制造燃料储箱、火箭发动机壳体、火箭喷嘴导管、人造卫星壳体等方面也得到了广泛的应用[1-2]。钛合金还具有耐热性好的特点，是航空发动机风扇、压气机、轮盘和叶片等重要零件的首选材料。随着航空航天技术的发展，钛合金已经成为当代火箭、卫星和飞机等飞行器主要结构材料之一。

由于钛合金弹性模量低、切削力大和导热性差，综合切削性能比较差，机床加工过程中刀具的热负荷大，产生的切削温度高，切削过程稳定性差，零件易产生变形，严重制约了加工设备生产效率提升和零件加工精度的保证[3]。因此，其加工工艺优化对提高相关零件的加工质量和效率有积极的作用。

本文通过建立刀具、工件和切削过程模型，设计正交试验方案。利用极差分析说明钛合金切削过程中各因素对切削力和切削温度的影响规律，根据正交实验得出的数据，在MATLAB中利用Regress函数进行多元线性回归分析得出了刀具前角、刀具后角和切削速度对切削力的回归函数和对切削温度的回归函数。然后进行多目标遗传优化计算，得到合理的刀具前角、刀具后角、切削速度等工艺参数，并通过工艺试验的方法进行验证。

1 多目标遗传算法优化模型的建立

遗传算法是目前对于优化问题的一种常用的优化算法。多目标优化算法在各个目标函数中获得相对于整体是最优解，这意味着解集不像单目标优化只有一组解，而是由若干组解组成的解集[4]。进行钛合金切削加工优化过程中首先需要确定优化的参数，在进给量和背吃刀量一定的前提下，优化的参数有3个：刀具前角、刀具后角和切削速度。将切削力和切削温度的回归函数作为主要优化目标，将材料去除率和切削功率的优化作为辅助目标进行优化计算，切削力可以控制机床切削功率和工件的变形，而切削温度主要影响热变形和刀具的磨损。

假设刀具前角为A，刀具后角为B，切削速度为C，用以下公式分别表示出切削力和切削温度的回归方程式：

因此可以得到刀具前角A、刀具后角B、切削速度C与切削温度之间的关系为

以上述公式为遗传算法中需要优化的目标函数，而约束条件为：刀具前角的约束为0°～15°；刀具后角的约束为5°～15°；切削速度的约束为60～180 m/min。

2 优化结果

以最小切削力和最小切削温度为主要目标、以最大去除率、最小表面粗糙度和最小功率为辅助目标的遗传优化结果表格和帕累托前沿如图1所示。

图1 遗传算法优化后帕累托前沿

优化后的部分加工参数和目标函数的优化结果如表1所示。

表1 优化后的加工参数和目标函数值

3 钛合金加工优化方案的仿真及实验验证

为了在实际实验中验证钛合金优化参数对切削力和切削温度的影响，分别采用切削力测量仪和手持式测温仪测量车床切削钛合金时切削力和切削温度的变化情况。实验采用对比法，分别采用相同钛合金材料+不同的加工参数、不同的钛合金材料+相同的加工参数进行对照实验，验证优化的结果的准确性。

3.1 切削力测试试验

测力系统由应变片、放大器、采集卡和计算机数据反馈组成，工作原理主要是通过应变电阻受到力的作用，在力的作用下电阻发生改变，电阻两端电压改变，电压值通过放大器增益，最终通过采集卡模数转换到计算机，并在线处理得出数据。应变片粘贴在刀具的主切削力方向上，4个应变片在刀具上下各2片，图2、图3所示为车削试验系统。

图2 测力应变片和刀具

图3 切削力测试系统

将直径70 mm的圆形工件装夹在车床上进行外圆加工，刀具采用硬质合金钢，调整车刀角度，使车刀参数匹配成优化参数，以给定的切削速度、进给量、背吃刀量开始加工工件，表2为试验工艺参数。在切削加工过程中，测量切削力变化，取较稳定加工时切削力的平均值，得到切向切削力，结果如图4所示。

图4 切削力测试结果

表2 切削力测试工艺参数

试验结果分析得出：第一组实验的平均切削力为230 N，相比优化后的预测值误差仅为0.8%，第二组实验测得的平均切削力为235 N，相比优化后切削力的预测值误差仅为0.4%，第三组实验测得的平均切削力为123 N，与钛合金的切削力相比，相对较低。

3.2 切削温度测量

加工过程中，车刀的切削刃与工件作用下温度会不断升高，切屑也会带走一部分热量，剩余的热量会集中在工件的第一变形区，通常在前刀面沿着切削刃的部分温度最高。采用激光测温仪可以简单快速地测得加工过程中的实时温度。使用可视激光测温仪对准切削第一变形区（和刀具切削刃接触区域），通过读取显示屏上的数据，取视野中最高点的温度值为切削温度。温度场测试结果如图5所示。

图5 切削温度场

经过对试验结果切削温度场分析可以看出，优化后的加工参数在车削钛合金过程中，第一组切削温度最高为670 ℃，相对遗传算法得出的切削温度误差为2.0%，第二组切削温度最高为679 ℃，与优化结果的误差仅为1.5%。

4 结论

经过实际实验分析并计算得出：优化后的加工参数在车削钛合金过程中，切削力与优化后的解误差非常小，具有可信度。并且在相同材料、不同加工参数的情况下，可以有效降低切削力。同时在相同加工参数的情况下，铝合金受到的切削力远远小于钛合金。实验得出的切削温度与仿真和优化的结果也比较接近，因此在实际加工中可以通过优化方法合理选择切削参数，降低切削力和切削温度。