TC4钛合金高速铣削加工切削参数及走刀路径优化.docx
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TC4钛合金高速铣削加工切削参数及走刀路径优化
TC4钛合金高速铳削加工切削参数及走刀路径优化
时TC4鬲速聽耦加工的切刖力以矗表面用筋度诜行研究,其最终冃的都是为了在穂定切削条件卜.寞现髙速铳刖加工切刑擄数的优4匕耀小切削力，从而械小加丁喪略提高加T.表面质址「进而提高TC4tt合金薄壁摧架宰件的住产效率，本章基于高速铳削加工试躺■提出了1C4检合金鼎速铳削如L切削掺数的选择原则’采用粒了腊法对齊逵铁削加工TC4fc**的切削参数进荷了优化•对高速帙削抑工过程中知何选择走刀方式进行探讨.利用ANSYS软件预测鞠瓏框架的受力变形”
4JTC4钛合金崙逮抚削加工切削参数的选择
4JJ切削逑度的选择
理论上切削連度提高到一定程鷹会使切削溫席降低*但是实验证明，切削TC4钛合金时.过高的刖削速度会导致门卅过热r刀刃粘辭*同HL匾度持喷升高会导致钛告金工件衷画尺开裂或氧化”甚至会随切削层度的増加而一直槌贏到怫.邸删.阖此.对T<4覆舍金进订高遼铳创加工时・切削連度不宜过高.很据高進切削H1工实验结果*用丈切削菖度不宜超过4Wm/m:
nu
4J2径向切探的述择
为避免刀尖在礎化展内切削*减小丿〕具带拟’可以遴用较大的切滦阿匚但由于钛合金宸含为好.较大的切课容畠在加工过程中产生粘JT烧刀、斯刀现彖.園此，对TC4钱合金进和高速立铳加工时.卷向切深不宜过大.根据高速切削加工实验结舉，ft大径向切探不胃超过昇具直铉的1/J.
4jj进^swaff
在ttftJJtllT的切削宴繁中迓给量对刀具的那」用厦夥响较小.锻悄况下，利用立觇刀加工诙合金时，鮒托进绘联迎定在0丄心耐历殖序内n进绘董太大・导致切削駁大『影响刀具寿侖.每转进给童最好不要小r（W5inm仏进给量太小*则会使刀刃在锁化层内切削•［同捋减中刀具的便用寿命.尤其是在高遽切削时*懂就的钛含金炖屑容易在禹温洁况F燃烧熔化脂凝结在已加工表面.爭响加工质虽。
根据高速讷削恻匸妾验第果，每转进©KHdsT'0,1mm/r»嚴大不宜翅过O.Smm/r.
4」川其他鑒数的设置
钛含金表哪谨就怎釣（Mmm,切別TC4越合金的桁加工余JR不能小干O.lmniP否
则刀刃会在硬化层上进行切削，邀成刀具严取厮损。
另外.鬲速切削仪合金时要保证充足的冷却液.可选用油雾或合成水洛性乳化液等，切刖液涼連耍快，避免使用能够霸蚀钛合金的冷却液刖.冷却液不充足时，高速切削性合金容易出現高温熾烧现線.如图4.1所示.
REI4.I盘戟速下切WTC4tt合金庐生的館烧现製
4.2TC4tt合金高速铳削加工切削参数的优化
4.2.1粒子群算法简介
遗传算法.神经网络.粒子群算法都是用于优化切削参数的常见方法.与其他算法不同的是，粒子群算法假设各粒子没育重址和体积，不包含交差和变异等操作，粒子将在n维空间内，根据粒子群已有的飞行经验.按照一定的連度飞厅.并且在大第数情况下，全部粒子都能很快的收敛于最优区域.
设＜Xtl,Xe・rX.）是粒子i此刻的位置；
vr（“，%，•・•■沧）足粒丁i此时的飞行速度；
Pr（PmP.z，…，P）是粒子i能到达的嚴佳位置.
假设要寻投冃标旳数g（x）的最小值.那么料子i所处的最佳位羔就是;
彳（什1）・
若ggMW（g）（41）
[w+a«g（祁i+D）“（£（»）
垃子群算法就是将函数的解初始化为-•群融机粒子■在解空何中不斯的向最优解的方向搜通过若干次的迭代找到垠优解所在的位買.粒子通过跟踪个体极值》和全屈极值Pbc"进行迭代，其中个体极值就足粒子木身搜索到的最佳位置，全局扱值则是整个粒子耕目前找到的最优解.
设黑群体的粒子总数为s・粒子群所经历的全局罐佳位胃PhQ）・則統子群的基木算法可以表示为
vIJ<^l>C0v1J（thC）（Pu（t）-x,（OhC3（I>J（i>Xq（O）（4.2）
计1）（43）
具中.v,（t）M粒子的速度向量：
x„（t）是粒子现在的位置：
G、G、C2是随机系数,一般Co的取値范圉是0・1：
G、C2的取値范用是0・2・其中G拎制粒子趟向自身最佳位百的步长，C2控制粒子趋向全局嚴佳位誉的步长.
粒子群算法的基本步務如下：
（1）初始化所有粒子，在允许范阳内酢机设胃粒子的初始位賈和初始速度.粒子处在N维搜索空间，那么粒子就包含N个变St；
（2）计算每个粒子的适应度，如杲当前位置和当前速度优丁初始位賈和速度，则用当前也宜代替初始位置和初始速度，井将当前位置设为聪“
（3）根撫式（4.2）和式（43）更新全局粒子的位置和建度，御到所有粒子的叶；
（4）为所有•的gs,中存在优于Pb®的，更新Pg：
（5）达到最大迭代次数时.终止程序，输岀结栗，否则转入步骤
（2）.
粒子群算法只体的流Rffl1721,如图4.2所示.
圈4.2粒于口优化算怯at程图
4.2.2切削豔数优化模型的建立
设自i个口林除数F©）・F2（x）,...»E（x）,其中xwD,—般取其中的最重姜的某个函数FiX"作为主要目标。
则寻优问题可以描述成
MinFfcfx）（44）
其中xGD*k\二｛x|F；Jx）WFa）Sf；“（x）h（i・12・・kk十l,rxeD）4.221选择优化变屋
高速切別加工工艺参敷的优化一般从四个指杯考虑，以主轴转速“、进给量f、怕向切深如、径向切深％四个因索为优化变盘建立数学模型•本文选择切削速度v（m/min）和进给址fTrnm/r）作为设计优化变瞌，而将刀具使用情况、材料参数、切削稳定性等闵索视为常嚴.
4.22.2选杼訂标换数
切削参数优化模型常用目标换数有堀高生产峑、最低生产成本等。
本文将生产成△视为已知址.以加工时间最短为冃标函数.衣达式如下：
（4・5）
其中，X「切削速度；xr进给量;d•刀具直径;L•工件长度
42.23选择约束指标
422.4建立数学模型
根据以上分析，建立以加丄丄时为i^n标的切削参数数学模型为
（4.12）
A/inF（xlyx2）
gi（xl,x2）^0,其中，k（123,4.567）
4-2J切IN畚數优化实例分析
以fli速诜削TC4钛合金为例.试验条件与TC4饮合金离速铳削加丁表面粗糙度正交试验相同「其中L=25mm,ap=0,6mm・
优化El标函数MM2空吐
约束条件为
200.96《叫M401.92F/min
0.09SfS0.2\mm/r
恥打・474n七叫:
）・边纭J⑷$045“朋
设定粒了詳规模为20,迭代次数90次，勺r产2,运用粒子群算法编程进行优化求解，切削•数优化的进化过稈图，如图4.3所示.可见当进化代«gcn-21时，粒子群就开始向着全局最优解方向收敛.
•.21
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2M300eoe图4.3粒子群进化过稈医
经优化麻的E优解，v-34S.24mAmin,f-O.2O7mm/r・此刻对应的Ra=O.42pm,最短5丁•时fn]Tmin=O.538s.在相同参数范围内，设计9次试验，将试輪给果与优化結果进行对比，以验证优化结果的准确性.验证试验设计及结果，如表4」所示.
«4.1鲨证试附设忡及结果
试脸序号
v（«n/min）
Rmm/r）
Ra（pm）
Ks）
1
200.96
0.09
0.251
2.083
2
22&08
0.12
0.297
L389
3
251.32
0.1$
0367
1.000
4
276.32
0」8
0.392
0757
5
301.44
0-09
0.321
1.389
6
326.56
0」2
0.296
0.961
7
351.85
0.15
0.415
□714
8
376.98
0」8
0.489
0.555
9
401.92
0.21
0.513
0.446
在9次验证试验中，丽7次试脸参数下的表面粗糙度值均满足表而粗糙度的要求.其中第7次试验的加工时何聂短，但仍比忧化后的衆短时fajTmin长O.057s・由此证实了采用粒子群算法进行切削参数优化的准确性.
4・3薄壁框架高速铳削加工走刀方武的选择
在铳別痔蟹零件时，刀貝路径的优化不仅对加工效率产生重烫彩响，对薄业件的加工质S■也产生至关孔要的作用.对同一表面的铳削，一般淳循分层加工的原则，即走刀过樨屮一次切深不要太大，同时将军件此袤血属F同一水平面的切刖区域进行走刀一遍・於后再进行下一个水平仙的切削，以兼顿到寒件总体的儿何对称以及沏望的两傅对称。
现就TC4软合金薄望框架零件在高速链削加工中涉及到的几种走刀方式逬行探讨.
4A1洗削方式的选择
在钱合金高速切削加工过程屮，采用收饥方式时.刀具力刃一开始就接触到钛合金加工磧化层容易导致刀刃破损.釆用逆洗方式时，切屑曲薄到厚，刀具与仕合金材料之间发生干摩擦，会导致粘用现彖严童甚至发生削刃.对比两冲饥削方式导致的后果，U合金高速铳削时宜釆用颇枕方式.如图44所示.
顺铳逆铳
BM4.4铳別方式小意圉
432进退刀方式的选择
高速铳刖加工的切削速度高，刀具和工件的相对运动较快，遊行轮廊加工时•股有3种进、退刀方式，如图4.5所示.以法线方向入刀，工件加工表面会出现刀痕.为保证切削过程平稳，提高簿壁件的加工箱度利表面质星，避免岀现刀痕，选择圆弧进迫刀方式较好。
ffi4.5进刀方实示意图
加工型腔时，遇到小面积切削或被加工表血质駐要求不高的情况，一股采用垂胃下刀方式.立铳刀衽采用垂直下刀方式时，一般先在加工袁面钻孔.或先用键憎铳刀垂胃进刀，此种进刀方法一般只用于对表面粗糙度婆求不高的愴况。
在加工较大型腔表面时一股男用螺旋下刀方式，切削平稳好，加工效率高。
斜线进刀则是螺炭下刀的一个补充方式，主要用于狭长型型腔的加工中。
由于钛合金薄堕件的加工精度要求絞高，因此要优先考虑加旋下刀方式，如图4・6所示.
图4.6螺旋下刀示意图
433拐角过渡方式的选择
对型腔拐角进行铳削加工时一般有t［线、風弧和碉环三种方式进行过渡.由于拐角处切刖力液动较大，刀轨方向突变，丿J具直径与圆角直径大小的不匹配导致加工歿出・所以在加工拐角时，要控制加工的接触长度，为不同形状的拐角采取不同的过渡策略・空腔较浅时，一般采用圆几过渡的方式，以较小的径向切深采用多次走刀的方式进行加工，清角策略，如图4.7所示。
图4.7型疫清角镀咯
在保证加工质量的前提F,不宜选择太小的径向切深，否则会降低加工效率・图4.8是在获得相同清曲效果的前提下，利用UG仿具的两种清的走刀路從。
其他切削冬数设置相同，当栓冋切深设.買为0.85mm时，需娶逬行11次走刀"加工时间为5.7s：
兰径向切深设置为127mm时.只需要进行7次進刀，加工时W4s,大大提高了加工效奉・
图4.&褊危过程走刀閱径仿史示意圈
4.4薄壁框架高速铳削加工走刀路径的优化
在立饥薄壁时.切削力和薄璧的弹性退让交互作用.使御切削面极易产生弹塑性变形菽至振动。
图4.9所示是薄率梅架立铳加工示意图.因受切削力作用•薄蟹框架苓杵在加匸过程中扱易发生弹峯性变形，导致加工稍度难以保证。
通过切削参数优化可以大大减小枕削加工过思中的切削力.从而碱小工件的受力变形.同时，走刀路径的选择对加TK®也会产生毎大的形响，对高速洗削加工薄里框架冬件的走刀路径进行规划时，不仅要以提高加工效率为目标，还要以提局加工质址为日的.尽可能通过对走刀路径杓优化来祓小加工变形.
图4,9商型也架立锥加匸示意圈
4.4.1薄確框架饶削加工走刀路径优化原理
对于高連徒削加工薄壁框架来说，薄壁框架的受力变形是产生加工误爰的主婆原因.零件的薄壁在铳削加工过程中受切削力会产生神塑性变形，从而使得薄墅件加工后的实际表而偏离于理论表面，产生加工精度谋差。
对加工误差进行预测，根据预测的课雄大小，将走刀路径偏移理论轨迹适当的距离，可以达到减小加工误差的目的。
对薄鉴框架饶削加工进行走刀路径倡移补偿时，苗先预测刀具在实际切削路径偏离了理论切削路径的距离S.然后在实际走刀轨迹偏离理论疋刀軌迹的反方向，将刀具的走刀轨迹补偿-个S的距离.得到经过补偿后的走刀轨迹.经过补偿后，实际走刀后工件表面才会和理想走刀厉的工件茨面--致（见图4」0）,这就是走刀路径优化的基本原理⑺）.
4.4.2薄壁框架饶削加工受力密形预测方法
要对薄壁框架的走刀路径进行优化，酋先必须字孵实廉切削路径偏离了理论切削路径的柜禺S的大小，因此有必要对购壁梃架在铳削加匸过程中的受力变形进行预测。
采
JflANSYSTF限元软件，对薄壁框加」•过程中的受力变形进行仿真分析，得出薄準松架某点受力的变形值，就可以估计在切別过趕中，薄空框架任意位賈的实际切削路径億离了理论切削路径的距离大小，进而对走刀路径进行补偿.便薄壁框架不件的加工变形得到有效控制.
4.4.2.1ANSYS仿直樓型的建立
岛1*铳创过程中，切削力垦随走刀过程周期性连续变化的.为体现走刀过良的连续性.在模拟切IW力时，可以把走刀过程离散成若干个切削位置，衽等距位匱节点上施m均匀栽荷来模拟走刀过稈中零件各部位的爻力变化,7\^简化的薄吁框架划分成6面体网辂，将悬梁的长度进行六等分，依次誓距取5个施加轨削力找荷的观测点（见图411）.建立事组不同尺寸蒲豐框架的有限兀模型分别加载进行观察•仿真实验中朝荷绘大值根摇铁削力试验数据选为IOON,載;荷施加方法，如图4.12所示.
IIIII
•••••
12345T
图412现列点加我历程示意图
采用匕述毅荷加我计算的方法.计算出不同尺寸薄樂框架的变形值.绘制曲线如图4.13所示。
在所选几何尺寸范悟内，薄堂的最小变形嫩约0W05nim,最大赍形fit是0.007mm・不仅可以根据薄垦交形的大水对走刀路駁进行优化，还可以根据薄岷变形量的大小.对施加的爱大载荷进行优化，遊而优化切削參数，利用这-思路.可完成薄壁框架忧削加工变彤的参数化建模，通过改变尺寸够数以及施加载荷大小.获得不同材料,不同尺寸的薄壁结构，根据不冋的枕刖力作用下的变形预為值，采取主动條正刀具路径的方法.减少薄舷框架零件的加工溟英.
长60mm,不冋■岸变形图
0.0035
O不冋樂"变形龟囱找图
is在高速切削加工中，通过侦丽加1.变形，対走刀路径进行优化补偿.可以减小和控制加工变形.对于复杂结构的薄甲件，由于彫响加工变形的捣素很#,切削过程的研究比较复杂，在对其进行变形预测时.可将复杂结构分解成若卡简单结构进行分析，如何粕饥控制复杂构件的加工变形仍需要进一步的研究。
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