精密切削淬硬軸承鋼GCr15的表面粗糙度預測與加工參數優化

陳光軍，畢立歌，薛 迪，劉明月，姜 金

（1.佳木斯大學機械工程學院，黑龍江佳木斯 154007；2.哈爾濱理工大學機械動力工程學院，黑龍江哈爾濱 150080）

精密切削淬硬軸承鋼GCr15的表面粗糙度預測與加工參數優化

陳光軍1，2，畢立歌1，薛 迪1，劉明月1，姜 金1

（1.佳木斯大學機械工程學院，黑龍江佳木斯 154007；2.哈爾濱理工大學機械動力工程學院，黑龍江哈爾濱 150080）

建立了淬硬鋼精密切削加工表面粗糙度預測模型；采用PCBN刀具對GCr15淬硬鋼進行了正交切削優化試驗，獲得了相當于精磨加工的表面粗糙度；試驗結果表明進給量和刀尖圓弧半徑是影響PCBN刀具精密硬態切削表面粗糙度的主要因素。研究可為精密硬態切削工藝參數的選擇提供參考和依據。

硬態切削；表面粗糙度；正交優化；GCr15；PCBN刀具

淬硬鋼是典型的耐磨和難加工材料，這類工件經淬火處理后硬度高達HRC 50～65。由于其具有較高的機械強度和抗疲勞磨損能力，因而被廣泛應用于軸承、汽車、模具等工業領域。硬態切削取代磨削作為淬硬鋼的最終加工形式，具有加工效率高、加工柔性好、能耗低、污染小的優點，已經得到越來越多的認可和工業應用。

國內外學者進行硬態切削的表面粗糙度及表面完整性研究較多，ǒZEL T等運用回歸分析和神經網絡的方法建立了表面粗糙度預測模型［1］；曹永泉等通過PCBN刀具干、濕切削淬硬軸承鋼GCr15的對比試驗，對兩種條件下的切削力隨刀具磨損的變化、刀具壽命及被加工工件表面粗糙度進行了對比［2］。陳濤等和CHEN Guang－jun等在淬硬鋼切削研究方面進行了系統的理論研究和實驗研究工作，運用RSM法建立了硬態切削表面粗糙度預測模型，并通過試驗驗證了模型的準確性［3－4］。

如何保證獲得理想的加工表面粗糙度是實現用硬態切削替代磨削工藝加工淬硬鋼的關鍵問題。筆者建立了刀尖圓弧和部分直線刃承擔切削工作的淬硬鋼精密切削加工表面粗糙度預測模型，采用PCBN刀具對GCr15淬硬鋼進行了小切削用量下的正交切削優化試驗，研究了各試驗因素對表面粗糙度的影響規律。

1 精密硬態切削表面粗糙度預測數學模型

精密硬態切削加工采用的刀具一般具有較大刀尖圓弧半徑rε和較小副偏角，選擇的進給量f較小，且rs＞2f，刀尖圓弧和部分直線刃承擔切削工作，形成的表面微觀幾何形狀如圖1所示。根據圖1中的幾何關系，可得到刀痕之間的殘留高度為

圖1 車削表面微觀幾何形狀Fig.1 Micro geometry shape of turning surface

因為Rmaxcot＜f，且Rmax＜rε，則圓弧與直線組合刃的精密硬態切削表面殘留幾何高度為

式中：f為進給量為車刀的副偏角；rε為刀尖圓弧半徑［5］。

式（2）建立起表面輪廓峰谷之間高度Rmax與刀尖圓弧半徑rε、副偏角和進給量f之間的對應關系，在切削條件已知的條件下，可預測出精密硬態切削將要獲得的表面粗糙度。減小進給量、增大刀尖圓弧半徑以及減小副偏角，表面粗糙度值都有減小的趨勢。

2 精密硬態切削試驗

2.1 精密硬態切削試驗條件

機床為CA6140車床；采用PCBN刀片，刀具刃口制作成負倒棱形式，有較強的刃口強度；試件材料為軸承鋼GCr15，這種材料在軸承行業應用具有以車代磨的應用前景，淬火處理后硬度為HRC 62～64，試件直徑為110mm，圖2為切削試驗照片。

在切削速度v＝217m／min，ap＝0.1mm，刀尖圓弧半徑rε＝0.4 mm的切削條件下，以進給量f為單一變量進行單因素切削試驗。

2.2 表面粗糙度試驗結果與表面形貌

圖3是用本文所建立的表面粗糙度預測模型計算出的粗糙度理論預測值和實測值的對比，可以看出理論計算較準確地預測出工件表面粗糙度值。

圖3 表面粗糙度理論預測值與實測值Fig.3 Calculated and experimental roughness values

用HITACHIS－3000型電子掃描電鏡進行加工表面微觀形貌的觀察研究。切削表面SEM微觀照片如圖4所示，工件表面完全是由刀具切削刃直接切出來的，工件表面上復制了刀具切削刃形狀，刀具進給運動的軌跡清晰可見，隨進給量的增加，每條均勻間隔突起的棱脊之間的寬度也增大。

2.3 精密硬態切削正交試驗優化

試驗利用正交設計方案，該方法能夠以較少的試驗次數獲得較多信息，有利于把每個因素的作用效果區分清楚。

根據本文建立的精密硬態切削表面粗糙度預測數學模型，進給量f和刀尖圓孤半徑rε對加工表面粗糙度的影響較大；結合切削生產實踐，選擇切削速度v作為第3個正交切削試驗的因素。正交試驗選用L9（34）正交表，其因素水平見表1。

根據現有的切削用量資料，精密硬態切削作為精加工方式，采用小切削用量，故設定背吃刀量為0.1mm。正交試驗方案的測量結果如表2所示。

圖4 淬硬軸承鋼GCr15精密切削加工表面形貌Fig.4 Surface morphology in precision turning of hardened bearing steel GCr15

表1 正交試驗的因素水平表Tab.1 Experimental factors and levels

表2 切削表面粗糙度測量結果Tab.2 Orthogonal test programs and results of cutting surface measurement

表3 正交切削試驗極差分析Tab.3 Orthogonal range analysis of orthogonal test data

3 試驗結果與分析

3.1 切削表面測量結果

加工表面粗糙度采用TR240表面粗糙度測量儀測得。其測量結果如表2所示。

3.2 正交試驗結果分析

精密切削淬硬軸承鋼GCr15的表面粗糙度正交試驗數據極差分析如表3所示。

由表3可以看出，刀尖圓弧半徑rε的極差RC＝0.739，進給量f的極差RB＝0.703，切削速度v的極差RA＝0.158，影響PCBN刀具精密硬切削表面粗糙度的主要因素為進給量和刀尖圓弧半徑。

從試驗得到的加工表面粗糙度數據可以看出，小切削用量下的PCBN刀具硬態切削加工可獲得相當于精磨加工的表面粗糙度，其中，第4號試驗的表面粗糙度達0.212μm，為最小值，其方案是A2B1C3。為進一步尋找最佳因素水平配合，計算各因素極差，各因素對粗糙度Ra值的影響趨勢見圖5。

隨進給量f減小和刀尖圓弧半徑rε增大，表面粗糙度Ra值減小，且變化顯著；切削速度v變化，表面粗糙度Ra值變化不明顯。

采用較小的進給量和較大的刀尖圓弧半徑，則可以獲得較好的表面粗糙度，優化后的切削參數應為A1B1C3（切削速度v＝109m／min，進給量f＝0.05mm／r，刀尖圓弧半徑rε＝1.2mm），在此切削條件下得到了比較理想的切削加工表面，測得表面粗糙度Ra值為0.203μm。

4 結 論

1）建立了刀尖圓弧和部分直線刃承擔切削工作的淬硬鋼精密切削加工表面粗糙度預測模型，減小進給量、增大刀尖圓弧半徑以及減小副偏角，表面粗糙度值都有減小的趨勢；

2）進給量和刀尖圓弧半徑是影響PCBN刀具精密硬態切削表面粗糙度的主要的因素；

3）經正交試驗優化后，獲得了相當于精磨加工的硬態切削加工表面，其粗糙度Ra值為0.203μm。

圖5 表面粗糙度的各因素影響趨勢Fig.5 Changes of roughness value in various factors

［1］ ǒZEL T，KARPAT Y.Predictive modeling of surface roughness and tool wear in hard turning using regression and neural networks［J］.Machine Tools and Manufacture，2005，42：467－479.

［2］ 曹永泉，張弘弢.PCBN刀具切削淬硬鋼GCr15的磨損實驗研究［J］.中國機械工程（China Mechanical Engineering），2006，17（21）：2 305－2 308.

［3］ 陳 濤，劉獻禮.PCBN刀具硬態切削淬硬軸承鋼GCr15表面粗糙度試驗與預測［J］.中國機械工程（China Mechanical Engineering），2007，18（24）：2 973－2 976.

［4］ CHEN Guang－jun，LIU Xian－li，YUE Cai－xu.Study on causes of material plastic side flow in precision hard cutting process［J］.Advanced Materials Research，2010（97－101）：1 875－1 878.

［5］ 陳光軍.淬硬鋼高速精密切削過程穩定性與表面塑性側流研究［D］.哈爾濱：哈爾濱理工大學，2011.

Surface roughness prediction and parameters optimization of precision turning hardened bearing steel GCr15

CHEN Guang－jun1，2，BI Li－ge1，XUE Di1，LIU Ming－yue1，JIANG Jin1
（1.College of Mechanical Engineering，Jiamusi University，Jiamusi Heilongjiang 154007，China；2.Mechanical and Power Engineering College，Harbin University of Science and Technology，Harbin Heilongjiang 150080，China）

The prediction model of surface roughness for hardened steel turning has been established.Through optimization of orthogonal hard turning test by using PCBN tools，the surface roughness of hardened bearing steel GCr15equals that of fine grinding processing.The results show that feeding and corner radius are the most important factors which affect the surface roughness in precision hard turning by using PCBN tools.This research could provide reference for the selection of process parameters in precision hard turning.

hard turning；surface roughness；orthogonal optimization；GCr15；PCBN tools

TG506

A

1008－1542（2012）02－0119－03

2011－12－07；責任編輯：馮 民

國家自然科學基金資助項目（51175227）；佳木斯市重點科研基金資助項目（11191）；黑龍江省普通高等學校青年學術骨干支持計劃項目（1252G057）；佳木斯大學青年基金資助項目（Lq2011－028）

陳光軍（1975－），男，黑龍江佳木斯人，副教授，博士，主要從事精密切削加工方面的研究。