鐵基非晶合金涂層切削工藝參數優化和切削力預測

王 敏

北京化工大學機電學院，北京，100029

鐵基非晶合金涂層切削工藝參數優化和切削力預測

王 敏

北京化工大學機電學院，北京，100029

采用響應曲面法中的Box-Behnken 實驗設計方法(BBD)，設計出四因素三水平的Fe基非晶合金涂層切削力實驗方案，研究切削參數(切削速度、進給量和切削深度)和刀具結構參數的變化對Fe基非晶合金涂層切削力的影響規律和影響因素，運用方差分析法獲取了影響切削力分量的顯著性水平，得到低切削速度下Fe基非晶合金涂層的最佳切削工藝參數。通過對實驗數據的多元二次擬合，建立了Fe基非晶合金切削力最小二乘回歸預測模型，并通過實例驗證了Fe基非晶合金涂層切削力預測模型的可行性和實用性。

Fe基非晶合金；噴涂層；響應曲面法；切削工藝參數優化；切削力預測

0 引言

噴涂層具有耐磨、耐蝕、隔熱、抗氧化、絕緣、導電和防輻射等特殊功能，噴涂技術被廣泛應用于材料的表面處理、再制造工程和模具噴涂成形等領域，可起到良好的控形、控性和恢復零件尺寸的作用[1-2]。一直以來，高硬噴涂層的切削加工集中在磨削加工領域[3-5]，隨著復合加工技術的日臻成熟，用切削與豪克能復合加工技術替代噴涂層磨削加工技術已成為一種主流趨勢?；诖?，本文針對新型Fe基非晶合金噴涂層，通過系統的車削加工實驗，研究工藝參數對切削力的影響規律和工藝參數優化方法。

1 涂層切削力實驗

1.1實驗方案

對于新材料切削工藝參數的優化，實驗優化是常用的優化方法[6-7]，因此，Fe基非晶合金噴涂層切削力實驗采用響應曲面法(response surface methodology，RSM)中的 Box-Behnken 設計法[8-10]，研究單因素(切削速度vc、進給量f、切削深度ap、刀具前角γo)及其交互作用對涂層切削力的影響顯著性，并尋求最優切削工藝參數組合，實驗方案的因素與水平見表1。

表1 切削力實驗因素和水平

1.2實驗條件

車削實驗在裝備再制造技術國防科技重點實驗室和北京理工大學微小型制造實驗室共同研制的車銑復合加工中心上進行，車削主軸功率為5 kW，轉速范圍20～2000 r/min，最小進給量為1 μm/r，主軸修調50%～120%，進給修調0～120%。測力系統采用Kistler公司的壓電式三向動態測力儀(型號9257B)，電荷放大器(型號5017B)，PC機及數據采集系統(DynoWare)，測力系統中切削力的坐標方向如圖1所示，其中，Fx為切深方向徑向力，Fy為進給方向軸向力，Fz為主切削方向切削力。

圖1 切削力測試系統示意圖Fig.1 Cutting force measuring system

試件基材為45鋼，規格為φ44 mm×155 mm，噴涂層成分為Fe基非晶合金(FeAlCrBSiNb非晶合金)，噴涂厚度為1 mm，噴涂后試樣規格為φ46 mm×155 mm(試樣見圖2)。刀片采用Kennametal公司PVD TiAlN涂層硬質合金系列刀具，型號為Kennametal KC5010(ToolⅠ和 Tool Ⅲ)以及KC5025(Tool Ⅱ)，主要參數見表2，刀桿型號為PCLNR2525M12(株洲鉆石切削刀具公司)，與刀片裝夾方式相適應。

圖2 實驗試件Fig.2 Test sample

ToolⅠToolⅡToolⅢ材 質PVD(TiAlN)硬質合金PVD(TiAlN)硬質合金PVD(TiAlN)硬質合金型號CNMG120408CNMG120408CNMG120408編號KennametalKC5010KennametalKC5025KennametalKC5010前角(°)51015刀尖圓弧半徑(mm)0.80.80.8

1.3實驗結果與分析

RSM的Box-Behnken設計實驗方案及Fe基非晶合金涂層切削力測量結果見表3。由表3可知，同組切削參數下，軸向切削力Fy最大，主切削力Fz大于徑向力Fx，說明切削過程中，切削刀具主后刀面磨損比較嚴重，而側刃受力情況較為穩定，其中，徑向力Fx最大值為65 N，軸向力Fy最大值為190 N，切削力Fz最大值為100 N，切削合力FH最大值為225 N，整個切削參數范圍內被加工表面沒有出現涂層剝落和嚴重損壞情況，切削刀具也沒有出現崩刃、破損情況，說明該組切削參數的設定和刀具的選擇合理。各分力中，軸向力Fy最大，是因為當切削用量小于刀具結構參數，即最大進給量0.12 mm/r和最大切削深度0.3 mm小于刀具結構參數(0.8 mm刀尖圓弧半徑和5°前角)時，切削表現為“犁耕”效應[11-12]。

表3 實驗參數及切削力測試結果

使用ToolⅡ可獲得切削力分量隨切削速度的變化曲線，其中，徑向力和主切削力隨著切削速度的增大而減小，而軸向力分量會隨切削速度的增大而略微增大。顯然，同組切削參數下，切削速度為70 m/min時進給力分量最大，而且在較低切削速度和較高進給量條件下所產生的切削力大于較高切削速度和較低進給量條件下所產生的切削力，因為在較低切削速度和較高進給量條件下，刀具-切屑-工件間的摩擦抗力比較大。

使用ToolⅡ獲得切削力分量隨切削深度的變化曲線。進給量和切削速度一定時，無論軸向力分量、徑向力分量還是主切削力分量都隨切削深度的增加而增大，表現出線性增大的趨勢，即切削深度每增加0.1 mm ，切削力分量增大的幅度為20～100 N。

刀具前角的變化顯著影響著切削力分量值。一般來說，前角增大，切削力分量會減小，而Fe基非晶合金涂層分別在使用ToolⅠ和Tool Ⅲ的情況下，隨前角的增大，切削力分量反而會增大。當切削速度、進給量和切削深度一定時，刀具前角從 5°增大到15°，徑向力和主切削力呈明顯增大的趨勢。刀具前角的增大，一方面使Fe基非晶涂層的切削變得順暢；另一方面，高硬度涂層以及涂層中的硬質相和增強顆粒會加劇刀具的磨損，使刀具和涂層間的摩擦阻力增大，宏觀上表現為切削力的增大。

2 基于方差分析的工藝參數優化

應用Minitab軟件對表3中的Fe基非晶合金涂層切削力分量實驗數據進行統計，其方差分析結果見表4～表6。

表4 徑向力Fx的方差分析Tab.4 Variance analysis with radial force Fx

表5 軸向力Fy的方差分析Tab.5 Variance analysis with axial force Fy

表6 主切削力Fz的方差分析Tab.6 Variance analysis with cutting force Fz

基于以上分析，切削深度是影響Fe基非晶合金涂層切削力分量的最顯著因素，隨后依次是刀具前角、進給量和切削速度以及切削速度和切削深度的交互作用。噴涂層切削參數的優化，以確保涂層與基體結合良好的最小切削力為優化目標，然后結合切削力分量影響因素的分析結果，綜合考慮，得出最優切削參數組合為：切削速度80 m/min，進給量0.06 mm/r，切削深度0.1 mm，刀具前角5°。

3 切削力優化模型的建立

Fe基非晶合金涂層切削力隨著切削參數的變化不是嚴格意義上的線性單調變化，也不是冪函數的單調變化，而是有彎曲效應的曲線或曲面，因此，Fe基非晶合金涂層切削力的預測采用二次項和交互作用的多項式作為數學模型[14]，表示為

(1)

回歸分析時，通常將式(1)轉換為x1,x2,…,x9的線性模型：

Fi=bi,0+bi,1x1+bi,2x2+bi,3x3+bi,4x4+
bi,5x5+bi,6x6+bi,7x7+bi,8x8+bi,9x9

(2)

計算時先對切削參數進行標準化處理，即消除各切削參數的量綱影響并進行數據的中心化處理(即數據的平移變換)：

(3)

j=1,2,…,p

運用Minitab軟件，依據表3中的實驗數據，采用最小二乘原理對式(2)進行回歸計算，得到Fe基非晶納米晶合金涂層切削力的預測公式，其標準化后切削參數與切削力的關系可以簡化為

(4)

設變量xj中,j的實際變化范圍是j=1,2,…,m，記區間的中心點為x0i=(x1i+x2i)/2，區間的半長為[x1i,x2i]，i=1,2,…,m，作如下m個線性變換：

Δi=(x2j-x1j)/2

(5)

將式(4)中標準化變量按照式(5)還原為原始變量，依據切削力分量的回歸分析結論，去掉非顯著影響項后，回歸模型可以較為充分準確地預測切削力，其模型表示為

(6)

為檢驗切削力預測模型的預測可靠性，對 ToolⅠ在三組切削參數下的切削力進行預測與檢驗，結果見表 7。

表7 Fe基非晶納米晶涂層切削力預測值與實際值比較Tab.7 A comparison between the predicted value and the actual value about cutting force ofFe-based amorphous alloy coatings

4 結論

(1)Fe基非晶合金切削實驗采用RSM的Box-Behnken實驗設計方法，研究后發現切削力分量中徑向力和主切削力隨切削速度的增大逐漸減小，軸向力隨切削速度的增大略微增大，這三個切削力分量均隨切削深度的增加線性增大；刀具前角從5°增大到15°，切削力分量呈明顯增大的趨勢。

(2)Fe基非晶合金切削實驗方差分析后發現，切削參數中切削深度對Fe基非晶合金涂層切削力分量影響最為顯著，隨后依次是刀具前角、進給量和切削速度以及切削速度和切削深度的交互作用。

(3)獲得了Fe基非晶合金最優切削工藝參數：vc=80 m/min，f=0.06 mm/r，ap=0.1 mm，γo=5°，以及較為實用的切削力預測模型。

[1] 王敏. FeAlCrBSiNb非晶涂層形成機理和摩擦磨損行為[J]. 航空材料學報，2016,36(2):14-20.

WANG Min. Forming Mechanism and Tribological Properties of FeAlCrNSiNb Amorphous Coating Deposited by High Velocity Arc Spraying[J]. Journal of Aeronautical Materials,2016,36(2):14-20.

[2] 張偉，郭永明，陳永雄. 熱噴涂技術在產品再制造領域的應用及發展趨勢[J].中國表面工程，2011,24(6):1-9.

ZHANG Wei, GUO Yongming, CHEN Yongxiong. Application and Future Development of Thermal Spraying Technologies for Remanufacturing Engineering[J].China Surface Engineering，2011,24(6):1-9.

[3] 趙國強，張松. 鐵基非晶態合金涂層表面耐磨損及耐腐蝕性能[J]. 稀有金屬材料與工程，2016,45(4):957-962.

ZHAO Guoqiang, ZHANG Song. Wear Resistance and Corrosion Resistance of Fe-based Amorphous Alloy Coatings[J]. Rare Metal Materials and Engineering,2016,45(4):957-962.

[4] 許黎明，李榮洲，許開州，等. 高硬度涂層磨削溫度場的數值仿真和實驗研究[J].上海交通大學學報，2011，45(11):1705-1709.

XU Liming, LI Rongzhou，XU Kaizhou, et al. Numerical Simulation and Experiments on High Hardness Coating Grinding Temperature Field[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2011,45(11):1705-1709.

[5] 鄧朝輝. 納米結構陶瓷涂層精密磨削機理及仿真預報技術的研究[D].長沙：湖南大學，2004.

DENG Zhaohui. The Research on the Precision Grinding Mechanisms and Simulation Prediction Techniques for Nanostructured Ceramic Coatings[D]. Changsha: Hunan University,2004.

[6] 蒙哥馬利.實驗設計與分析[M]. 汪仁官，陳榮昭，譯.2版.北京:中國統計出版社，2005.

MONTGOMERY D C. Design and Analysis of Experiments [M]. WANG Renguan, CHEN Rongzhao, Translates. 2nd ed.Beijing: China Statistics Press,2005.

[7] 黃天然，史耀耀，辛紅敏. 基于盤銑加工鈦合金表面殘余應力的工藝參數優化[J]. 計算機集成制造系統，2015，21(9):2403-2409.

HUANG Tianran, SHI Yaoyao, XIN Hongmin. Parameters Optimization on Surface Stress for Titanium Alloy Based on Disk Milling Process[J].Computer Integrated Manufacturing System,2015,21(9):2403-2409.

[8] 謝英星. 基于響應曲面法的模具鋼高速銑削切削力模型研究[J]. 組合機床與自動化加工技術，2015(6)：24-27.

XIE Yingxing. Prediction Cutting Force Model of High-speed Milling Hardened Steel by Response Surface Methodology[J].Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique,2015(6)：24-27.

[9] 武文革，劉麗娟，范鵬，等. 基于響應曲面法的高速銑削Ti6A14V表面粗糙度的測模型與優化[J]. 制造技術與機床，2014(1)：39-43.

WU Wenge, LIU Lijuan, FAN Peng, et al. Application of Response Surface Methodology in Surface Roughness Prediction Model and Parameter Optimization for High-speed Milling Ti6A14V[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool,2014(1)：39-43.

[10] 王磊，劉巧，梅衛江，等. 基于響應曲面法的銑削參數優化[J]. 機床與液壓，2013,41(10):7-10.

WANG Lei, LIU Qiao, MEi Weijiang, et al. Optimization of Milling Parameters Based on Response Surface Methodology[J]. Machine Tool & Hydraulic,2013,41(10):7-10.

[11] CHOU Y K, EVANS C J. White Layers and Thermal Modeling of Hard Turned Surfaces[J]. International Journal of Machine Tools & Manufacture,1999,39(12):1863-1881.

[12] GAITONDE V N, KARNIK S R, FIGUEIRA L, et al. Machinability Investigations in Hard Turning of AISI D2 Cold Work Tool Steel with Conventional and Wiper Ceramic Inserts[J]. International Journal of Refractory Metals and Hard Materials,2009,27(4):754-763.

[13] 馬逢時，劉傳冰. 六西格瑪管理統計指南——MINITAB使用指南[M]. 北京: 中國人民大學出版社，2007:400-488.

MA Fengshi, LIU Chuanbing. Six Sigma Management Guideline—Guide to Using the MINITAB[M]. Beijing: China Renmin University Press,2007:400-488.

[14] SUBRAMANIAN M, SAKTHIVEL M, SOORY-APRAKASH K, et al. Optimization of Cutting Parameters for Cutting Force in Shoulder Milling of Al 7075-T6 Using Response Surface Methodology and Genetic Algorithm[J].Procedia Engineering,2013,64(12):690-700.

[15] 汪振華. 防銹鋁合金弱剛度復雜構件高速銑削工藝研究[D]. 南京: 南京理工大學,2009.

WANG Zhenhua. Study on the High-speed Milling Process For the Weak Rigidity Workpieces of Anti-rust Aluminum Alloy[D]. Nanjing: Nanjing University of Science and Technology,2009.

CuttingParameterOptimizationandCuttingForcePredictionforFe-basedAmorphousAlloySpray-fusedCoatings

WANG Min

School of Mechanical Engineering，Beijing University of Chemical Technology，Beijing，100029

The RSM of Box-Behnken design (BBD) was adopted in cutting force experiments about Fe-based amorphous alloy spray-fused coatings. And then four factor and three level tests of Fe-based amorphous alloy spray-fused coating machining scheme were designed by means of BBD experiments. The influence laws of tool and cutting parameters (cutting speed，feed and cutting depth) on cutting force components were analysed and these influence reasons were discussed. Significant levels of factors affected the cutting force components were obtained by the applications of variance analysis method, which offered the optimum cutting parameters in lower cutting speeds. According to multiple quadratic fitting of testing data, the least square regressive method predictive formula for the cutting forces of Fe-based amorphous alloy spray-fused coating was established. Finally, the feasibility and practicability of the models for cutting forces was verified through practical examples.

Fe-based amorphous alloy; spray-fused coating; response surface method(RSM); cutting parameter optimization;cutting force prediction

TG560

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.21.019

2016-12-15

循環經濟和資源節約重大示范項目(2111301)

(編輯陳勇)

王敏，男，1978年生。北京化工大學機電學院高級工程師。研究方向為裝備再制造技術以及難加工材料加工技術。E-mail:wangmin@mail.buct.edu.cn。