響應面法優化304不銹鋼激光切割工藝參數

陳 博，宮 靜

(1.西安工程大學 工程訓練中心，陜西 西安 710600 2.浙江零跑科技股份有限公司，浙江 杭州 310051)

0 引言

不銹鋼材料由于具備良好的物理、力學性能而被廣泛應用于航空、醫療、化工、船舶等領域。然而，導熱系數低、彈性模量大等缺點又使得不銹鋼的機械加工存在著諸多問題[1]。作為典型的光、機、電一體化技術，激光切割以高能光束替代傳統刀具，在加工過程中激光器與工件不接觸，無切削力產生，具有工裝簡單、工件變形小、切割質量好、加工效率高等優點[2]。

關于激光切割工藝參數的優化問題，陳宇翔等[3]、趙三軍等[4]、張威等[5]及吳辰[6]分別以GH3128高溫合金、8 mm厚錳鋼、2198鋁鋰合金、TC4鈦合金板材為對象，研究了不同工藝參數對激光切割質量指標的影響規律，給出了工藝參數的最優組合。本文作者基于響應面法(RSM)設計實驗，以激光功率、切割速度、離焦量、輔助氣體壓力為自變量，以掛渣量、切縫寬度、表面粗糙度為響應目標，建立了304不銹鋼激光切割質量指標預測模型，為不銹鋼材料的激光切割工藝參數優化，及質量控制積累了實驗依據。

1 實驗條件

實驗設備為如圖1所示的ZT-G-1100M型光纖金屬激光切割機，波長1 064 nm，最大輸出功率1 100 W。輔助氣體為純度99.6%的氮氣。實驗材料選用2 mm厚的304不銹鋼薄板。為方便數據測量，將切割樣件設計為如圖2所示的尺寸。

圖2 樣件尺寸

2 實驗設計

RSM是優化隨機過程的統計學實驗方法。與常見的單因素和正交法相比，RSM考慮了因素間的交互作用，能夠得到精度更高的回歸方程[7]。本實驗采用RSM中的Box-Behnken方法進行設計[10]，在Design-Expert軟件中選擇激光功率、切割速度、離焦量、輔助氣體壓力作為研究激光切割質量指標的主要因素，分別以X1，X2，X3，X4表示，每個因素取3個水平，并按照(-1， 0， 1)進行編碼。以掛渣量、切縫寬度、切割表面粗糙度作為反映激光切割質量的響應指標，分別以Y1,Y2,Y3表示。因素的編碼及水平如表1所示。

表1 因素的編碼及水平

3 實驗數據的測量

掛渣量Y1的測量在千分測厚儀上進行。如圖3所示，使用Y0表征板材厚度，先測出掛渣與板材的總厚度，再減去板材厚度，得到掛渣量Y1。如圖4所示，每個樣件沿切割外輪廓兩個長邊均勻選擇10個點進行測量，結果取其平均值。

圖3 掛渣量的測量

圖4 掛渣量測量點

切縫寬度Y2的測量借助圖5(a)所示的PARLEC光學刀具測量儀完成。由于刀具測量儀是測量機床刀具的專用精密設備，無法直接裝夾樣件進行測量，故設計圖5(b)所示的夾具解決這一問題。如圖5(c)所示，在樣件上表面沿切縫等距選擇9個測量點，結果取其平均值。

(a) PARLEC精密刀具測量儀

(b) 夾具

(c) 切縫寬度測量點

圖6為放大70倍后的樣件切割斷面形貌。經觀察，可將切割斷面劃分為3個區域： 上部區域為比較平整的緊密型條紋，中部區域分布著微觀溝槽和裂紋，下部區域則附著鋸齒形排列的熔渣。

表面粗糙度Y3利用如圖7所示的接觸式表面粗糙度儀進行測量，測量位置選擇在樣件切割斷面最平整的上部區域。設取樣長度為10 mm，評定長度為40 mm，沿樣件兩個長邊均勻選擇8個區間測量，結果取其平均值。

圖6 切割表面形貌

4 測量結果

按照表1所示的因素編碼及水平，在Design-Expert軟件中生成如表2所示的29組工藝參數組合。切割實驗結束后，將測量數據填入表2中。

5 激光切割質量指標建模

為簡化方程，手動剔除對響應指標影響不顯著的項。在Design-Expert軟件中對表2記錄的數據進行擬合，可以構造出3個二次回歸方程預測模型(以編碼值為自變量)：

Y1=0.76+0.51X1+0.13X2-0.078X4

(1)

表2 實驗設計及測量結果

(2)

(3)

6 實驗結果分析

6.1 工藝參數對掛渣量的影響

圖8為激光切割工藝參數對掛渣量的影響規律。由圖8可知： 在(-1， 1)水平內，掛渣量隨激光功率、切割速度的增加而增大。這是由于功率是激光切割過程的能量來源，功率增加則熔化的金屬量增多，速度增大則激光器在切割位置的停留時間變短，此時熔化的金屬來不及被完全吹除便凝固在切縫下表面。伴隨著輔助氣體壓力的增加，輔助氣體吹除熔化金屬的能力變強，掛渣量隨之變小。圖9(a)， 9(b)分別為X3=-1.5 mm，X4=2 MPa，X1=900 W，X3=-1.5 mm時，功率和速度、速度和壓力的交互作用對掛渣量的響應曲面。由圖9可知： 激光功率對掛渣量的影響強于切割速度，切割速度對掛渣量的影響強于輔助氣體壓力。因此，當出現掛渣量過多的切割缺陷時，應優先減小激光功率和速度，再適當增加輔助氣體壓力。

表3 模型的方差分析結果

圖8 工藝參數對掛渣量的影響

6.2 工藝參數對切縫寬度的影響

由圖10可知： 在(-1， 1)水平內，切縫寬度隨激光功率的增加而增大，隨切割速度的增加而減小。其原因在于功率越大則熔化的金屬量越多，切縫越寬。速度越快則熔化的金屬量越少，切縫越窄。圖11為不同焦點位置對切縫寬度影響的示意圖。假設焦點在工件上表面時的離焦量為0，當離焦量從-3 mm到0自下而上變化時，切縫寬度先減小后增大。這是因為焦點附近的光束最為集中(切縫最細)，上下偏離焦點，切縫寬度都會增加造成的。圖12為X3=-1.5 mm，X4=2 MPa時，功率、速度交互作用對切縫寬度的響應曲面。由圖12可知：

(a) 功率與速度的交互作用

(b) 速度與輔助氣體壓力的交互作用

圖10 切割參數對切縫寬度的影響

圖11 焦點位置對切縫寬度的影響

圖12 功率、速度交互作用對切縫寬度的影響

激光功率對切縫寬度的影響強于切割速度。因此，要想獲得較小的切縫寬度，應優先考慮降低激光功率，再適當提高切割速度，焦點位置應盡量控制在切割板材內部。

6.3 工藝參數對切割表面粗糙度的影響

由圖13可知，在(-1， 1)水平內，表面粗糙度隨激光功率、離焦量的增加呈現出先減小后增大的趨勢。這是因為功率和離焦量的變化都會引起切割位置熱輸入量的改變[8]。當熱輸入量由少到多時，熔化金屬的黏性摩擦力降低，流動性增強，表面粗糙度減小；當熱輸入量超過一定程度時，金屬的熔化量大于輔助氣體的吹除量，過燒現象產生，表面粗糙度變大。伴隨著輔助氣體壓力的不斷增大，光束的聚焦作用受到干擾，切割表面粗糙度隨之變小[9]。圖14為X1=900 W，X2=4 m·min-1時，離焦量、輔助氣體壓力的交互作用對表面粗糙度的響應曲面。由圖14可知： 離焦量對表面粗糙度的影響強于輔助氣體壓力。因此，當切割表面粗糙度較差時，應優先確定合理的激光功率和離焦量，再適當降低輔助氣體壓力。

圖13 切割參數對粗糙度的影響

圖14 離焦量、氣體壓力交互作用對粗糙度的影響

7 切割工藝參數優化

在Design-Expert軟件中，以掛渣量Y1、切縫寬度Y2、表面粗糙度Y3為最小目標，對304不銹鋼激光切割工藝參數進行預測優化。結果顯示： 當X1=779.93 W，X2=2.67 m·min-1，X3=-1.12 mm， X4=1.5 MPa時，Y1=0.335 mm，Y2=0.215 mm，Y3=14.436 μm，切割質量最優。

使用預測的激光切割工藝參數對2 mm厚304不銹鋼板進行切割，共進行3組驗證實驗，得到如表4所示的結果。發現測量值與預測值的誤差不超過20%，驗證了預測模型的準確性。

表4 驗證實驗數據

8 結論

(1) 基于Box-Behnken響應面法建立的激光切割質量指標預測模型精確度高，能夠有效預測2 mm厚304不銹鋼激光切割質量指標。

(2) 激光功率、切割速度、輔助氣體壓力對掛渣量的影響顯著；激光功率、切割速度、離焦量對切縫寬度的影響顯著；激光功率、離焦量、輔助氣體壓力對表面粗糙度的影響顯著；部分交互項對切割質量指標的影響也較為顯著，在優化激光切割工藝參數時應給予考慮。

(3) 以掛渣量、切縫寬度、表面粗糙度最小為目標對激光切割工藝參數進行優化，得到了2 mm厚304不銹鋼最優激光切割工藝參數：X1=779.93 W，X2=2.67 m·min-1，X3=-1.12 mm，X4=1.5 MPa，并通過驗證實驗證明了預測值的準確性。