精準遞進磨削去除方法及其加工工藝實驗研究

關佳亮 代子鵬 張振高 潘艷杰

(北京工業大學先進制造技術北京市重點實驗室，北京 100124)

CrMn軸承鋼作為高端軸承套圈的原材料，其高強度、高硬度等優勢特點，為其精加工帶來了困難[1]。傳統軸承加工工藝是采用陶瓷結合劑砂輪磨削和油石研磨做為軸承套圈滾道精密和超精密最后兩道加工工序[2]，陶瓷結合劑砂輪和油石在加工中尺寸變化較大，導致加工精度和質量變差，品質一致性難以保證，影響了軸承的使用壽命[3]。

ELID磨削技術具有砂輪形狀精度保持性好，砂輪修銳過程在線、連續，磨削力小、磨削熱少，可實現對加工表面穩定的精準微細去除，從而獲得高精度和高壓應力值的已加工表面[4]的優點，可以提高加工精度，降低加工成本[5-7]。

1 精準遞進磨削去除加工方法和機理的理論分析

在ELID精密磨削過程中，砂輪可實現在線電解修銳，磨粒在磨削過程中能夠始終保持恒定的出刃高度(理論上為磨粒平均直徑的1/3左右)和鋒利切削狀態，可實現對已加工表面的精準遞進磨削去除。精準遞進磨削去除：一方面體現在單次走刀時，當砂輪粒度、磨料濃度和砂輪線速度等砂輪參數選定后，砂輪的單次進給量(小于磨粒平均直徑的1/3)和每次走刀去除量及在此去除量下獲得的已加工表面精度具有穩定的對應關系；另一方面體現在加工余量(工序間的加工余量)一定時，采用粒度依次減小的砂輪進行磨削去除時，用小粒度砂輪的磨削痕跡覆蓋大粒度砂輪留下的磨削痕跡所需要的磨削次數、單次進給量和線速度值是穩定可控的。

“精準遞進磨削去除”要求磨粒在磨削過程中具有長期保持耐磨性和鋒利性的能力。ELID 磨削在線修銳的非線性電解作用使砂輪磨削表面在電解修銳同時迅速生成鈍化膜附著在砂輪表面，抑制砂輪過度電解。電解修銳作用和鈍化膜對電解的抑制作用在磨削過程中同時連續的發生著，且兩種作用達到了一種動態平衡。既使砂輪在磨削時時刻保持鋒利狀態，又能夠確保砂輪的形狀精度長期保持不變(損耗非常小：離子級的電解去除作用對砂輪的尺寸影響微乎其微)[8-9]，因此，ELID磨削技術能夠實現精準遞進磨削去除，是理想的精準遞進磨削加工方法。

2 單次走刀精準遞進磨削去除加工工藝的實驗研究

2.1 實驗材料、設備及加工工藝參數

本實驗基于ELID磨削加工原理以及精準遞進磨削去除加工方法和機理，使用裝有ELID磨削工藝系統的精密平面磨床，開展對CrMn軸承鋼精準遞進磨削去除工藝實驗研究，此次實驗所使用的CrMn軸承鋼化學成分見表1，實驗設備見表2。本實驗電源的電解修銳參數選擇為：電解電壓為100 V，電解電流為10 A，砂輪與電極間的電解間隙保持在0.5～0.8 mm；砂輪單次進給量定為砂輪磨粒平均直徑的1/3。

表1 CrMn軸承鋼化學成分表

表2 實驗設備

2.2 實驗設計

二次回歸通用旋轉實驗設計方法，具有能在實驗次數較少的情況下，以正交性犧牲確保預測精度一致性可靠的特點，非常適合此次工藝的實驗研究。在實驗中以金屬結合劑砂輪中磨料的粒度、濃度和線速度3個砂輪參數作為變量，按以上順序依次記為Z1、Z2、Z3，采用二次回歸通用旋轉方法設計實驗。根據表3所示的各實驗因素所能達到的最小分辨率，制定所述三因素的上、下水平表，如表4所示。三因素的水平編碼如表5所示。依據二次回歸通用旋轉組合實驗設計理論設計并進行20組實驗。樣件加工效果如圖1所示。在樣件表面上隨機選取3處使用TR300 粗糙度形狀檢測儀器進行表面粗糙度測量，粗糙度測量儀的評定長度為0.8 mm×5 mm。將3次測量結果平均值作為樣件表面粗糙度的評價數值。檢測過程如圖2所示，實驗設計方案及結果如表6所示。

表3 各實驗因素與結果控制的最小分辨率

表4 各實驗因素上、下水平表

表5 各實驗因素水平編碼表

表6 CrMn軸承鋼精準遞進磨削去除工藝實驗設計及結果

根據非線性二次回歸分析原理，二次回歸通用旋轉設計的數學模型為：

(1)

式中：i、j為實驗數據的編碼水平，i,j=1,2,3,4；b0、bi、bij、bii為各變量及變量組合的回歸系數。根據表6的實驗設計及樣件表面粗糙度測量結果[10]，采用DPS數據處理系統對各項回歸系數(b0、bi、bij、bii)進行統計分析，得到樣件表面粗糙度值預測數學模型為：

Y1=99.166 3+37.163 9X1-2.622 7X2-

0.375 0X1X2-2.875 0X1X3-3.500 0X2X3

(2)

由公式知，當選定砂輪濃度、粒度和線速度后，單次走刀量保持不變時，每次加工所獲得的加工表面粗糙度值在理論上是一定的。

2.3 樣件表面粗糙度值預測數學模型顯著性檢驗

為判斷數學模型預判的實驗結果與實際情況是否有較好的擬合程度，需通過統計檢驗進行評價：對實驗結果進行方差分析，建立表7，由回歸平方和除以總平方和得到可以有效的反映對數學模型的擬合效果的判定系數R2，其值與1越接近，說明方程所求數值越接近實際加工的真實數值，方程的擬合性越高[11]。

表7 表面粗糙度實驗結果方差分析表

由表6得到本實驗的判定系數為R2=0.998 5 (R2≥0.9時擬合效果較好)。此方程的顯著性是很高的，說明借助此數學模型對實際加工結果進行預判在理論上是可行的。

2.4 樣件表面粗糙度值預測數學模型可靠性實驗驗證

為驗證數學模型能否在實際加工中很好的預測砂輪粒度、濃度、線速度與工件表面粗糙度之間關系，隨機選用3組參數，每組參數進行10次實驗，將10次實驗的平均值與樣件表面粗糙度值預測出的理論值相對比，驗證此方程的可靠性，如表8所示。

表8 樣件表面粗糙度值預測數學模型可靠性實驗驗證

由表8知，實驗粗糙度平均值與理論粗糙度的誤差值均能夠保證在5%之內，存在一定的誤差的原因是在砂輪燒結過程中磨料與結合劑在混合攪拌中無法實現充分的均勻。

上述實驗顯著性檢驗和可靠性實驗驗證表明，樣件表面粗糙度值預測數學模型用來判斷不同工藝參數組合下獲得的已加工表面的粗糙度值是穩定可靠的。單次走刀量一定時，可以通過調整ELID磨削工藝參數實現精準遞進磨削去除。

3 加工余量一定時精準遞進磨削去除加工工藝的實驗研究

通過二次回歸實驗結果，獲得了加工表面粗糙度與砂輪粒度、濃度及線速度的線性對應關系的數學模型。得到了ELID磨削條件下可實現單次進刀穩定精準遞進磨削去除的結論。當加工余量一定時，ELID磨削能否實現精準遞進穩定的最優去除(用下一道工序細粒度砂輪的淺磨削痕跡全覆蓋上道工序粗粒度砂輪留下的深磨削痕跡)，需進一步實驗研究：選用W40和W10兩種不同粒度的鐵基砂輪對軸承鋼先后進行精密磨削和超精密磨削兩道工序的磨削加工實驗。

為使每道工序加工后得到的已加工表面粗糙度值最低，采用lingo軟件對數學模型進行優化，優化得到砂輪濃度和線速度的理論最優組合為砂輪濃度126.36%、砂輪線速度30 m/s。根據理論最優參數組合，結合已有的ELID磨削實驗經驗，對軸承鋼的磨削加工工藝參數進行優化校正實驗，得出砂輪濃度和線速度實際最優參數組合為：砂輪濃度125%、砂輪線速度為29 m/s。將此作為實際工藝實驗的最優工藝參數組合，進行軸承鋼的精密和超精密加工實驗：精密加工工序的工藝參數為砂輪粒度W40、砂輪濃度125%、砂輪線速度為29 m/s、單次進給量13 μm；超精密加工工序的工藝參數為砂輪粒度W10、砂輪濃度125%、砂輪線速度29 m/s、單次進給量3 μm、兩道工序間的加工余量15 μm。

采用上述兩道工序的最優工藝參數組合，先后對軸承鋼進行精密和超精密ELID磨削加工實驗。獲得精密加工表面如圖3和超精密加工表面如圖3。圖中可看出：采用粒度為W40砂輪精密磨削后的加工表面磨粒留下的磨削痕跡比較粗和深(Ra61 nm)；該表面經過W10砂輪5次超精密磨削后，表面留下的磨削痕跡明顯變細變淺(Ra16 nm)。說明W40精密加工工序留下的磨削痕跡完全可以被W10超精密加工工序的磨削痕跡所覆蓋，且去除量和去除時間穩定可控。由此可知，當工序加工余量恒定時，ELID磨削能夠實現對加工余量精準遞進磨削去除。

4 結語

(1)基于磨削原理和ELID磨削機理，提出了“精準遞進磨削去除”的加工方法和概念。

(2)采用二次通用旋轉組合方法建立了砂輪粒度、磨料濃度、砂輪線速度與加工精度之間的對應關系的數學模型。

(3)依據lingo軟件和實驗經驗，對軸承鋼進行了ELID磨削工藝參數的優化，得出最優工藝參數組合，以最優參數組合為實際加工參數，分別采用W40和W10的鐵基砂輪對軸承鋼(加工余量為15 μm)進行精密和超精密加工。實驗結果表明，當工序加工余量恒定時，ELID磨削能夠實現對加工余量精準遞進磨削去除。