不銹鋼銑削中機床比能預測模型

于碩，趙國勇，李春霄，徐雙，鄭志富

(山東理工大學機械工程學院，山東淄博 255000)

0 前言

在全球工業化和可持續發展的大背景下，“綠色制造”逐漸成為制造業發展的趨勢。數控機床應用廣泛，但同時存在加工能耗大、效率低、加工周期長等問題。選擇合理的切削參數以降低加工能耗、提高加工效率是亟需研究的熱點問題。目前，國內外諸多學者對于數控機床的能耗問題已有較為深入的研究。GUTOWSKI等[1]設計了車削實驗探究數控機床加工過程能耗構成，將機床能耗劃分為固有能耗和可變能耗。針對固有能耗，LI等[2]通過監測不同制造工藝機床待機功率，分析機床固有能耗來源，提出通過優化機床組件配置和給定組件功率的方法降低固有能耗的優化策略；周麗蓉等[3]通過研究機床從啟動、預熱到正常待機狀態的功率變化，提出了分段函數模型來描述機床待機能耗。針對可變能耗，ZHAO等[4]建立了凈去除比能與切削參數的數學模型，并分析切削參數和刀具磨損對可變能耗的影響規律；王秋蓮和劉飛[5]分析能量源與加工狀態的關聯特性，建立了數控機床多源能量流系統數學模型，為預測加工過程可變能耗提供了依據；DRAGANESCU等[6]通過鋁合金工件端面銑削實驗，采用響應面分析法建立了機床可變能耗與切削參數的關聯模型，得到銑削加工中最佳節能參數。上述研究中建立的能耗與切削參數關系模型，不僅能在生產中高效評定能耗，對于機床的節能設計也有一定的參考價值[7]。以上數學模型大多基于易切削材料進行試驗驗證。XU等[8]通過研究304不銹鋼在銑削過程中表面粗糙度以及切削力的變化，探究工藝參數對表面質量的影響規律。李小水等[9]通過監測HT200灰鑄鐵鉆削加工中不同階段功率的變化，得到工藝參數對切削比能的影響規律。

本文作者以難加工材料304不銹鋼銑削能耗為研究對象，建立考慮刀具磨損的機床比能模型。基于田口法設計正交試驗，以驗證模型的有效性，同時分析切削參數和刀具磨損對機床比能的影響規律。研究結果為實際生產中難加工材料切削參數的選擇提供參考。

1 機床比能模型建立

切削比能是評價機床效率和加工能耗的重要指標。現有切削比能研究可概括為兩方面：

(1)建立切削比能與材料去除率的關系模型。例如：KARA和LI[10]建立切削比能與材料去除量的關系模型，對實際生產制造過程的能耗進行更準確的評估；LI等[11]建立切削比能與材料去除率和主軸轉速的關系模型，并通過中碳鋼銑削試驗進行驗證。

(2)建立切削比能與加工參數的數學模型，分析切削參數對加工能耗的影響規律。例如：李聰波等[12]通過優化比能與工藝參數的關系模型，得出高效節能銑削的最優切削參數組合；張洪潮等[13]根據切削力的經驗公式，建立切削比能與切削參數的指數模型，并對參數的影響規律進行細化分析；謝東等人[14]提出一種基于BP神經網絡預測切削比能的方法，并使用遺傳算法尋優節能參數；王德超等[15]通過45鋼干銑削正交試驗驗證切削比能預測模型，通過多目標優化比能和表面粗糙度得到低能耗、高質量的最優切削參數。

本文作者在現有切削比能數學模型的基礎上，結合難加工材料的能耗規律，建立機床比能與切削參數的關系模型，以定量分析難加工材料切削過程的總能耗。將機床比能分為兩部分：與負載無關的待機比能耗FSEC；與負載相關的去除材料比能耗TSEC。FSEC如式(1)所示：

(1)

式中：Efixed為機床待機時段總能耗，J；VMR為銑削過程去除材料體積，mm3；RMR為材料去除率，mm3/s；t為銑削加工時間，s；Pidle和Pcool分別為機床待機功率和冷卻系統功率，W；兩部分功率與加工過程的參數變化無關，因此視為常數A；vf為進給速度，mm/min。vf與fz的關系如式(2)所示：

(2)

式中：Z為銑刀齒數；n為主軸轉速，r/min；d為銑刀刀柄直徑，mm。

針對與負載相關的去除材料比能耗TSEC，類比車削三要素與比能的指數關系，銑削中比能耗與銑削參數也呈指數關系，如式(3)所示：

(3)

式中：B、b、c、d、e、k為系數。

選擇銑削深度ap(mm)、銑削寬度ae(mm)、每齒進給量fz(mm)、銑削速度vc(m/min)和銑刀片主后刀面磨損值VB(mm)作為模型的輸入，根據比能的定義計算機床比能MSEC(J/mm3)，如式(4)所示：

(4)

2 數控銑削試驗

2.1 正交試驗設計

采用田口法設計正交試驗，選擇銑削深度ap、銑削寬度ae、銑削速度vc和每齒進給量fz4個參數作為可控因素，根據硬質合金銑刀半精加工不銹鋼材料的切削用量范圍，確定各參數水平，得到正交試驗表如表1、表2所示。

表1 切削參數及水平

表2 L16(44)正交試驗表及模型擬合結果

2.2 試驗設備與數據采集

選擇304奧氏體不銹鋼塊(50 mm×50 mm×30 mm)進行平面半精干銑削試驗，銑削加工如圖1所示，材料成分如表3所示。加工設備為某機床廠生產的VMC650E數控加工中心，機床參數如表4所示。采用WT500功率分析儀采集數控加工中心銑削過程中功率和能量信號，并使用配套軟件WTViewerEfree進行數據處理，用式(5)計算試驗所得機床比能MSEC(J/mm3)。刀具選用直徑25 mm的可轉位直角立銑刀(TAP400R-2525-160)，使用單個京瓷硬質合金刀片(APMT1604PDER-KZ)進行銑削加工，刀具參數如表5所示。使用RTP120粗糙度測試儀測量每組試驗加工后工件表面粗糙度，確保加工過程中工件表面粗糙度小于0.8 μm。用高清數碼顯微鏡(500×)測量銑刀片主后刀面磨損量VB，取試驗前后兩次測量的VBa和VBb的平均值作為該組試驗的后刀面磨損值VB1。

表3 材料成分

表4 機床參數

表5 刀具參數

圖1 銑削加工示意

(5)

式中：ΣPW為功率分析儀采集的每個數據更新周期內正負有功功率總和，W·h；N為積分時間的采樣計數；u(n)和i(n)分別為第n次電壓和電流的測量值；T為采樣過程總時間，h。

3 機床比能模型預測

3.1 機床比能模型擬合及驗證

根據表2中試驗數據，對式(4)所述模型進行非線性擬合(Z=1，d=25 mm)。采用決定系數R2作為評價指標來評定模型的擬合程度，模型擬合結果如式(6)所示。得到機床比能模型的R2為99.3%，將R2調整到98.7%。擬合結果如圖2所示，方差分析如表6所示。采用表7所示的3組半精銑削參數進行試驗，驗證擬合模型的預測精度。對比模型計算值，得出3組驗證試驗的準確率均在97%以上，因此所提模型具有較高的預測精度。

表6 機床比能模型方差分析

表7 驗證試驗結果

圖2 機床比能模型擬合結果

(6)

3.2 參數分析

304不銹鋼銑削中，銑削參數和刀具磨損對機床比能的影響規律如圖3所示。可知：銑削深度、銑削寬度和每齒進給量對機床比能的影響較為顯著，隨著銑削深度、銑削寬度和每齒進給量的增大，材料去除率RMR增大，機床比能隨之減小；隨著銑削速度的增加，加工過程產生大量的切削熱，材料表面溫度升高，從而硬度降低，切削力隨之減小，使比能耗降低。根據銑削速度的變化規律，在銑削速度超過100 m/min后機床比能變化較小，基本達到不銹鋼半精加工的最適宜參數范圍。機床比能在一定范圍內隨著刀具磨損的增加線性增加。原因是刀片主后刀面磨損增大時，刀尖與工件的接觸面積也變大，這使得切削力不斷增加，導致機床比能增大。試驗中還發現，在切削難加工材料時，選擇較低的銑削深度會使刀片接觸工件時刀尖碰撞劇烈，極易出現刀具崩刃。

圖3 銑削參數對機床比能的影響規律

4 結論

本文作者建立了機床比能模型以預測銑削加工能耗，通過304不銹鋼銑削試驗驗證模型的有效性。結果表明：(1)所擬合的機床比能模型對難加工材料銑削能耗的預測準確率在96%以上；(2)在模型中考慮刀具磨損的影響，并得出機床比能隨刀具磨損線性增加；(3)切削難加工材料時刀具主后刀面磨損控制在0.15 mm內并選擇較大的銑削深度，在降低能耗的同時可以減緩刀具磨損速度；(4)該模型為實際生產中難加工材料切削能耗預測和節能參數的選擇提供了參考。難加工材料銑削刀具磨損機制是需要進一步研究的內容。