薄壁鋁合金箱體零件數控加工技術研究＊

韓 軍 董冰洋 邵 帥 沈偉東 龐楠楠

（內蒙古科技大學機械工程學院，內蒙古 包頭 014010）

薄壁箱體零件因結構緊湊、質量輕和易裝配等優點得到廣泛應用，但因其精度要求高、形狀復雜、易變形等特點成為數控加工過程中的難題之一。隨著智能制造技術的不斷深入與數控技術的不斷發展，在數控機床加工過程中，合適的裝夾方案與運行參數對于減少加工功耗、提高加工效益、降低加工成本和確保加工精度十分重要[1]。

高翔等[2]基于遺傳算法與有限元方法，提出了薄壁零件夾具布置與夾緊力同步優化設計方法，有效地減少裝夾不當所造成的工件變形。馬廣[3]以一種薄壁鋁合金零件的數控加工夾具為研究對象，提出了一種用于薄壁零件的銑削裝夾方式，并通過對夾具的改進，使其在銑削過程中的裝夾時間、定位時間、加工效率和加工精度等方面得到較大的改善。銑削參數的優化方法選擇，是完成銑削加工參數優化的重要步驟。為了解決比較復雜的最優解問題，受到生物的啟發，眾多的群體智能優化法接連被開發出來，比如遺傳算法、鯨魚算法、螢火蟲算法和人工蜂群算法（artificial bee colony algorithm，ABC）等[4]。ABC 的優點在于計算比較簡單、參數的設置量少以及有更大的概率獲得最優解，宋娟、Nantiwat Pholdee 等[5-6]在分析了許多參數優化算法后，發現人工蜂群算法是其中性能最好的參數優化算法之一。

本文以某薄壁鋁合金箱體零件作為研究對象，設計專用夾具減小其裝夾變形并進行有限元分析，通過Design-Expert 軟件，使用正交實驗法創建樣本點，通過響應曲面近似模型擬合主軸轉速、進給速度、軸向切深和徑向切深對銑削合力大小的影響規律，并輸出多項式回歸數學模型，最后以銑削合力的最小值為目標，采用人工蜂群優化算法找出最適合的銑削參數組合以及銑削合力的預測值。

1 零件結構分析

零件尺寸要求如圖1 所示。

圖1 薄壁箱體二維圖

該零件毛坯材料為5A06 鋁合金，其輪廓尺寸140 mm×70 mm×25 mm。該零件加工表面較多由各類型腔及孔隙組成。各表面的粗糙度要求為Ra1.6。

由表1 可知，該零件側壁過薄，在加工中所產生的切削合力大小很容易影響到切削平面的振動以及變形。通過專用夾具支撐側壁與參數優化減小銑削合力來提高零件尺寸精度。以銑削合力最小為目標選取合適的刀具轉速n、進給量?、銑削寬度ɑe及銑削深度ɑp，對該零件進行銑削加工。首先在UG中進行建模，如圖2 所示。

表1 零件尺寸測量結果mm

圖2 薄壁箱體零件三維圖（正、反）

2 夾具設計與分析

為減小夾具裝夾對零件幾何精度影響設計了專用夾具，如圖3 所示，定位塊1 固定于底板3，底板3 通過螺紋孔6 工作臺連接，定位塊1 上留有垂直于鎖緊塊5 斜面的斜孔，零件一邊靠定位塊1，另一邊由鎖緊螺栓7 推動鎖緊塊5 鎖緊，兩側通過側板4 為側壁提供支撐以減小零件變形。

圖3 專用夾具裝夾圖

根據文獻[7]銑削力在軸向、徑向、進給3 個方向上的指數公式：

此薄壁鋁合金箱體零件的加工變形主要發生于零件側壁中部。依據加工經驗，銑刀的軸向切削深度ap=3 mm，銑刀的進給速度f=800 mm/min，銑刀轉速v=94.2 m/min，徑向切削深度ae=1 mm，刀具直徑d=10 mm，k=1，將各參數代入式（1）可得Fx=34.12 N，Fy=55.57 N，Fz=12.07 N。

夾持工件時，刀具銑削力和夾持裝置自身提供的約束力應互相抵消。為了降低計算結果的誤差，使得銑削力與實際生產時的銑削力數值相近，將安全系數[8]K加入到銑削力的計算中，由此可以得出，實際約束力：

式中：基本安全系數K0=1.5，加工性質因數分別為K1=1.2、K2=1.3、K3=1.0、切削系數CF=167，修正系數kF=1.0，徑向切削深度ae=0.05，d=0.5 mm，每齒進給量af=f/nz=0.08 mm，d=10 mm，齒數z=4，軸向切削深度ap=3 mm，代入公式（2）求得實際約束力為57.9 N。

將零件專用夾具與傳統平口鉗進行有限元分析對比，夾具材料為45 號鋼，零件材料為5A06 鋁合金，參數見表2。零件側壁中部過薄且無內部支撐最易變形，平口鉗裝夾時零件變形量最大為0.015 7 mm，專用夾具裝夾時零件變形量最大為0.005 98 mm，減小了61.9%。仿真結果如圖4 和圖5 所示。

表2 材料參數表

圖4 平口鉗夾持

圖5 專用夾具裝夾

3 基于ABAQUS 的銑削模型建立

（1）銑削刀具和零件的材料參數

機械加工的方式較多，對刀具的要求也不相同，應根據加工材料、加工工藝、零件精度要求及機床設備條件的不同選擇相匹配的刀具。銑削刀具為工具鋼材料，薄壁件材料為5A06 鋁合金，材料屬性見表3。

（2）箱體零件材料的JC 本構模型

本構模型描述材料的理化特性，JC 模型常用于應變較為劇烈的場合，形式較其他本構模型簡單，是銑削仿真中應用較為廣泛的材料模型之一，其表達式為

式中：A、B、n為材料系數；C為材料的應變速率強化項系數；T為實驗的溫度；Tr為參考溫度；Tm為材料的熔點；m為材料熱軟化系數；ε為等效塑性應變； ε˙為材料應變率； ε˙0為參考應變率，一般取ε˙0=1.0 s-1。

查閱參考文獻[9]確定本構參數（表4）及失效參數（表5）。

表4 JC 本構模型

表5 失效參數表

（3）接觸摩擦模型

在銑削加工的過程中，刀具和工件之間會發生大量摩擦，金屬材料的切削中，接觸摩擦模型會因刀具切削面與切屑間的接觸關系不斷變化而變化，根據該現象可以把刀具切削面與切屑間分成滑動摩擦區和粘著摩擦區。在粘著摩擦區中，剪應力的大小與材料屈服應力的大小相等；在滑動摩擦區中，摩擦系數μ是常數，滿足庫侖摩擦定律。

庫侖摩擦定律是切削仿真中普遍采用的摩擦模型，即

式中：τ為摩擦應力；τmax表示極限剪應力；μ為刀具與材料間摩擦系數為0.2； σn表示法向應力。

4 試驗方案設立及建立回歸方程

首先基于加工經驗確定各參數取值范圍，A：主軸轉速1 500～3 000 r/min；B：進給速度400～800 mm/min；C：徑向切深0.1～0.5 mm；D：軸向切深0.1～1 mm。借助Design-Expert 軟件，采用L29(34)正交試驗法設計樣本點，通過ABAQUS 對正交試驗中的數據進行仿真，采用線性減縮積分單元定義銑刀與薄壁箱體零件單元類型，銑刀使用直徑4 mm 的四刃立銑刀，銑削仿真加工如圖6所示。正交試驗的可控因素與水平見表6，銑削加工參數仿真結果見表7。

表6 可控因素及水平

表7 銑削加工參數仿真結果

圖6 銑削仿真加工

采用響應曲面近似模型擬合出加工參數與銑削力間關系如表8 所示，銑削力回歸模型P＜0.000 1，響應曲面近似模型擬合加工參數與銑削力間關系顯著。

表8 銑削力回歸方程模型方差分析

主軸轉速、進給速度、徑向切深和軸向切深分別用A、B、C和D表示，F表示銑削力，通過仿真結果建立銑削力回歸方程：

根據回歸模型，徑向切深與軸向切深對銑削力影響尤為明顯，隨著切削深度使銑削合力顯著增加，繪制徑向切深與軸向切深作用下的3D 響應曲面圖如圖7 所示。

圖7 C:D 響應曲面圖

5 人工蜂群優化算法

5.1 人工蜂群算法

人工蜂群算法來源于蜜蜂蜂群集體搜尋花蜜的現象，在蜜蜂蜂群中不同的蜜蜂有著不同的分工和信息交換目的，人工蜂群算法是以此為依據來搜索最優可行解的全局優化算法。和其他群體智能優化算法相比，人工蜂群優化算法有計算比較簡單、參數的設置量少等優點[10]。

人工蜂群優化算法流程如圖8 所示。

圖8 人工蜂群優化算法流程圖

首先對蜜源的位置進行初始化，其次對不同蜂群重復進行迭代搜索，搜尋最合適的可行解，雇傭蜂與偵察蜂搜索新蜜源的方程如式（5）。

其中，i=1, 2, ···,n；k=1, 2, 3, ···,n，且k≠i，n表示蜜源數量；xi,j表示當前蜜源位置。

5.2 人工蜂群算法的優化

通過Matlab 編程，基于表7 中各參數取值范圍及其建立的回歸方程為目標函數，設置初始種群數量為50；最大迭代次數為60；循環限定次數為3。

檢查代碼沒有錯誤之后開始運行并輸出結果，得到的結果如圖9 所示。

圖9 ABC 優化迭代圖

算法優化前后的銑削參數和銑削合力如表9所示。將優化之后的銑削參數（主軸轉速3 000 r/min，進給速度800 mm/min，徑向切深0.5 mm，軸向切深0.1 mm）通過ABAQUS 仿真得到平均銑削合力如圖10 所示，ABC 算法優化得到的銑削合力為615.047 N，二者誤差為7.97%，在合理范圍內。銑削合力從1 032.794 N 減小到668.289 N，減小了35.3%。

表9 優化前后銑削加工數據

圖10 優化后銑削合力

6 實驗及結果分析

依據“先面后孔、先主后次、基面先行”原則，此箱體的數控加工刀具卡和工序卡見表10、表11。

表10 加工刀具卡mm

表11 加工工序卡

根據表10 和表11 中的數據進行實際加工，加工的零件如圖11 所示。

圖11 實際加工圖正、反面

實際加工零件尺寸的測量結果見表12。

表12 測量結果mm

通過表12 可知，該薄壁鋁合金箱體零件的尺寸對照優化前的尺寸均在公差允許范圍內。

7 結語

通過對薄壁鋁合金箱體零件的結構分析，解決專用夾具減小使得零件的裝夾變形問題，對比傳統平口鉗使用專用夾具的零件變形量從0.015 7 mm 減小到0.005 98 mm，減小了61.9%。同時建立了銑削參數與銑削力間的近似模型，用人工蜂群優化算法對其進行銑削參數優化。通過對ABAQUS 仿真所得數據分析整理，所優化參數使銑削合力從1 032.794 N減小到668.289 N，減小了35.3%，效果明顯。實際加工時在精加工過程使用優化后的銑削參數組合，在完成加工后通過檢測，幾個主要尺寸均滿足圖紙尺寸要求，證明了專用夾具與人工蜂群優化算法優化銑削參數減小零件加工變形的可行性。