（西北工業(yè)大學(xué)現(xiàn)代設(shè)計(jì)與集成制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710072）

航空航天技術(shù)的不斷發(fā)展對(duì)航空材料性能提出了更高的要求。陶瓷顆粒與鋁合金的復(fù)合使顆粒增強(qiáng)鋁基復(fù)合材料展現(xiàn)出如低密度、高比強(qiáng)度、高比剛度、高耐磨性和低熱膨脹系數(shù)等優(yōu)異性能，在航空航天領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注[1-3]?；谏鲜鰞?yōu)點(diǎn)，顆粒增強(qiáng)鋁基復(fù)合材料已成為制造航空發(fā)動(dòng)機(jī)大尺寸風(fēng)扇葉片的理想材料之一。由于鋁基復(fù)合材料微觀結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，高硬度增強(qiáng)顆粒的磨粒磨損作用，導(dǎo)致鋁基復(fù)材難以機(jī)械加工，特別體現(xiàn)在刀具壽命短、表面質(zhì)量差以及材料去除率低等方面[4-7]。

車(chē)削加工是顆粒增強(qiáng)鋁基復(fù)合材料精密和超精密加工主要手段之一。目前，針對(duì)該類(lèi)型材料車(chē)削加工性能的研究主要集中在傳統(tǒng)SiC顆粒增強(qiáng)鋁基復(fù)材車(chē)削加工的刀具磨損、表面完整性、表面微觀形貌及車(chē)削參數(shù)優(yōu)化等方面[8-10]。然而，作為新型原位自生TiB2/Al復(fù)合材料，其制備尚處于研究階段，國(guó)內(nèi)外還未見(jiàn)到對(duì)其車(chē)削性能進(jìn)行研究的相關(guān)文獻(xiàn)。同時(shí)，由于TiB2增強(qiáng)顆粒的尺度、力學(xué)性能、材料構(gòu)型方式與傳統(tǒng)顆粒增強(qiáng)鋁基復(fù)合材料具有較大差異，必然影響其機(jī)械加工性能。為此，有必要針對(duì)TiB2/Al復(fù)合材料的車(chē)削加工理論方法展開(kāi)研究。

本文針對(duì)車(chē)削參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，主要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究：首先，開(kāi)展車(chē)削參數(shù)的單因素試驗(yàn)，研究適合加工該材料的參數(shù)控制域；其次，基于參數(shù)控制域中設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn)，建立表面粗糙度預(yù)測(cè)模型；最后，以表面粗糙度和材料去除率為目標(biāo)，基于遺傳算法對(duì)車(chē)削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。以期通過(guò)車(chē)削參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化方法的研究，為原位自生TiB2/Al復(fù)合材料在實(shí)際加工、應(yīng)用中起到指導(dǎo)作用。

1 試驗(yàn)材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為上海交通大學(xué)研制的新型6% TiB2/7050鋁基復(fù)合材料[5]，其制備方法為熔體反應(yīng)控制自生，經(jīng)T6處理。在室溫下材料的物理性能見(jiàn)表1，基體成分見(jiàn)表2，材料的SEM圖片如圖1所示。

試驗(yàn)試樣幾何尺寸為φ20mm×100mm，試驗(yàn)車(chē)削外圓，車(chē)削長(zhǎng)度為40mm。試驗(yàn)機(jī)床為CK7525數(shù)控車(chē)床，最大主軸轉(zhuǎn)速為3000r/min，冷卻方式為干式冷卻。刀具采用山高公司生產(chǎn)的非涂層硬質(zhì)合金刀片，型號(hào)為VBMT160408-F2，CP200。試件與車(chē)削過(guò)程如圖2所示。

表1 6% TiB2/Al復(fù)合材料物理性能

表2 6% TiB2/Al復(fù)合材料化學(xué)成份

圖1 TiB2/Al復(fù)合材料SEM圖片F(xiàn)ig.1 Picture of TiB2/Al composites

圖2 試驗(yàn)件及車(chē)削過(guò)程Fig.2 Work-piece and turning process

1.2 試驗(yàn)方法與結(jié)果

1.2.1 單因素試驗(yàn)及結(jié)果

試驗(yàn)采用控制變量法，探究車(chē)削參數(shù)對(duì)表面粗糙度的影響規(guī)律。根據(jù)相關(guān)研究[11]，取v=30m/min，f=40mm/min，ap=0.6mm進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)，因素水平見(jiàn)表3。車(chē)削參數(shù)對(duì)表面粗糙度的影響規(guī)律如圖3所示。表面粗糙度采用接觸式TR620表面粗糙度儀進(jìn)行測(cè)量，表面粗糙度輪廓采用IFM-G4全自動(dòng)刀具測(cè)量?jī)x測(cè)量，三維形貌采用Vecco三維光學(xué)表面形貌測(cè)試儀測(cè)量。

表3 切削參數(shù)因素表

圖3 車(chē)削參數(shù)對(duì)表面粗糙度的影響Fig.3 Effect of cutting parameters on the surface roughness

從圖3中得出，表面粗糙度隨車(chē)削速度的增大而減小，車(chē)削速度在35mm/min以上時(shí)，進(jìn)一步增大車(chē)削速度并不能有效提高表面質(zhì)量；隨著進(jìn)給速度的增大表面粗糙度值增大，過(guò)大的進(jìn)給速度使表面輪廓以及殘留高度增大，致使表面粗糙度增大[12]；車(chē)削深度在0.2～0.8mm的范圍內(nèi)對(duì)表面粗糙度影響不明顯，能保證加工表面粗糙度值在0.6μm以下。但是單一的參數(shù)選擇不能滿足實(shí)際加工需求，需要多個(gè)參數(shù)共同優(yōu)化，以在保證加工質(zhì)量的同時(shí)提高材料去除率。

1.2.2 正交試驗(yàn)及結(jié)果

為實(shí)現(xiàn)TiB2/Al復(fù)合材料的精密車(chē)削，需要合理選擇車(chē)削工藝參數(shù)。根據(jù)上述單因素試驗(yàn)及分析，采用正交試驗(yàn)法設(shè)計(jì)TiB2/Al復(fù)合材料的精密外圓車(chē)削試驗(yàn)，v、f、ap都各取3水平，分析各車(chē)削參數(shù)對(duì)表面質(zhì)量和加工效率的影響。試驗(yàn)方案及表面粗糙度測(cè)試結(jié)果如表4所示。從表5中可知進(jìn)給速度對(duì)表面粗糙度影響最大，其次是車(chē)削速度，最后是車(chē)削深度。進(jìn)給速度、車(chē)削速度、車(chē)削深度對(duì)表面粗糙度的影響靈敏度所占百分比分別為37.5%、36.4%、26.1%。從圖3（c）中得出車(chē)削深度對(duì)表面粗糙度的影響不是很明顯，但在車(chē)削速度和進(jìn)給速度耦合作用下，車(chē)削深度對(duì)表面粗糙度的靈敏度提高，說(shuō)明改變車(chē)削速度以及進(jìn)給速度能改變車(chē)削深度對(duì)表面粗糙度的靈敏度。因此，對(duì)于3者之間的耦合關(guān)系以及參數(shù)組合對(duì)表面粗糙度的影響需要進(jìn)一步優(yōu)化研究。

表4 正交試驗(yàn)表面粗糙度

表5 表面粗糙度極差結(jié)果

2 車(chē)削參數(shù)優(yōu)化模型建立

選擇車(chē)削參數(shù)時(shí)要遵循以下原則：在保證加工質(zhì)量的前提下，能最大化地提高材料去除率。只知道粗糙度模型很難得到合適的車(chē)削參數(shù)組合能夠同時(shí)滿足多個(gè)目標(biāo)，因此需要對(duì)車(chē)削工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化研究。

2.1 選取設(shè)計(jì)變量

為了保證設(shè)計(jì)變量之間的獨(dú)立性，論文選取v作為設(shè)計(jì)變量。現(xiàn)有工件直徑為20mm，車(chē)床在實(shí)際生產(chǎn)中主軸轉(zhuǎn)速一般在1200r/min以下，得到最大的車(chē)削速度為72m/min。待優(yōu)化的車(chē)削參數(shù)分別為車(chē)削速度v、進(jìn)給速度f(wàn)以及車(chē)削深度ap，其表達(dá)式為 ：

2.2 目標(biāo)函數(shù)建立

車(chē)削參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)是在保證加工精度的前提下，盡量提高材料去除率。因此，本文選取表面粗糙度和材料去除率作為優(yōu)化目標(biāo)[13]。

（1）粗糙度模型建立。

粗糙度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚14]常用基于正交試驗(yàn)方法獲得，據(jù)公式（1）可表示為：

式中：Ra表示表面粗糙度；c0為常數(shù)；c1、c2、c3分別為指數(shù)。

根據(jù)對(duì)上述工藝參數(shù)和表面粗糙度的測(cè)試數(shù)據(jù)，通過(guò)線性回歸分析方法，得到車(chē)削該復(fù)材的表面粗糙度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

通過(guò)顯著性分析，方差R2=0.84＞0.82，表明回歸方程擬合良好，可用于優(yōu)化算法中。

（2）材料去除率模型建立。

從上述分析得到，在工件一定的情況下，影響切削時(shí)間的主要因素就是車(chē)削參數(shù)，即主軸轉(zhuǎn)速、車(chē)削深度以及進(jìn)給速度，它們?cè)酱笄邢鲿r(shí)間越短。為此，可以將車(chē)削效率模型簡(jiǎn)化為削參數(shù)為約束的簡(jiǎn)單模型。其中，影響材料去除率（S）的主要因素為車(chē)削深度以及進(jìn)給速度，為此可以簡(jiǎn)化模型為：

2.3 確定優(yōu)化約束條件

實(shí)際生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)條件對(duì)車(chē)削參數(shù)有著一定的約束，比如車(chē)床的功率、刀具性能等，要求合理選擇參數(shù)優(yōu)化范圍?；谏鲜龇治?，最終確定的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型函數(shù)參數(shù)及約束條件分別如下。

設(shè)計(jì)變量為v、f、ap，約束條件為：

2.4 優(yōu)化試驗(yàn)

遺傳算法是一種基于自然選擇原理和自然遺傳機(jī)制的搜索尋優(yōu)算法，它模擬生物進(jìn)化中自然選擇的法則，以基因交叉和變異為基礎(chǔ)，具有極強(qiáng)的全局搜索能力，也是最常用的智能優(yōu)化算法之一?；谶z傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的方法一般有兩種：一是采用權(quán)重系數(shù)法將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解，二是將Pareto的概念與遺傳算法相結(jié)合求最優(yōu)解，兩種方法各有優(yōu)勢(shì)[15-17]。針對(duì)車(chē)削加工特點(diǎn)，本文選用基于Pareto的遺傳算法進(jìn)行車(chē)削參數(shù)優(yōu)化。

遺傳算法的基本思想是把待優(yōu)化問(wèn)題的參數(shù)編碼成特定進(jìn)制的染色體，由初始種群作為問(wèn)題的初始解，重復(fù)使用復(fù)制（Reproduction）、交叉（Cross-over）和變異（Mutation）3算子進(jìn)行操作，直到搜到最優(yōu)解。

3 優(yōu)化結(jié)果及分析

在優(yōu)化過(guò)程中，綜合多種因素考慮以及多次優(yōu)化對(duì)比分析得出，設(shè)定初始參數(shù)為：種群大小為60，迭代次數(shù)為300，交叉概率0.8，變異概率0.05。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖4所示。

圖4 車(chē)削參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Optimal results of cutting parameters

從圖4可以得出以下結(jié)論：一方面在點(diǎn)1處能得到表面粗糙度值最小的參數(shù)組合，但此處的材料去除率是最小的，是以犧牲材料去除率為代價(jià)的；另一方面在點(diǎn)2處得到材料去除率最大的參數(shù)組合，如預(yù)期結(jié)果此處的表面粗糙度最大（表面質(zhì)量最差）?？紤]到點(diǎn)2處的表面粗糙度值為0.173μm，滿足生產(chǎn)要求，為此材料去除率作為選擇參數(shù)的主要參考因素，即選擇點(diǎn)2處的參數(shù)作為T(mén)iB2/Al復(fù)合材料精密車(chē)削的工藝參數(shù)組合。優(yōu)化結(jié)果為：車(chē)削速度v=71m/min，進(jìn)給速度f(wàn)=44mm/min，車(chē)削深度ap=0.8mm/min。既可以獲得較高的質(zhì)量，又能獲得較高的車(chē)削效率，因此選擇這一組參數(shù)進(jìn)優(yōu)化試驗(yàn)驗(yàn)證。

車(chē)削參數(shù)優(yōu)化是為了指導(dǎo)實(shí)際車(chē)削加工，保證加工質(zhì)量和材料去除率。因此有必要在優(yōu)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)的試驗(yàn)驗(yàn)證，為T(mén)iB2/Al復(fù)合材料精密車(chē)削提供參考。驗(yàn)證試驗(yàn)整合數(shù)據(jù)及驗(yàn)證結(jié)果如表6所示。

表6 試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果

從表6得出，試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果相對(duì)理論GA-Pareto優(yōu)化結(jié)果有一定誤差，但相比經(jīng)驗(yàn)參數(shù)得到的表面質(zhì)量以及材料去除率都有較大的改善，從0.27μm優(yōu)化到0.186μm，材料去除率從24mm3/min提高到35.2mm3/min。圖5為經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和GA優(yōu)化后試驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)下得到的表面粗糙度輪廓分析圖?？梢钥吹絻?yōu)化前表面粗糙度輪廓線峰值為10μm，優(yōu)化后的峰值為5μm；同時(shí)優(yōu)化前表面粗糙度輪廓線峰谷值較多，說(shuō)明在加工表面上有凹陷缺陷，而優(yōu)化后的峰谷與峰頂數(shù)量想當(dāng)，說(shuō)明表面輪廓均勻，加工缺陷減少，表面質(zhì)量更好。圖6為優(yōu)化前后試件表面三維形貌圖，可以得出優(yōu)化前的表面形貌有明顯的溝壑，優(yōu)化后溝壑減少，在表面粗糙度輪廓線上可以體現(xiàn)出，峰值數(shù)量以及峰值減少[18-19]。綜上分析可得出GA-Pareto優(yōu)化是可行的，對(duì)TiB2/Al復(fù)合材料實(shí)際加工起到指導(dǎo)作用。

圖5 優(yōu)化前后的表面粗糙度輪廓Fig.5 Surface roughness profile before and after optimization

圖6 優(yōu)化前后的試件表面三維形貌Fig.6 Three-dimensional shape of work-piece surface before and after optimization

4 結(jié)論

（1）從車(chē)削參數(shù)的單因素試驗(yàn)得出，隨著車(chē)削速度的增大，表面粗糙度值下降；隨進(jìn)給速度的增大，表面粗糙度值增大;車(chē)削深度對(duì)表面粗糙度影響不明顯。選取表面粗糙度值在0.6μm以下的車(chē)削參數(shù)，為優(yōu)化做準(zhǔn)備。

（2）以表面粗糙度和材料切除率為目標(biāo)函數(shù)，基于GA-Pareto算法對(duì)車(chē)削參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化，得到在車(chē)削速度v=71m/min，進(jìn)給速度f(wàn)=44mm/min，車(chē)削深度ap=0.8mm/min時(shí)可以獲得理想的車(chē)削效果。

（3）優(yōu)化后的表面工件質(zhì)量得到改善，從微觀形貌和表面粗糙度輪廓曲線可以得出，工件表面溝壑?jǐn)?shù)量減少，溝壑深度降低。

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