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        基于NSGA-II算法優(yōu)化的SiCp/Al復合材料超聲磨削表面評價研究

        2020-06-30 14:10:04趙建設袁金如商志剛
        固體火箭技術 2020年2期
        關鍵詞:復合材料工藝優(yōu)化

        鄭 偉,趙建設,周 明,袁金如,李 沫,商志剛

        (1.航天材料及工藝研究所,北京 100076; 2.哈爾濱工業(yè)大學 機電工程學院,哈爾濱 150001;3.上海衛(wèi)星工程研究所,上海 201109;4.中國航天系統(tǒng)科學與工程研究院,北京 100048;5.中國電子科學研究院,北京 100041)

        0 引言

        SiCp/Al復合材料機械物理性能優(yōu)異,已廣泛應用于航空航天、機械電子等領域[1]。表面形貌是表面完整性的重要組成部分,但由于SiC增強顆粒的存在,SiCp/Al復合材料加工性能不甚理想,導致其已加工表面存在各種缺陷,如裂紋、崩邊和孔洞。表面缺陷顯著降低零件的耐磨性、潤滑性、耐腐蝕性、疲勞強度和斷裂強度等性能。超聲磨削是一種將超聲加工和磨削加工結(jié)合在一起的加工方法,具有減小磨削力和磨削溫度、抑制砂輪堵塞等技術優(yōu)勢,適合中、高體分含量SiCp/Al復合材料的加工,在獲得良好加工質(zhì)量的同時,能極大地提高加工效率[2-3]。

        目前已有大量學者針對SiCp/Al復合材料已加工表面質(zhì)量展開研究[4-9]。在表面質(zhì)量評價研究中,主要是用二維表面粗糙度Ra評價表面形貌。然而,用二維表面粗糙度Ra表征評價復合材料已加工表面質(zhì)量有諸多不合理之處。首先,由于二維表面粗糙度僅是表面輪廓的數(shù)學統(tǒng)計平均,其無法有效表征三維加工表面。其次,在同一個加工表面不同區(qū)域采樣時,Ra值往往不同[10]。這是因為加工表面的形成是一個隨機過程,包括裂紋、凹坑在內(nèi)的加工缺陷在加工表面隨機分布,不同區(qū)域的Ra值往往不同,即對同一個加工表面,Ra值具有隨機性。因此,與二維表面粗糙度相比,三維表面粗糙度能夠全面反映已加工表面的三維信息,更適宜表征SiCp/Al復合材料已加工表面質(zhì)量。

        不過,加工過程是一個非穩(wěn)態(tài)隨機過程,加工表面形貌高度分布變化與測量尺度相關。三維表面粗糙度與二維表面粗糙度作為統(tǒng)計學參數(shù),均依賴于測量尺度與儀器分辨率,無法對SiCp/Al復合材料已加工表面存在的缺陷,如凹坑、崩碎、裂紋等精確辨識。為有效識別缺陷特征信息需引入其他表征評價參數(shù)。

        分形作為一個無尺度相關性的參數(shù),能夠保留所有的結(jié)構信息,可有效評價多維結(jié)構的非線性特征信息[11]。分形的唯一表征參數(shù)為分形維數(shù),包括輪廓分形維數(shù)Df和表面分形維數(shù)Ds。輪廓分形維數(shù)適宜表征二維結(jié)構,表面分形維數(shù)適宜表征三維結(jié)構。不同于常規(guī)尺度參數(shù),分形維數(shù)為非整數(shù)參數(shù),其中1

        因此,本文結(jié)合表面分形維數(shù)Ds或表面粗糙度Sq,提出一個綜合反映SiCp/Al復合材料已加工表面形貌特點的特征參數(shù)Scr作為已加工表面質(zhì)量的評價參數(shù),同時基于NSGA-II算法對其進行了優(yōu)化研究,最后給出了SiCp/Al復合材料精密加工工藝條件。

        1 實驗設計

        實驗所用工件為45%體積分數(shù)的SiCp/Al 2024 復合材料,其表面微觀結(jié)構如圖1所示。

        磨削實驗所用機床為德國DMG Ultrasonic 70-5 linear超聲加工中心。磨削實驗選定頻率為30 kHz。磨削刀具為SCHOTT公司生產(chǎn)的金屬固結(jié)金剛石磨粒砂輪,其性能參數(shù)見表1。為分析主軸轉(zhuǎn)速、進給速度、磨削深度和超聲振幅對表面質(zhì)量的影響,選擇L25(54)正交實驗表規(guī)劃正交實驗,確定工藝參數(shù)及其水平見表2。

        圖1 SiCp/Al復合材料的微觀結(jié)構

        表1 金剛石砂輪性能參數(shù)

        表2 L25(54)正交表參數(shù)

        實驗結(jié)束后,首先超聲清洗試樣10 min以去除表面雜質(zhì)和油污,然后使用奧林巴斯OLS3000型共聚焦顯微鏡觀察磨削表面形貌并采集形貌數(shù)據(jù)。采樣范圍為128 μm × 128 μm,沿X、Y方向的采樣間隔均為0.125 μm。使用MATLAB軟件計算三維粗糙度和表面分形維數(shù)結(jié)果如表3所示。

        2 特征參數(shù)Scr及優(yōu)化模型

        2.1 特征參數(shù)Scr

        由文獻[12]可知,表面分形維數(shù)Ds與表面粗糙度Sq呈弱負相關性,表征了粗糙表面的空間填充能力和精密細致程度,是一種相對性參數(shù),具有無尺度相關性、不依賴于測量尺度和采樣間隔、方便直觀的優(yōu)點。而表面粗糙度Sq作為尺度參數(shù),是表面形貌高低起伏的統(tǒng)計平均,是一種絕對性參數(shù),與表面分形維數(shù)Ds不具有嚴格的一一對應關系,無法對表面形貌的微觀結(jié)構比如缺陷進行精確表達。由此可知,表面形貌不能由表面分形維數(shù)Ds或表面粗糙度Sq單一參數(shù)表達。本文結(jié)合表面分形維數(shù)Ds或表面粗糙度Sq,提出一個綜合反映SiCp/Al復合材料已加工表面形貌特點的特征參數(shù)Scr,可以表達為

        (1)

        表3 L25(54)正交實驗結(jié)果

        由式(1)可看出,當表面分形維數(shù)Ds保持恒定時,特征參數(shù)Scr隨表面粗糙度Sq的增大或減小而增大或減小,表征了已加工表面的平整性。當表面粗糙度Sq保持恒定時,特征參數(shù)Scr隨表面分形維數(shù)Ds的增大或減小而減小或增大,表征了已加工表面的空間填充能力和精密細致程度。因此,特征參數(shù)值越小,代表已加工表面越平整和精細。

        以具有相同表面粗糙度值的P4表面(對應表3中實驗5)和P5表面(對應表3中實驗23)為例,基于表3數(shù)據(jù),計算P4表面和P5表面對應的特征參數(shù)值分別為2.320 9和3.012 5。可見較之P5表面,P4表面的特征參數(shù)值小,表面更為平整和精細,與圖2兩平面表面形貌對比一致,與前述分析相符合。這也說明了特征參數(shù)Scr的合理性和有效性。

        (a) Surface P4

        (b) Surface P5

        2.2 優(yōu)化模型

        非支配排序遺傳算法(NSGA-II)[13]是一種以非劣解(Pareto)集為依托的多目標進化算法,具有優(yōu)化效率高、不易陷入局部最優(yōu)且優(yōu)化結(jié)果相對出色等特點。NSGA-II算法采用快速非支配排序和精英保留策略,保留父代優(yōu)秀基因與子代共同進行非支配排序,且引入擁擠度和擁擠度比較算子,最后通過遺傳算法獲得Pareto最優(yōu)解集,即多組最優(yōu)工藝參數(shù)組成的集合。其算法流程圖如圖3所示。

        圖3 NSGA-II算法流程圖

        觀察式(1)可知,對于同一個特征參數(shù)值,有多組表面粗糙度Sq和表面分形維數(shù)Ds的組合解,可分為兩類:一類是較大的表面粗糙度Sq和較小的表面分形維數(shù)Ds;另一類是較小的表面粗糙度Sq和較大的表面分形維數(shù)Ds。由上文分析可知,我們需求的是后者,即優(yōu)化結(jié)果應為較小的特征參數(shù)Scr和表面粗糙度Sq、較大的表面分形維數(shù)Ds。據(jù)此,工藝參數(shù)的優(yōu)化問題可表達為

        minfi(X)i=1,2,…,N

        (2)

        X=(n,vf,ap,A)

        式中fi(X)為目標函數(shù);N為目標函數(shù)個數(shù);Sq(X)、Ds(X)為約束函數(shù);X為決策向量;m為決策變量個數(shù)。

        由上文可知,在針對超聲振動磨削SiCp/Al復合材料已加工表面質(zhì)量的工藝參數(shù)優(yōu)化中,目標函數(shù)fi(X)可表達為

        (3)

        由表2可知,決策變量主軸轉(zhuǎn)速,進給速度、磨削深度和超聲振幅的取值范圍為:3000

        基于表3數(shù)據(jù),擬合建立表面粗糙度Sq關于工藝參數(shù),即主軸轉(zhuǎn)速、進給速度、磨削深度和超聲振幅的約束函數(shù),表達為

        (4)

        式中k1、C12~C15為待求系數(shù)。

        對式(4)兩側(cè)同時取對數(shù),可得

        lgSq=lgk1+C12lgn+C13lgvf+

        C14lgap+C15lgA

        (5)

        設y1=lgSq、x0=lgk1、x1=lgn、x2=lgvf、x3=lgap和x4=lgA,得到

        y1=x0+C12x1+C13x2+C14x3+C15x4

        (6)

        基于最小二乘法原理,使用SPSS軟件進行多元線性回歸分析,求得:x0=0.305、C12=-0.197、C13=-0.023、C14=-0.038和C15=-0.085。由x0=lgk1可得,k1=2.018。

        將上述數(shù)值代入式(4),可得到表面粗糙度Sq關于工藝參數(shù)的約束函數(shù),表達為

        (7)

        基于表3數(shù)據(jù),擬合建立表面分形維數(shù)Ds關于工藝參數(shù),即主軸轉(zhuǎn)速、進給速度、磨削深度和超聲振幅的約束函數(shù),表達為

        (8)

        式中k2、C16~C19為待求系數(shù)。

        對式(8)兩側(cè)同時取對數(shù),可得

        lgDs=lgk2+C16lgn+C17lgvf+

        C18lgap+C19lgA

        (9)

        設y2=lgDs、x0=lgk2、x1=lgn、x2=lgvf、x3=lgap和x4=lgA,得到

        y1=x0+C16x1+C17x2+C18x3+C19x4

        (10)

        基于最小二乘法原理,使用SPSS軟件進行多元線性回歸分析,求得:x0=0.365、C16=0.01、C17=0.021、C18=-0.06和C19=0.016。由x0=lgk2可得,k2=2.317。

        將上述數(shù)值代入式(8),可以得到表面分形維數(shù)Ds關于工藝參數(shù)的約束函數(shù),表達為

        (11)

        將式(1)、式(7)和式(11)代入式(3),選取初始種群規(guī)模為1000,迭代次數(shù)為1500,采用NSGA-II算法對上述過程進行迭代優(yōu)化,得到Pareto最優(yōu)前沿,即最優(yōu)工藝參數(shù)組成的集合,如圖4所示。

        在工程應用中,還需運用模糊理論選擇Pareto最優(yōu)前沿中的最優(yōu)非支配解。Pareto解集中目標函數(shù)對應的滿意度可用隸屬度函數(shù)表示:

        (12)

        圖4 Pareto最優(yōu)前沿圖

        利用式(12)求得Pareto最優(yōu)解集中各解的標準化滿意度為

        (13)

        通過比較,選取具有最大h值的Pareto最優(yōu)解作為多目標優(yōu)化問題的最優(yōu)解。運算結(jié)果表明,h值最大時,主軸轉(zhuǎn)速n= 15 000 rpm、進給速度vf= 5 mm/min、磨削深度ap= 15 μm、超聲振幅A= 5 μm。此即為多目標優(yōu)化問題的最優(yōu)解。

        3 工藝參數(shù)優(yōu)化實驗驗證

        優(yōu)化的目的是在給定的工藝參數(shù)范圍內(nèi),約束表面粗糙度Sq和表面分形維數(shù)Ds,尋求最佳的組合效果,即特征參數(shù)Scr。本文采用工藝參數(shù)優(yōu)化組合和上文中的兩個極差工藝參數(shù)組合,進行了SiCp/Al復合材料的超聲振動磨削工藝參數(shù)優(yōu)化的驗證實驗,并與表3中加工表面質(zhì)量最好的三組實驗結(jié)果對比分析,以驗證工藝參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的合理性與有效性。

        6組實驗工藝參數(shù)見表4,磨削寬度均為6 mm。試驗后使用奧林巴斯OLS3000型共聚焦顯微鏡觀察磨削形貌并采集形貌數(shù)據(jù)。采樣范圍128 μm × 128 μm,沿X、Y方向的采樣間隔均為0.125 μm。使用MATLAB軟件計算表面粗糙度Sq、表面分形維數(shù)Ds和特征參數(shù)Scr結(jié)果如表5所示。

        對比表5中6組實驗結(jié)果可發(fā)現(xiàn),在6組實驗結(jié)果中,采用優(yōu)化后的工藝參數(shù)后加工出的SiCp/Al復合材料表面質(zhì)量明顯優(yōu)于其余5組結(jié)果。其表面粗糙度Sq僅次于2組結(jié)果,特征參數(shù)Scr最小,表面分形維數(shù)Ds最大。這驗證了工藝參數(shù)優(yōu)化方法的合理性與有效性。圖5為工藝參數(shù)優(yōu)化驗證實驗中SiCp/Al復合材料已加工表面形貌。

        觀察對比1組和2組實驗結(jié)果可發(fā)現(xiàn),兩組實驗表面粗糙度Sq極為接近,數(shù)值相差1%左右,但是表面分形維數(shù)Ds區(qū)別較大。對比圖4(a)和(b)可發(fā)現(xiàn),圖4(b)中的SiCp/Al已加工表面含有更為明顯的凹坑缺陷。這說明表面分形維數(shù)Ds對表面加工缺陷更為敏感。觀察對比2組和3組實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),兩組實驗結(jié)果中的表面粗糙度Sq是極小值,但其表面分形維數(shù)Ds卻不是極大值。

        表4 驗證實驗的工藝參數(shù)

        表5 驗證實驗結(jié)果

        (a) Test 1 (b) Test 2 (c) Test 3

        (d) Test 4 (e) Test 5 (f) Test 6

        同時3組實驗結(jié)果中的表面分形維數(shù)Ds是極大值,但其表面粗糙度Sq卻不是極小值。這充分說明了表面粗糙度Sq和表面分形維數(shù)Ds之間是弱負相關關系,不具備嚴格的一一對應關系,兩者是性質(zhì)不同的參數(shù)。因此,表面形貌不能由表面分形維數(shù)Ds或表面粗糙度Sq單一參數(shù)評價。通過對比分析特征參數(shù)值,可以確定2組實驗結(jié)果優(yōu)于3組實驗結(jié)果。

        4 結(jié)論

        (1)基于三維表面粗糙度和表面分形維數(shù),本文提出了綜合反映SiCp/Al復合材料已加工表面形貌特點的特征參數(shù)Scr的概念。以特征參數(shù)為優(yōu)化目標,三維表面粗糙度和表面分形維數(shù)為約束條件,對SiCp/Al復合材料超聲振動磨削加工進行了工藝參數(shù)優(yōu)化,獲得了優(yōu)化工藝參數(shù)組合為主軸轉(zhuǎn)速n= 15 000 rpm、進給速度vf= 5 mm/min、磨削深度ap= 15 μm、超聲振幅A= 5 μm。

        (2)對工藝參數(shù)優(yōu)化方法的有效性進行了實驗驗證,結(jié)果表明,采用優(yōu)化后的工藝參數(shù)提高了SiCp/Al復合材料的加工表面質(zhì)量,特征參數(shù)可以有效表征SiCp/Al復合材料的加工表面質(zhì)量。

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