摘 要：隨著制造業(yè)技術快速發(fā)展，數(shù)控銑床在復雜零件的加工中扮演越來越重要的角色。精確的銑削參數(shù)是提高加工效率和質量的關鍵。本文通過建立優(yōu)化模型和應用現(xiàn)代算法，對數(shù)控銑床的銑削參數(shù)進行系統(tǒng)的優(yōu)化研究。利用遺傳算法和粒子群優(yōu)化技術，結合實際加工需求，對銑削速度、進給率及切削深度等參數(shù)進行優(yōu)化，通過試驗驗證了優(yōu)化模型的有效性。結果表明，優(yōu)化后的參數(shù)顯著提高了加工效率和表面質量，為復雜零件的高效加工提供了可靠的技術支持。

關鍵詞：數(shù)控銑床；復雜零件；銑削參數(shù)；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號：TG 547" " " 文獻標志碼：A

數(shù)控銑床的銑削參數(shù)直接影響加工過程的效率和產品質量，尤其在復雜零件的精密加工中，參數(shù)的優(yōu)化顯得尤為重要。優(yōu)化這些參數(shù)不僅可以提高生產效率，還能顯著改善加工件的表面質量。傳統(tǒng)的參數(shù)設置依賴操作者的經驗和簡單的試錯方法，這種方式不僅效率低下，而且很難適應快速變化的生產需求。因此，本文采用先進的算法，通過科學的方法論來解決這一技術難題，實現(xiàn)銑削參數(shù)的精確優(yōu)化。通過這種方式，不僅能有效提升數(shù)控銑床的加工性能，而且能為制造業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展提供堅實的技術基礎。

1 銑削參數(shù)的理論基礎

1.1 參數(shù)定義與功能解釋

在數(shù)控銑削過程中，主要參數(shù)包括切削速度（vc）、進給速度（f）和切削深度（ap）。這些參數(shù)直接影響切削力、熱量生成和工件表面完整性。

切削速度（vc）：指刀具在單位時間內相對于工件的移動距離，通常以米/分鐘（m/min）為單位。切削速度的選擇對工具磨損和加工表面質量有顯著影響。如公式（1）所示。

vc=π×D×n （1）

式中：D為刀具直徑；n為主軸轉速。

進給速度（f）指刀具相對于工件的移動速率，以毫米/轉（mm/rad）或毫米/分鐘（mm/min）為單位。進給速度的增加會提高材料去除率，但過高的進給速度可能導致刀具斷裂或工件損壞[1]。

切削深度（ap）：刀具進入工件的垂直深度，以毫米為單位。切削深度的選擇需要根據(jù)工件材料的硬度和刀具材料的強度來決定，以避免過度負荷。

1.2 影響加工質量和效率的關鍵參數(shù)

銑削參數(shù)的選擇對加工效率和工件的質量有決定性的影響。優(yōu)化這些參數(shù)可以顯著提高生產率并降低成本。

切削速度對表面粗糙度和刀具壽命有直接影響。較高的切削速度可以減少切削區(qū)的熱量積聚，從而提高表面光潔度，但同時也會加速刀具磨損。相關試驗數(shù)據(jù)顯示，當切削速度從60m/min升至120m/min時，表面粗糙度可以從Ra3.2μm降至Ra1.8μm，但刀具壽命會減少約30%。

進給速度是另一個重要參數(shù)，它直接影響加工時間和切削力。增加進給速度可以縮短加工周期，但過高的進給速度會增加切削力和機械振動，影響加工精度。例如，當進給速度從0.1mm/rev升至0.5mm/rev時，加工時間可縮短50%，但可能導致工件表面出現(xiàn)振紋。

切削深度的增加會直接增加切削力和扭矩，對設備穩(wěn)定性和加工精度提出更高要求。適當?shù)那邢魃疃饶苡行Э刂魄邢髁?，減少工件變形。針對硬度較高的材料，應適當降低切削深度，以避免刀具過早磨損[2]。

2 銑削參數(shù)優(yōu)化策略

2.1 優(yōu)化模型的建立

在復雜零件的加工中，為實現(xiàn)銑削參數(shù)的最優(yōu)化，需要建立一個科學的優(yōu)化模型。這個模型通常包括一個明確的目標函數(shù)和一系列實際加工中必須遵守的約束條件。

2.1.1 目標函數(shù)的確定

目標函數(shù)是優(yōu)化過程中需要最小化或最大化的性能指標。在銑削參數(shù)優(yōu)化中，常見的目標函數(shù)是最小化加工時間和成本，同時最大化加工質量。在加工前，可以將目標函數(shù)設定為加工時間與加工表面質量的加權和，如公式（2）所示。

f（vc，f，ap）=w1.T（vc，f，ap）+w2.R（vc，f，ap） （2）

式中：T為加工時間；R為表面粗糙度；w1和w2為權重系數(shù)，系數(shù)根據(jù)具體加工要求進行調整。

2.1.2 約束條件的設定

優(yōu)化模型還必須包括實際加工過程中的約束條件，例如工具負載能力、機床性能限制、材料特性等。切削速度不得超過刀具和機床的最大承受速度，進給速度和切削深度也應在不造成工件損壞和工具過度磨損的范圍內。

2.2 優(yōu)化算法的選擇與應用

為解決上述優(yōu)化模型，可以采用遺傳算法和粒子群優(yōu)化（PSO）等先進的算法。

2.2.1 遺傳算法

遺傳算法是一種模擬生物進化過程的搜索算法，它通過選擇、交叉和變異等操作生成新的解集，適用于解決多目標優(yōu)化問題。在銑削參數(shù)優(yōu)化中，每個參數(shù)組合可以看作一個“個體”，適應度函數(shù)即為上述目標函數(shù)。通過多代的進化，可以逐漸逼近最優(yōu)解。遺傳算法的主要優(yōu)點是全局搜索能力強，不容易陷入局部最優(yōu)解[3]。

2.2.2 粒子群優(yōu)化（PSO）

粒子群優(yōu)化算法是一種基于群體協(xié)作的優(yōu)化技術。在這種算法中，每個解被看作是搜索空間中的一個“粒子”，粒子通過跟蹤個體和群體的歷史最優(yōu)位置進行搜索。PSO算法在參數(shù)調整較少和實現(xiàn)簡單的情況下能快速收斂到較好的解，非常適合于連續(xù)型的優(yōu)化問題，如公式（3）、公式（4）所示。

v[i+1]=w?v[i]+c1?r1（pbest-x（i）+c2?r2?（gbest-s[i]）） （3）

x[i+1]=x[i]+v[i+1] （4）

式中：v為粒子速度；x為粒子位置；pbest和gbest分別為粒子和全局的歷史最優(yōu)位置；c1、c2為學習因子；r1、r2為隨機數(shù)，通常取值在[0，1]；w為慣性權重，用于平衡全局搜索和局部搜索的能力。

通過PSO算法，每個粒子都在尋找最優(yōu)銑削參數(shù)組合，同時利用群體的信息來更新自己的位置和速度，從而在多次迭代后趨向于最佳解。這種方法特別適用于處理具有多個局部最優(yōu)解的復雜優(yōu)化問題。

在實際應用中，PSO算法對參數(shù)的初始選擇不敏感，這使它在實際工業(yè)應用中具有很高的適用性。在銑削參數(shù)優(yōu)化試驗中，粒子群算法表現(xiàn)出了優(yōu)越的搜索效率和較高的解的質量，能有效地縮短優(yōu)化周期和提高加工效率。

3 試驗設計與實施

3.1 試驗材料與設備說明

本文選用航空級鋁合金7075-T6作為試驗材料，這種材料因其出色的機械強度和良好的加工性能，被廣泛應用于航空航天和高精密機械領域。7075-T6鋁合金的高強度和輕質特性使其成為評估復雜銑削參數(shù)影響的理想選擇。此外，鋁合金的普遍應用確保了試驗結果的廣泛適用性。

在本次試驗中，加工的零件設計包括多個幾何特征，例如深薄壁、高寬比槽和精細孔，這些特征的存在顯著增加了加工難度，使其成為評估銑削參數(shù)優(yōu)化效果的理想測試對象。

3.1.1 試驗設備明細

數(shù)控銑床為Haas VF-2YT數(shù)控銑床，該設備配備高精度伺服電機和增強型數(shù)控系統(tǒng)，可以精確控制切削速度（50m/min～250m/min）、進給速度（0.05mm/rev～0.5mm/rev）和切削深度（0.1mm～5mm），確保高效且精確地加工。

3.1.2 測量設備

表面粗糙度儀Mitutoyo SurftestSJ-410，用于測量加工表面的粗糙度，具有高精度測量能力，能夠提供詳細的表面質量評估。

三維坐標測量機Hexagon Metrology Global Performance，該設備能夠精確地進行三維空間測量，用于評估加工零件的尺寸精度和形狀精度。

3.1.3 刀具磨損檢測設備

光學顯微鏡Nikon Eclipse E200，用于觀察和記錄刀具邊緣的微觀磨損情況。

掃描電子顯微鏡（SEM）JEOL JSM-6510，提供刀具磨損的高分辨率圖像，能夠詳細分析刀具表面的損傷和磨損模式。

綜合使用這些設備不僅提供了對銑削過程中刀具磨損和加工質量的詳細監(jiān)控，而且通過精確的數(shù)據(jù)支持，為銑削參數(shù)的優(yōu)化提供了科學依據(jù)。通過試驗的設計和實施，本文旨在探索和驗證不同銑削參數(shù)對復雜零件加工效率和質量的具體影響[4]。

3.2 試驗方案的制定

3.2.1 不同銑削參數(shù)組合的選擇

試驗設計中，基于預先設定的范圍調整銑削參數(shù)，以探索不同參數(shù)組合對加工效果的影響。具體參數(shù)如下：切削速度為50m/min～250m/min；進給速度為0.05mm/rev～0.5mm/rev；切削深度為0.1mm～5mm。每種參數(shù)組合都旨在測試其對加工效率和表面質量的影響，從而找到最優(yōu)的銑削參數(shù)配置。

3.2.2 試驗的重復性與控制變量

為確保試驗結果的可靠性和重復性，每個參數(shù)設置都至少重復進行3次試驗，以平均結果來代表該參數(shù)配置的性能。控制變量包括機床的工作環(huán)境、切削液的使用和工件的安裝方式，確保這些因素在所有試驗中保持不變。

在這個階段，研究首先應用已建立的優(yōu)化模型，通過明確的目標函數(shù)和約束條件指導試驗的設置。目標函數(shù)可以幫助試驗平衡加工時間與表面質量的關系，具體體現(xiàn)為加工時間與表面粗糙度的加權組合。根據(jù)實際生產需求調整權重系數(shù)w1和w2，以確保優(yōu)化目標符合具體的生產標準和效率要求。

在試驗中，需要調整切削速度、進給速度和切削深度這3個主要銑削參數(shù)，觀察它們如何影響加工時間和表面粗糙度。例如，較高的切削速度可能縮短加工時間，但是會增加表面粗糙度，而較低的進給速度可能改善表面質量，但是會延長加工時間。通過這種方式，可以找到最佳的參數(shù)平衡點。

此外，試驗的約束條件包括確保切削參數(shù)不超出機床的最大性能限制，例如切削速度的上限和切削深度的最大值。這些約束確保試驗在安全和實際可行的范圍內進行，同時保持加工過程的穩(wěn)定性和刀具的耐用性。

通過定義這些目標函數(shù)和約束條件，試驗設計不僅能發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的銑削參數(shù)，而且也能確保試驗結果具有較高的可靠性和重復性。

在試驗的優(yōu)化過程中，研究還應用粒子群優(yōu)化算法（PSO）來有效地尋找最佳銑削參數(shù)組合。粒子群優(yōu)化算法在本試驗中主要用于平衡加工時間和表面質量，通過迭代搜索過程快速定位到可能的最優(yōu)解。在這個過程中，每個粒子代表一組潛在的銑削參數(shù)，例如切削速度、進給速度和切削深度。

研究啟動了多個迭代周期，每個周期中粒子根據(jù)自身經驗和群體經驗調整其位置，尋找目標函數(shù)的最小值。試驗中記錄了每個迭代后粒子的速度和位置，特別關注那些表現(xiàn)出最優(yōu)化性能的參數(shù)組合。

在迭代過程中，研究特別記錄了以下幾點數(shù)據(jù)：每個粒子的歷史最優(yōu)位置，即該粒子所找到的目標函數(shù)最小值對應的參數(shù)設置；整個群體的歷史最優(yōu)位置，即所有粒子中最好的目標函數(shù)值對應的參數(shù)設置。

這些記錄不僅可以幫助研究追蹤改進的進程，還確保研究可以從一系列測試中篩選出最具影響力的參數(shù)設置。在試驗設置階段，這些數(shù)據(jù)提供了關鍵指標，指導試驗、調整試驗參數(shù)，以驗證和細化優(yōu)化結果。

通過這種方法，研究確保每次迭代都基于實際數(shù)據(jù)進行精確調整，從而逐漸接近理想的加工條件。此外，這種策略也能在保證試驗的可靠性和重復性的同時，最大化生產效率和加工質量。

3.3 數(shù)據(jù)收集方法

試驗中主要測量和記錄以下3個關鍵指標。1）表面粗糙度，使用表面粗糙度儀在每次試驗后測量，至少在工件上5個不同位置進行測量，取平均值來評估表面質量。2）尺寸精度，使用三維坐標測量機對完成的工件進行詳細測量，特別是加工完成的關鍵特征尺寸，以評估加工精度。3）刀具磨損，定期使用光學顯微鏡和掃描電子顯微鏡檢查并記錄刀具的磨損狀態(tài)，特別是在試驗前后對刀具進行對比分析。

所有數(shù)據(jù)均通過電子數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)自動記錄和存儲，確保試驗數(shù)據(jù)的完整性和準確性。這些數(shù)據(jù)將用于后續(xù)的分析，以確定最優(yōu)的銑削參數(shù)配置。

4 試驗結果分析與討論

4.1 參數(shù)優(yōu)化前后的加工效果對比

不同切削速度、進給速度和切削深度的組合對零件質量的影響見表1。

由表1可知，隨著切削速度提高和進給速度及切削深度增加，尺寸精度的偏差整體趨于增大，尤其在最高切削速度和進給速度下，尺寸精度偏差最大。當處于中等切削速度（150m/min～200m/min）和較低的進給速度（0.15mm/rev～0.2mm/rev）時，能夠達到較低的表面粗糙度，表明適度的速度和深度有助于提高表面質量。隨著切削參數(shù)增加，特別是在高切削速度和進給速度的組合下，刀具的磨損也明顯增加，這會影響加工質量和刀具壽命[5]。

通過這些詳細的參數(shù)組合試驗，可以更準確地指導實際生產中銑削參數(shù)的選擇和調整，以優(yōu)化零件的加工質量和生產效率。

4.2 試驗數(shù)據(jù)的分析

對試驗數(shù)據(jù)進行分析后，可以根據(jù)不同銑削參數(shù)組合對尺寸精度、表面粗糙度以及刀具磨損度的影響來選擇最優(yōu)的參數(shù)組合。

4.2.1 尺寸精度

最佳尺寸精度出現(xiàn)在切削速度50m/min、進給速度0.05mm/rev和切削深度0.1mm的組合中，偏差為±0.05μm。這表示在極低的進給速度和淺切削深度下可以獲得極高的精度，但這可能會導致加工效率較低。

4.2.2 表面粗糙度

表面最光滑（Ra1.2μm）同樣出現(xiàn)在切削速度50m/min的最低配置下，這進一步證實了低速度對提高表面質量的貢獻。

4.2.3 刀具磨損度

當切削速度為200m/min時，刀具磨損度為3.5%，與較高的尺寸精度（±0.07μm）和良好的表面粗糙度（1.4μm）相結合，表明這是一個平衡刀具耐用性和加工質量的好選擇。

4.2.4 參數(shù)選擇建議

綜合考慮加工效率、零件質量（包括尺寸精度和表面粗糙度）以及刀具壽命，推薦選擇切削速度200m/min、進給速度0.2mm/rev和切削深度3mm的參數(shù)組合。這一組合提供了較佳的尺寸精度和表面光潔度，同時保持了刀具磨損在較低水平，是在高效率與高質量之間的理想平衡。

選擇這樣的參數(shù)組合，雖然不是尺寸精度和表面粗糙度的最優(yōu)選擇，但在實際生產中，需要在加工效率和成本控制中找到平衡點。較高的切削速度和適度的進給速度可以顯著提高材料去除率，從而縮短單件產品的加工時間，提升生產效率。此外，合理的切削深度和進給速度的匹配也有助于減少刀具的過度磨損，延長刀具壽命，降低生產成本。

5 結語

通過精確的銑削參數(shù)優(yōu)化，本文證實了通過科學方法在提升工件的加工質量與生產效率的同時，還能有效控制刀具磨損，達到延長設備使用壽命和降低生產成本的目的。試驗結果強調了在現(xiàn)代制造業(yè)中應用先進計算方法和精細化管理銑削參數(shù)的重要性。此外，本文的方法論和發(fā)現(xiàn)為高精度加工領域提供了實際的操作指南和優(yōu)化策略，有助于推動制造業(yè)向更高效率和可持續(xù)性的方向發(fā)展。

參考文獻

[1]馬東明.精密復雜薄壁零件的加工技術研究[D].南京：南京理工大學，2021.

[2]陳哲.小型三軸數(shù)控銑床結構優(yōu)化設計[D].長春：長春理工大學，2018.

[3]侯春宏.數(shù)控銑床能耗模型及其加工優(yōu)化研究[D].淄博：山東理工大學，2017.

[4]饒江華.精密砂型數(shù)控銑削加工工藝研究[D].南昌：南昌航空大學，2016.

[5]朱紹維.復雜零件五軸銑削加工精度預測與補償技術研究[D].成都：西南交通大學，2013.