一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法

摘要

本发明公开了一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法，包括下列步骤：(1)为难加工材料建立反映插铣最大铣削力的预测模型，该预测模型使用插铣过程中的侧向步距、切宽、进给和切削速度这些参数作为预测因子；(2)设计且进行难加工材料的插铣加工实验并采集其插铣加工过程中的铣削力数据曲线；(3)通过对数据曲线执行滤波和取极值处理以获得实验数据并计算出预测模型中的修正系数和指数，由此确定指数模型；以及(4)运用指数模型来执行最大铣削力值的预测过程。通过本发明，由于在预测模型中增加了侧向步距作为参数，因此更准确全面地预测难加工材料插铣过程中的最大铣削力大小，从而能够为难加工材料的高效加工提供有效指导。

说明书

技术领域

本发明涉及插铣加工领域，更具体地，涉及一种用于预测金属难加工材料插铣加工时的最大铣削力的方法。

背景技术

对于金属切削加工领域而言，难加工材料具备明确的含义，即指包括镍基高温合金、高锰钢、钛合金、铁基高温合金、稀有难溶金属、超高强度钢、复合材料等在内的难以切削加工的金属材料。具体而言，金属材料切削加工性能的好坏，主要是从切削时的刀具耐用度、已加工表面的质量以及切削形成和排除的难易程度三个方面来衡量。上述这些具体类型的难加工材料在多个制造加工领域获得了频繁运用，其中的镍基高温合金在航空、航天领域尤其是航空发动机内的叶轮上应用得十分广泛，因此正日益成为近来学术界的研究热点所在。

由于难加工材料具备导热系数低、热硬强度高、切削变形系数大以及加工硬化严重等物理特性，所以目前对难加工材料的切削加工还是一个国际难题。插铣法(plunge milling)又称为Z轴铣削法，它适用于重载情况下的粗加工，能提高材料的去除率并提高加工效率，因此在目前的技术条件下插铣法是实现高切除率金属切削最有效的加工方法之一。特别是对于难加工材料的切削加工而言，插铣加工方法的效率远远高于常规的端面铣削方法。然而目前在难加工材料加工领域，插铣加工法应用得还不是很广泛，而且对于插铣过程中的最大铣削力还没有系统的、更准确的预测方法。

现有的插铣铣削力预测方法都是基于Ahmed Damir、Eu-Gene Ng、Mohamed Elbestawi所提出的铣削力预测模型而执行的(具体参见，2011，Force prediction and stability analysis of plunge millingof systems with rigid and flexible workpiece，Int J Adv Manuf Technol54：853-877)，其一般是通过指数模型来预测铣削力，对象是铝合金、钛合金等加工材料，对于金属难加工材料尤其是镍基高温合金的涉及插铣铣削力预测方面的工作目前还很少；而且，目前在预测最大插铣铣削力的过程中只考虑了横向切宽、进给和切削速度等因素，因此对于插铣运动过程中的最大铣削力预测尚不够全面和精确，不能最大限度地反映金属难加工材料插铣加工过程中的真实情况，相应地，不能够为插铣刀插铣加工过程中工艺参数的选取提供更准确的依据，也难以为刀具的选用及其使用寿命的预测提供指导。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种用于预测金属难加工材料插铣过程中最大铣削力的方法，其通过建立包括侧向步距作为参数在内的插铣铣削力模型来预测金属难加工材料插铣加工过程中的铣削力，从而能够为金属难加工材料的高效加工提供有效指导。

按照本发明，提供了一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法，该方法包括下列步骤：

(1)为金属难加工材料建立反映插铣最大铣削力的预测指数模型，该模型使用插铣过程中的侧向步距、切宽、进给和切削速度这些参数作为预测因子并如下所示：

$>\left(\begin{array}{c}{F}_x=K_{F_x}{a}_p^{a_1}{f}_z^{a_2}{v}_c^{a_3}{s}^{a_4}\\ F_y=K_{F_y}{a}_p^{b_1}{f}_z^{b_2}{v}_c^{b_3}{s}^{b_4}\\ F_z=K_{F_z}{a}_p^{c_1}{f}_z^{c_2}{v}_c^{c_3}{s}^{c_4}\end{array}\right)$>

其中，F_x表示相对于加工机床X轴方向的铣削力，F_y表示相对于加工机床Y轴方向的铣削力，F_z表示相对于加工机床Z轴方向的铣削力，a_p表示横向切宽，f_z表示每齿进给，v_c表示切削速度，s表示侧向步距，和分别代表由材料和切削条件所确定的修正系数，a₁～a₄、b₁～b₄和c₁～c₄分别表示该模型的指数；

(2)设计且进行金属难加工材料的插铣加工实验，并采集其插铣加工过程中的铣削力数据曲线；

(3)通过对步骤(2)中所采集的数据曲线执行滤波和取极值处理以获得反映插铣最大铣削力的实验数据，并根据该数据和所述模型计算出预测模型中的各个修正系数和指数，由此确定用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的指数模型；以及

(4)运用步骤(3)所确定的指数模型，执行对金属难加工材料插铣过程中最大铣削力值的预测过程。

作为进一步优选地，所述难加工材料包括高温合金。

作为进一步优选地，所述高温合金为镍基高温合金。

作为进一步优选地，所述步骤(2)中的插铣加工实验采用正交实验法而设计。

作为进一步优选地，所述步骤(3)中采用多元线性回归的方式来计算所述修正系数和指数。

作为进一步优选地，在所述步骤(3)之后，可以设计验证实验组来检验所确定的插铣铣削力模型。

作为进一步优选地，所述插铣的方式为数控插铣。

通过本发明的用于预测难加工材料插铣过程中最大铣削力的方法，由于在插铣最大铣削力预测模型中增加了侧向步距作为参数，因此本方法能更准确、全面地预测难加工材料插铣过程中的最大铣削力大小；此外，由于在整个预测及计算过程中基于对插铣最大铣铣削力的分析来建立指数模型，并使用了横向切宽、每齿进给、切削速度以及侧向步距等反映切削加工过程的技术特征作为预测参数，相应可解决譬如镍基高温合金的难加工材料切削领域的加工参数选择的技术问题，因此能够产生对加工过程更好地控制以及对刀具更优使用等方面的技术效果。

附图说明

图1为按照本发明的用于预测难加工材料插铣铣削力的方法流程方框图；

图2为本发明实施例中所实测获得的插铣铣削力数据曲线图；

图3a为按照本发明的方法所获得的F_x预测结果与实测结果的对比曲线图；

图3b为按照本发明的方法所获得的F_y预测结果与实测结果的对比曲线图；

图3c为按照本发明的方法所获得的F_z预测结果与实测结果的对比曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

众所周知，切削力是金属切削过程中的重要物理现象之一，它直接影响着工件质量、刀具寿命、机床动力消耗，是设计机床、刀具、夹具不可缺少的要素之一，也是加工过程中影响加工性能的最重要因素。切削力的评价指标一般有两种：平均切削力和最大切削力。平均切削力是指在一个切削力周期内切削力的平均值；最大切削力是指在整个测定范围内，所获得切削力曲线上的最大值点。考虑到最大切削力可以作为影响加工过程中稳定性和刀具寿命的最重要因素，因而，本发明中所提及的铣削力均是以插铣最大铣削力作为评价指标。

参见图1，图1为按照本发明的用于测量难加工材料插铣过程中最大铣削力的方法流程方框图。如图1中所示，首先，为实现插铣过程中最大铣削力预测，应当为难加工材料建立了一种反映插铣过程中最大铣削力的预测模型。本领域的技术人员容易理解，刀具切削加工过程中，切削力是工件材料抵抗刀具切削时产生的阻力。其来源是以下三个方面，即：1、克服被加工材料对弹性变形的抗力；2、克服被加工材料对塑性变形的抗力；3、克服切屑对前刀面的摩擦力和刀具后刀面对过渡表面与已加工表面之间的摩擦力。因此，加工过程中的切削力可以分解为三个相互垂直的分力F_x、F_y和F_z，其中F_x是总切削力F在X轴方向上的分力也即刀具在X轴方向上所承受的抗力，F_y是总切削力F在Y轴方向上的分力也即刀具在Y轴方向上所承受的抗力，F_z是总切削力F在Z轴方向上的分力也即在切深方向上的抗力。基于以上分析，一般可采用的铣削力指数模型为：

$>\left(\begin{array}{c}{F}_x=K_{F_x}{a}_p^{a_1}{f}_z^{a_2}{v}_c^{a_2}\\ F_y=K_{F_y}{a}_p^{b_1}{f}_z^{b_2}{v}_c^{b_3}\\ F_z=K_{F_z}{a}_p^{c_1}{f}_z^{c_2}{v}_c^{c_3}\end{array}\right)$>

其中：F_x为相对于加工机床X轴方向切削力，F_y为相对于加工机床Y轴方向切削力，F_z为相对于加工机床Z轴方向切削力，和分别代表由材料和切削条件所确定的修正系数，a_p表示横向切宽，f_z表示每齿进给，v_c表示切削速度，a₁～a₃、b₁～b₃和c₁～c₃分别表示该预测模型的指数。

然而，现场实际加工过程中，通过将通过上述指数模型所得出的预测值与现场实际测得的数据值相比，两者之间存在较大的误差。通过进一步实验以及数据分析发现，侧向步距的引入对于插铣最大铣削力的影响很大，对X、Y轴向最大切削力的作用效果更为明显；尤其是通过大量插铣实验获得的插铣铣削力数据经过处理后也显示出，侧向步距这一在插铣中特有的参数对于插铣过程中最大铣削力存在重大意义。

基于以上的分析，针对在插铣加工过程中铣削力的特殊性，通过改变参数格式和参数内容，本发明中为难加工材料所建立的反映插铣最大铣削力指数模型为：

$>\left(\begin{array}{c}{F}_x=K_{F_x}{a}_p^{a_1}{f}_z^{a_2}{v}_c^{a_3}{s}^{a_4}\\ F_y=K_{F_y}{a}_p^{b_1}{f}_z^{b_2}{v}_c^{b_3}{s}^{b_4}\\ F_z=K_{F_z}{a}_p^{c_1}{f}_z^{c_2}{v}_c^{c_3}{s}^{c_4}\end{array}\right)$>

其中F_x表示相对于加工机床X轴方向的铣削力，F_y表示相对于加工机床Y轴方向的铣削力，F_z表示相对于加工机床Z轴方向的铣削力，a_p表示横向切宽，f_z表示每齿进给，v_c表示切削速度，s表示侧向步距，和分别代表由材料和切削条件所确定的修正系数，a₁～a₄、b₁～b₄和c₁～c₄分别表示该预测模型的指数。

接着，在为难加工材料建立反映其插铣最大铣削力的新的指数模型之后，可以通过设计实验方案，进行譬如为镍基高温合金的难加工材料的插铣实验，并采集其插铣加工过程的铣削力数据曲线。经研究表明，采用正交实验法来设计插铣实验方案，能够较大程度地减少实验次数，并获得较高的实验精准度。例如，在本实施例中，可以设计镍基高温合金的插铣正交实验组，其中选用山高(SECO)插铣刀，刀杆型号为MM06-12070.3-0005，刀片型号为MM06-06004-R10-PL-MD02F30M，并在MIKRON UCP 800机床上进行如下表1所示的正交试验，相应地，所采集的反映插铣加工过程的铣削力数据曲线如图2所示。

  转速(r/min)  进给(mm/min)  切宽(mm)  侧向步距(mm)  800  80  0.5  1  800  100  1  2  800  120  1.5  3  1000  80  1  3  1000  100  1.5  1  1000  120  0.5  2  1250  80  1.5  2  1250  100  0.5  3  1250  120  1  2

表1

通过对以上步骤所采集的数据曲线执行滤波和取极值处理，由此获得反映插铣最大铣削力的实验数据，如下面的表2所示：

表2

在现有的数学处理条件下，可以使用例如拟合、插值等数学方法来对上述表格中的反映最大铣削力的数据进行处理。在本实施例中，采用了多元线性回归的方法来处理上述数据，计算出所述预测模型中的各个修正系数和指数，由此确定用于预测难加工材料插铣最大铣削力的表达式，其具体过程为：

首先，对第一步所建立的插铣铣削力指数模型执行求对数过程，即：

$>\lg F_x=\lg K_{F_x}+a_1\lg a_p+a_2\lg f_z+a_3\lg v_c+a_4\mathrm{lgs}$>

$>\lg F_y=\lg K_{F_y}+b_1\lg a_p+b_2\lg f_z+b_3\lg v_c+b_4\mathrm{lgs}$>

$>\lg F_z=\lg K_{F_z}+c_1\lg a_p+c_2\lg f_z+c_3\lg v_c+c_4\mathrm{lgs}$>

以F_x为例：

设Y＝lgF_x，X₁＝lga_P，X₂＝lgf_z，X₃＝lgv_c，X₄＝lgs

则可线性化为

Y＝A+a₁X₁+a₂X₂+a₃X₃+a₄X₄

通过线性回归分析后：

Y＝2.306+0.120X₁+0.018X₂-0.209X₃+0.956X₄

通过换算可以得出：

$>F_x=202.3019a_p^{0.12}{f}_z^{0.018}{v}_c^{-0.209}{s}^{0.956}$>

同理可分别求出F_y、F_z为：

$>F_y=3.7154a_p^{0.316}{f}_z^{-0.479}{v}_c^{0.436}{s}^{1.114}$>

$>F_z=1.406a_p^{0.197}{f}_z^{-0.259}{v}_c^{1.376}{s}^{-0.008}$>

以上即为所确定的用于预测难加工材料插铣最大铣削力的表达式。在确定用于预测难加工材料插铣最大铣削力的表达式之后，还可以使用相应的指数模型来进行相关实验验证，以检验模型的准确性。例如，可以设计如以下表3所示的验证实验组来检验以上步骤所确定的插铣铣削力模型：

  组数  转速(r/min)  进给(mm/min)  切宽(mm)  侧向步距(mm)  1  800  120  1.5  3  2  800  140  1.5  3  3  800  100  2  4  4  1000  140  1.5  3  5  1200  120  2  2  6  1200  130  1.5  3  7  1200  120  2  3  8  1200  120  3  4

表3

然后，通过对以上插铣实验组的实测值与根据插铣铣削力模型所计算出的预测值进行比较，其比较结果分别如图3a、3b、3c所示。

通过对3a、3b、3c所示的实测数据和预测值对比来看，按照本发明的模型由于考虑了插铣过程中的侧向步距，更加真实地接近插铣过程，因此能提高插铣铣削力预测的准确性和可靠性，并较好地反映难加工材料尤其是镍基高温合金在插铣加工过程中的插铣力变化规律。

最后，运用经过检验后的插铣铣削力指数模型，执行对难加工材料插铣过程中最大铣削力值的预测，由此完成整个预测过程。

通过对同种材料，譬如镍基高温合金材料多次重复执行按照本发明的预测方法的上述步骤，结果表明，所获得的相关系数和指数基本处于一个很小的范围内合理波动，由此验证了本发明的预测指数模型的合理性以及准确性。

此外，还可以按照本发明的上述预测过程对其他类型的难加工材料相应求得其指数和修正系数，并确定其预测指数模型。这样，在选取插铣加工参数的情况下，能对加工过程中的最大插铣铣削力提供预测，同时也能在设定适当最大插铣力的情况下，反向确定及选择合理的加工参数，由此能为实际加工过程中的参数优化以及刀具优选提供指导。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。