含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵車削用刀具切削參數與磨損機理試驗分析*

吳高陽，劉廣軍*，俞梓儀

(1.同濟大學 機械與能源工程學院，上海 201804； 2.上汽大眾汽車有限公司，上海 201805)

0 引 言

在不同情況下的金屬切削加工中，工件材料與刀具的粘接對于加工質量和刀具壽命會造成截然相反的影響。在切削塑性高、粘性強的金屬時，工件材料和切屑存在一定的接觸壓力和切削溫度下與刀具切削部分的接觸摩擦，將產生材料分子間的吸附作用。刀具材料的部分質點會被工件和切屑粘接帶走，造成粘接磨損，進而降低了刀具壽命和表面加工質量[1-2]。而在不銹鋼或鑄鐵中添加微量的Al、Mg、Ca元素可以使刀具的前后刀面上形成一層致密、穩定的氧化物，進而抑制CBN刀具在切削不銹鋼中產生的磨粒磨損、氧化磨損、擴散磨損,提升了刀具壽命和表面加工質量[3]。這種不需要特殊工藝就可以形成的保護層對金屬切削行業而言很具吸引力。

學者們針對氧化保護層的形成機理、形成條件、磨損機理展開了相關研究。MILLS等人基于CBN刀具切削含有Ca添加劑的奧氏體不銹鋼，提出了粘接保護層形成理論，分為4個階段：(1)粘性非金屬夾雜物擠壓到切削工具表面；(2)粘接層粘在刀具表面；(3)粘接層的硬化和生長；(4)形成穩定粘接物。這只是研究者的假設并沒有進行驗證[4]。SOSHI等人基于CBN刀具磨削含有Al、Mg添加劑的珠光體灰口鑄鐵，指出過高的切削速度會造成氧化保護層的脫落，進而加速刀具磨損。從上述的研究可以看出，在保護層形成的第四階段，并非所有切削參數都會建立起粘接物形成速度與磨損速度的動態平衡。關于不同平衡下刀具磨損與粗糙度的演變規律，以及平衡狀態的評價指標相關的研究較少[5-6]。

基于對含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵的切削正交試驗，筆者研究不同切削參數下粗糙度與后刀面磨損量的演變規律。

1 實驗設計

切削試驗是在ZDC-350正倒立數控車床上進行的，切削試驗設備如圖1所示。

圖1 切削試驗設備

試驗的切削對象為含鋁添加劑的珠光體灰口鑄汽車制動盤，制動盤的制動面外徑為312 mm，內徑為182.9 mm。

含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵的化學成分如表1所示。

表1 含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵成分

相比于普通灰口鑄鐵成分，高碳低硅含鉬的特點能給工件提供高的導熱率和良好的抗裂紋性，而含鋁的特點能使刀刃處形成一層養護膜保護層，降低刀具磨損程度。

試驗所使用的切削刀具為肯納公司生產的牌號為K20K涂層硬質合金刀具，其幾何參數如表2所示。

表2 涂層硬質合金刀具幾何參數

刀具材質為MTCVD-TiCN-Al2O3-TiN，刀刃處除去了TiN層，露出切削刃處Al2O3，目的是提高其抗高溫性能。

該工序為上下制動面的半精車；粗糙度測量儀為JB-3C粗糙度測量儀；后刀面形貌與化學成分分析均采用日立SU-3500掃描電子顯微鏡。

本文根據正交試驗法來設計切削試驗。

切削實驗參數如表3所示。

表3 切削實驗參數

在該試驗中，選取切削速度v、進給量f、背吃刀量ap作為3個因素，考慮到試驗規模至少是水平數的平方以及試驗范圍盡可能覆蓋更多的切削參數，每個因素設置3個水平。

2 切削參數優化

對灰鑄鐵的高效切削需要考慮加工質量、加工效率和刀具磨損，因此筆者進行分步優化。

2.1 保證粗糙度與加工效率的初步優化

常用的粗糙度的回歸方程有指數型、多項式型[7]。許多學者在使用這些模型時，沒有考慮粗糙度本身隨刀具磨損的變化規律[8]。

在相同切削參數下，珠光體灰口鑄鐵隨著刀具磨損，制動盤表面粗糙度與刀具磨損變化曲線主要呈現出3種規律，如圖2所示。

圖2 制動盤表面粗糙度與刀具磨損變化曲線

(1)粗糙度均值和方差較穩定。以No.2試驗結果為代表，此時磨損曲線近似為一條直線，斜率約為5 μm/m；

(2)粗糙度均值和方差有突變。以No.7試驗結果為代表，此時磨損帶曲線近似為一條折線。該折線第一段斜率約為25 μm/m，第二段近似為一條水平線；

(3)粗糙度均值漸漸上升，方差較穩定。以No.9試驗結果為代表，磨損帶曲線近似為一條直線，斜率為10 μm/m顯然No.2與No.9處在正常磨損期，No.7刀具處在初期磨損向正常磨損的過渡。

從上述分析可以看出，在刀具不同的磨損階段，粗糙度的波動以及均值會表現不同的規律。

為了表示出粗糙度的平均值和方差的統計規律，筆者對兩者分別進行回歸，粗糙度的回歸方程為：

(1)

針對粗糙度3種變化規律，筆者選用刀具正常磨損期對應的粗糙度進行其均值和方差的回歸；考慮三水平正交試驗只有9組，這里選擇用指數型和一次多項式模型進行回歸[9]；筆者使用IBM spss軟件，基于逐步回歸方法，一邊回歸，一邊檢驗。

綜上所述，影響煤礦巷道掘進的因素眾多，為保證煤礦開采的安全性，提高作業效率，應分析影響煤礦巷道掘進的因素，降低工程的安全風險。在掘進作業中應該合理解決地質條件、掘進工藝和機械設備、施工技術等問題，制定合理的優化方案，從而提高煤礦巷道掘進的效率和質量。

粗糙度均值回歸模型的顯著性檢驗如表4所示。

表4 粗糙度均值回歸模型的顯著性檢驗

在F檢驗下，模型2的顯著性最高，其擬合結果為：

(2)

同理對Δ進行回歸，粗糙度波動值模型的顯著性檢驗如表5所示。

表5 粗糙度波動值模型的顯著性檢驗

在F檢驗下，模型2的顯著性最高，其擬合結果為：

(3)

結合式(1～3)，粗糙度最大值的回歸結果為：

(4)

由于工件的加工采用恒定線速度方式，對于制動盤加工，顯然越靠近圓心，機床主軸轉速越高。其中，切削長度L為：

(5)

式中：L—切削長度，mm；T—單個盤形工件的切削時間，s；v—切削速度，m/min；f—進給，mm/r；D—盤型工件的直徑，mm。

單個工件的加工時間T為：

(6)

(7)

式中：T0—單個工件最大切削時間，s；Ra0—最大加工粗糙度，μm。

根據單個回歸系數的顯著性檢驗結果，背吃刀量對粗糙度的回歸顯著性最低，所以此處將其忽略。

根據式(7)可以得到Ra與T在背吃刀量等高線圖，如圖3所示。

圖3 Ra與T等高線圖(ap=0.35 mm)

當要求Ra≤5.6 μm，T≤25 s，可得到滿足要求的A(300,0.38)、B(325,0.36)、C(400，0.35)3組可行解。

2.2 保證刀具壽命的最終優化

第二步優化是在A、B、C 3組參數中選擇刀具壽命最高的一組。根據前述的三因素三水平正交試驗可得到正交試驗方差分析結果，v，f，ap.顯著性分別為0.900,0.533,0.191。

根據顯著性分析可知，只有背吃刀量對磨損帶寬度有顯著影響。由于A、B、C 3組參數對應的刀具壽命只與背吃刀量有關，可以在最高效率下保證刀具壽命，即最優加工參數D為v=400 m/min,f=0.35 mm/r,ap=0.3 mm。

3 實驗及結果分析

優化后的粗糙度和刀具磨損的演變曲線如圖4所示(將該參數稱為10號參數)。

圖4 優化后的粗糙度和刀具磨損的演變曲線

10號參數變化規律與1號試驗類似，隨著切削長度的增加，磨損量緩慢增加，粗糙度平均值基本不變，波動平穩。相比于1號參數，在相同磨損量下具有較高的切削效率。相比于9號參數，在相同切削效率下，工件粗糙度波動值為±0.2 μm，工件粗糙度波動同比下降60%；刀具后刀面單位切削長度的平均磨損量為0.65 μm，刀具磨損速度同比下降35%。

筆者使用掃描電子顯微鏡觀察刀具后刀面的磨損形貌及其變化。使用參數10切削后刀面形貌演變如圖5所示。

圖5 使用參數10切削后刀面形貌演變

與傳統硬質合金刀具切削灰鑄鐵不同，后刀面沒有出現涂層脫落以及磨粒磨損造成的溝槽，反而出現一層均勻致密的粘接物質。根據能譜分析結果可知，后刀面粘接層主要分為4個區域，如圖6所示。

圖6 后刀面粘接層分區示意圖

①區Al2O3的質量分數高于90%，不含其他涂層元素與工件元素，結合刀具的Al2O3涂層形貌，可知此處的Al2O3來自刀具涂層。②區Al2O3的質量分數低于70%，包含涂層中的Ti元素與少量Si、Ca、Mg等工件元素。且從圖5中可明顯看出:②區是粘接層而不是涂層，因此②區Al2O3是由工件中的Al添加劑在加工中氧化產生。③區主要物質為SiO2，其余微量元素來自工件。由于刀具中不含Si元素，SiO2來自工件表面的氧化層。④區中主要物質為Fe及其氧化物，屬于涂層刀具切削鑄鐵時常見的氧化磨損而產生。

4 結束語

筆者研究了涂層硬質合金刀具切削參數對于粗糙度、刀具磨損和氧化粘接層穩定性的影響，建立了考慮粗糙度、刀具壽命、加工效率的切削參數優化模型，分析了不同切削參數下的磨損機理，得到以下結論：

(1)涂層硬質合金刀具切削含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵時，僅切削深度會對后刀面磨損帶寬度產生顯著影響，并且切深越大，磨損帶寬度越大。

(2)涂層硬質合金刀切削含鋁添加劑的珠光體灰口鑄鐵時，后刀面會形成4個典型區域：主要包含來自刀具涂層的氧化鋁；主要包含鑄鐵中鋁添加劑氧化成的氧化鋁；主要包含來自工件的SiO2；主要包含來自工件的鐵元素產生的氧化物。