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42CrMo鋼車削表面完整性研究*

2021-08-02 08:03:44蓋少磊孫哲飛
組合機床與自動化加工技術 2021年7期
關鍵詞:影響

于 浩,趙 軍,蓋少磊,孫哲飛

(1.山東大學機械工程學院高效潔凈機械制造教育部重點實驗室,濟南 250061;2.機械工程國家級實驗教學示范中心(山東大學),濟南 250061;3.濱州渤海活塞有限公司,山東 濱州 256602)

0 引言

42CrMo鋼是超高強度合金結構鋼,因其優越的綜合機械-熱性能被廣泛應用于模具和鍛鋼活塞。但是其密度大、強度和硬度高、導熱性差,在切削加工過程中切削力大、切削溫度高、刀具磨損嚴重,從而導致加工成本高、加工表面質量差,是典型的難加工材料[1-2]。

表面完整性是影響零部件服役性能、疲勞壽命和使用可靠性的重要因素,其中表面粗糙度、殘余應力和加工硬化是衡量加工表面完整性的三個重要指標[3-5]。通過研究切削加工過程中切削參數對表面完整性各項評價指標的影響規律,對于提高零部件的疲勞壽命具有重要的實際指導意義[6-9]。

國內外學者對42 CrMo鋼加工表面完整性方面進行了大量的研究。Basar G等采用田口法和回歸分析法研究了銑削參數對42CrMo鋼端銑加工表面粗糙度的影響,并實現了表面粗糙度的建模和銑削參數的優化[10]。Lyubenova N等利用ABAQUS軟件建立了42 CrMo鋼深滾壓加工的有限元模型,并研究了滾壓工藝參數對表面殘余應力大小和分布的影響[11]。張家雨等采用中心復合響應曲面法研究了銑削加工中銑削參數對表面粗糙度的影響,建立了表面粗糙度的回歸預測模型,并利用遺傳算法實現了銑削參數的優化[12]。張靜等研究了42CrMo鋼磨削加工中磨削參數對淬硬層殘余應力的影響,并分析了淬硬層殘余應力與顯微硬度之間的關系[13]。

針對當前42CrMo鋼表面完整性研究多集中在單一指標,缺乏必要的綜合性評價指標研究。本文基于正交試驗,采用硬質合金刀具精車42CrMo鋼,結合極差分析和方差分析,探究了切削參數對表面粗糙度、殘余應力和加工硬化三個重要表面完整性評價指標的影響規律,并采用多元線性回歸法建立了表面完整性各項指標的預測模型。為提高42CrMo鋼加工表面質量、耐腐蝕性和疲勞壽命提供了重要的工藝參數指導。

1 工件材料及實驗設備

1.1 工件材料

圖1 工件預加工及取樣

表1 42CrMo鋼化學成分(wt%)

表2 42CrMo鋼力學性能

1.2 實驗設備

實驗機床為大宇PUMA200MA數控車削加工中心,切削方式為干切削。刀具采用SANDVIK生產的硬質合金刀具,其型號為WNMG080404-PF 4315。

2 實驗結果及分析

2.1 正交試驗方案

為了探究切削參數對表面完整性各項指標的影響規律,設計了3因素4水平正交試驗,試驗因素水平表和正交試驗方案如表3和表4所示。按正交試驗方案進行車削試驗,試驗后取樣并檢測表面完整性各項指標,將結果填入表4,利用Minitab軟件對試驗數據進行分析。

表3 正交試驗因素水平表

表4 正交試驗方案及結果

2.2 切削參數對表面粗糙度的影響

采用Wyko NT-9300白光干涉儀檢測試樣的表面粗糙度Ra,放大倍率為10,每個試樣選取10個不同的位置進行測量并取平均值,結果如表4所示。對正交試驗結果進行極差分析以確定各切削參數對表面粗糙度的影響主次順序,結果如表5所示,繪制因素與指標關系圖如圖2所示。

在選定的切削參數范圍內,進給量對表面粗糙度的影響最大,切削速度次之,背吃刀量最小。表面粗糙度隨切削速度的增大而先增大后減小;隨進給量的增大而顯著增大;隨背吃刀量的增大而略有增大。這是因為在中等切削速度下車削42CrMo鋼易產生積屑瘤和鱗刺,且塑性變形較大,導致表面粗糙度增大;而在低、高速切削時不易產生積屑瘤,且在高速切削時表面層金屬的塑性變形較小,故表面粗糙度值小。進給量增大,切削殘留面積高度、積屑瘤和鱗刺的高度都增大,表面粗糙度值隨之顯著增大。

表5 表面粗糙度極差分析表

圖2 表面粗糙度因素與指標關系圖

對正交試驗結果進行方差分析以檢驗各切削參數對表面粗糙度的影響顯著性,結果如表6所示。進給量對表面粗糙度具有高度顯著影響,切削速度具有顯著影響,而背吃刀量對表面粗糙度影響不顯著。

表6 表面粗糙度方差分析表

合適的表面粗糙度值將有利于減少摩擦損失以及提高零件的疲勞強度和耐腐蝕性能[14]。因此,為了獲得較小的表面粗糙度,應避開中等切削速度,選擇小進給量、小切深。考慮到ap對Ra的影響不顯著,其水平可任選,從提高切削加工效率的角度出發,可選擇高切削速度、小進給量和大背吃刀量。

2.3 切削參數對表面殘余應力的影響

由于已加工表面的殘余應力主要以環向(切削速度方向)為主,因此采用Xstress 3000型X射線應力分析儀測量試樣表面的環向殘余應力。每個試樣選取5個不同的位置進行測量并取平均值,結果如表4所示。對正交試驗結果進行極差分析以確定各切削參數對表面殘余應力的影響主次順序,結果如表7所示,繪制因素與指標關系圖如圖3所示。

表7 表面殘余應力極差分析表

在選定的切削參數范圍內,切削速度對表面殘余應力的影響最大,進給量次之,背吃刀量最小。由于精車采取“高轉速、低進給、小切深”的方式進行加工,并且42CrMo鋼的導熱性較差,從而導致切削溫度較高。故熱應力引起的殘余拉應力起主導作用,在已加工表面產生殘余拉應力。表面殘余拉應力隨切削速度和進給量的增大而顯著增大;背吃刀量對表面殘余應力的影響不明顯。這是因為隨切削速度的增大,熱積聚現象明顯,且42CrMo鋼導熱性差,切削溫度顯著升高,表面殘余拉應力隨之顯著增大。隨進給量的增大,切削力和切削溫度皆增大,表面殘余拉應力隨之增大。

比如美國。2015年9月5日舉行了第15屆國家閱讀節,主題是“我的生活里不能沒有書”,國會圖書館邀請175位作家、詩人與讀者共襄盛舉。除了閱讀節,美國還把兒童文學作家蘇斯(Dr.Seuss)的生日3月2日定為全美誦讀日,每年都有數千萬人參與閱讀與朗誦的活動。

圖3 表面殘余應力因素與指標關系圖

對正交試驗結果進行方差分析以檢驗各切削參數對表面殘余應力的影響顯著性,結果如表8所示。切削速度和進給量對表面殘余應力具有高度顯著影響,而背吃刀量對表面殘余應力影響不顯著。

表8 表面殘余應力方差分析表

通常情況下,殘余拉應力會導致零件表面形成裂紋,降低其疲勞壽命[11]。因此,為了獲得較小的表面殘余拉應力,應選擇低切削速度、小進給量。考慮到ap對σ的影響不顯著,其水平可任選,從提高切削加工效率的角度出發,可選擇低切削速度、小進給量和大背吃刀量。

2.4 切削參數對表面加工硬化的影響

采用MH-6型顯微硬度計檢測試樣的表面顯微硬度,加載載荷為200 g,載荷保持時間為15 s。每個試樣選取10個不同的位置進行測量并取平均值,計算各試樣的表面加工硬化程度N,結果如表4所示。加工硬化程度的計算公式為:

(1)

其中,HV為試樣表面顯微硬度,HV0為基體顯微硬度,測量其值為235 HV0.2。對正交試驗結果進行極差分析以確定各切削參數對加工硬化程度的影響主次順序,結果如表9所示,繪制因素與指標關系圖如圖4所示。

在選定的切削參數范圍內,切削速度對加工硬化程度的影響最大,進給量次之,背吃刀量最小。加工硬化程度隨切削速度和進給量的增大而增大,背吃刀量對硬化程度的影響不明顯。這是因為隨切削速度的增大,切削溫度顯著升高,在充分冷卻的條件下,加工表面層組織產生相變,導致硬化程度顯著提高。隨進給量的增大,切削力增大,表層金屬塑性變形加劇,硬化程度隨之增大。

表9 表面硬化程度極差分析表

圖4 表面硬化程度因素與指標關系圖

對正交試驗結果進行方差分析以檢驗各切削參數對表面加工硬化程度的影響顯著性,結果如表10所示。切削用量三要素均對表面加工硬化程度的影響不顯著。

表10 表面硬化程度極差分析表

2.5 表面完整性各項指標的預測模型

為了更加準確地描述切削參數與表面完整性各項指標之間的關系,采用多元線性回歸分析法建立表面完整性各項指標的預測模型如下:

Ra=-0.254+0.00499v+1.73f+0.15ap+0.0046vf+
0.006vap-17.6fap-0.000015v2+39.5f2+3.44ap2

(2)

σ=-328+5.368v+1168f-3959ap+2.27vf+7.41vap+

1761fap-0.00964v2- 973f2+6688ap2

(3)

N=-73.6+0.932v+580f-319ap-3.59vf-0.11vap+

1641fap-0.000689v2+62f2+148ap2

(4)

對預測模型進行顯著性和擬合性檢驗,結果如表11所示。其中表面粗糙度Ra和表面殘余應力σ方程的可決系數R2接近于1,表示方程的擬合優度較好;F值大于F0.01(9,6),表示方程是高度顯著的;而表面加工硬化程度方程的擬合優度和顯著性皆相對較差。

表11 預測模型的檢測

3 結論

(1)切削參數對表面粗糙度的影響主次順序為:f>v>ap;表面粗糙度隨進給量的增大而顯著增大,隨切削速度的增大而先增大后減小;切削參數對表面粗糙度的影響顯著性為:f高度顯著,v顯著,ap不顯著。

(2)切削參數對表面殘余應力的影響主次順序為:v>f>ap;表面殘余應力隨切削速度和進給量的增大而顯著增大;切削參數對表面殘余應力的影響顯著性為:v和f高度顯著,ap不顯著。

(3)切削參數對表面加工硬化程度的影響主次順序為:v>f>ap;加工硬化程度隨切削速度和進給量的增大而增大;切削用量三要素均對表面加工硬化程度的影響不顯著。

(4)建立的表面完整性各項指標預測模型中,表面粗糙度和表面殘余應力的預測模型具有高度顯著性和較好的擬合優度,而表面加工硬化程度預測模型的顯著性和擬合程度皆相對較差。

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