大數(shù)量級難加工小孔零件數(shù)控加工工藝分析及切削參數(shù)優(yōu)化研究

劉冉冉,寧玲玲,鄭健

(山東工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)智能制造學(xué)院，山東濟南250200)

0 前言

據(jù)統(tǒng)計,孔加工約占機械加工總量的1/3,占械加工時間的1/4。在孔加工中尤其以小孔的加工最為困難，一直是困擾數(shù)控工程師的難題。通常將孔徑在(0.5～3)mm內(nèi)的孔統(tǒng)稱為小孔[1]。大批量的小孔加工由于其孔徑小、排屑困難、加工噪聲小，無法通過聲音和振動判斷切削情況進而調(diào)整參數(shù)，造成了小孔加工效率特別低、易斷刀、易報廢。針對以上問題，以振動分離篩為加工對象，通過實驗加工密集的1.5 mm小孔，分析其加工切削參數(shù)在不同區(qū)間的適用范圍，找出最佳的切削參數(shù)，在此基礎(chǔ)上規(guī)劃出連續(xù)加工可行區(qū)間。通過實驗數(shù)據(jù)擬合出轉(zhuǎn)速(S)、進給速度(F)、退刀量(R′)和切削結(jié)果之間的關(guān)系，為此類產(chǎn)品的加工提供參考。

1 工件分析

實驗中選用的振動分離篩如圖1所示。該工件用于自動化生產(chǎn)線中，它整體為不規(guī)則凹曲面殼體，側(cè)面為不規(guī)則面。整體尺寸為122 mm×70 mm×45 mm，壁厚3 mm，底部有367個大小為1.5 mm的圓孔，要求小孔的孔徑公差為0.027 mm、表面粗糙度為0.35 μm，與基準(zhǔn)孔的同軸度為0.03 mm。此工件的加工難點主要在于薄壁零件難夾持，在加工過程中易變形、曲面難加工，最大的問題在于367個1.5 mm小孔的加工。鉆削時切屑常常堆積在所加工部位的周邊，一方面降低加工質(zhì)量，另一方面隨著加工的進行，加工效率不斷降低[2]。按照正常的加工工藝耗時特別長，如果犧牲刀具壽命進行加工，很可能會由于磨損嚴(yán)重而不清楚具體的損壞時間，造成加工超差或者工件損壞。因此，找到一個理想的，速度快、質(zhì)量好并且加工穩(wěn)定的切削參數(shù)是此次實驗的目的。

圖1 振動分離篩模型

以該工件為實驗載體，進行小孔連續(xù)加工實驗，得出在此類小孔產(chǎn)品加工中最佳的切削參數(shù)。在實驗前還需要規(guī)劃合格的加工工藝，以達到最接近實際加工的場景。

2 工藝分析

表1所示為具體加工工藝。加工該零件需要首先考慮孔的加工，從圖1(b)可以明顯看出，該零件的孔不在一個平面上，特別是槽里面的孔只能在還沒有加工出凹槽之前打穿。為了讓切削參數(shù)具有說服力，不能采用經(jīng)驗法，所以通過計算得到基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。根據(jù)上述已知條件，可以通過需要的刀具大小和精度要求得到理論的切削參數(shù)。

表1 加工工藝清單

精度和刀具的關(guān)系[3]如公式(1)所示：

(1)

式中:Rz(h)為理論表面粗糙度(μm)；f為進給量(mm/r)；R為刀尖角半徑(mm)。

將上述公式進行移項平方后得到公式(2)：

(2)

整理上述公式并結(jié)合銑削加工中表面粗糙度的理論值計算標(biāo)準(zhǔn)式可以得到公式(3)：

(3)

其中理論表面粗糙度Rz和表面粗糙度Ra之間的關(guān)系如公式(4)所示:

(4)

進給量f的計算關(guān)系如公式(5)所示：

(5)

式中：F為進給速度(mm/min)；n為主軸轉(zhuǎn)速(r/min)。

根據(jù)公式(3)—(5)得到公式(6)：

(6)

根據(jù)上述結(jié)果求得F/n為0.015，所以選擇F=30 mm/min、n=2 000 r/min的理論參數(shù)較為合理。通過UGCAM軟件計算可知，當(dāng)機床倍率為100%時，按照上述參數(shù)加工，完成鉆孔程序需要4 h 4 min 36 s。

剩余的特征其加工工藝如表1所示，完成打孔后就可以使用兩刃粗加工銑刀進行開粗，留0.3 mm的余量。由于該工件需要熱處理，所以要二次裝夾，需要先預(yù)留好定位銷孔，工件“耳朵”上的兩個直徑5 mm的孔是定位銷孔的較好選擇。利用D18的銑刀將凹面大部分余量去除，由于凹面在內(nèi)部，材料很多，如果刀具過大則加工不了，所以還需使用D12的精加工刀具進行二次開粗。完成正反兩面的粗加工后需要將工件送至熱處理，利用定位銷孔再次裝夾，使用D10R5的球頭刀精加工。

從時間上可以看出，此類零件使用正常的切削參數(shù)進行加工很難達到理想結(jié)果，所以此次實驗的目的是得出切削參數(shù)理想值。

3 參數(shù)優(yōu)化

表2所示為孔加工參數(shù)。該工件的正常加工方式效率極低，為提高加工效率，只能調(diào)整加工參數(shù)，使加工時的參數(shù)調(diào)整到效率很高，所以此次實驗旨在找到理想的切削參數(shù)。

表2 孔加工參數(shù)

3.1 不同切削參數(shù)方案

數(shù)控批量鉆孔加工中，切削速度、進給速度、退刀量3個工藝參數(shù)以及刀具磨損狀態(tài)，均會影響批量加工總能耗和總時間[4]。為達到更高效率的加工，分別從轉(zhuǎn)速、進給速度和不同品牌材質(zhì)的刀具入手進行研究。退刀量R′一般取鉆頭直徑的1/2，由于加工鉆頭細(xì)小，如果不排除碎屑很容易堵住，使鉆頭斷開，所以該值應(yīng)謹(jǐn)慎調(diào)整[5]。

如表3所示，采用含鈷高速鋼麻花鉆和65°鎢鋼合金鉆頭在不同參數(shù)下進行加工分析優(yōu)化。根據(jù)上述計算出的理論加工值轉(zhuǎn)速2 000 r/min、進給速度30 mm/min以及退刀量0.8 mm為參考進行上下不同范圍調(diào)整。除此之外轉(zhuǎn)速和進給速度也在一定范圍內(nèi)正相關(guān)，轉(zhuǎn)速越快進給速度也可以相應(yīng)增加，但是必須在鉆頭能承受的范圍內(nèi)。

表3 不同加工參數(shù)清單

按照擴大再具體化的實驗分析原則，將轉(zhuǎn)速范圍擴大為1 500～5 000 r/min，進給速度范圍擴大到0～80 mm/min，進行實際加工實驗，得出不同情況下的結(jié)果，再根據(jù)具體結(jié)果找定區(qū)間，縮小具體化的實驗[6]。

3.2 加工實驗

如圖2所示，將加工的3D模型導(dǎo)入軟件中。

圖2 編程示意

操作編程軟件插入加工坐標(biāo)MCS，安全平面為25 mm，指定加工工件，指定毛坯的類型，指定檢查避讓。根據(jù)實際創(chuàng)建刀具、加工工序，得到程序示意圖，進行后處理后輸出NC代碼并上機加工。

完成上述編程后處理設(shè)置后，對工件進行裝夾并加工，如圖3所示。完成后使用分中棒進行分中，用百分表定位跑平，安裝對刀。除此之外，批量加工需要專用夾具以提高效率，此次加工使用的是友嘉CM1000-A數(shù)控加工中心，其系統(tǒng)是FANUC系統(tǒng)。

圖3 加工示意

表4所示為不同加工參數(shù)加工結(jié)果。可知：所用含鈷高速鋼在硬度上有所差別，當(dāng)轉(zhuǎn)速為3 500 r/min、進給速度為50 mm/min時只能勉強堅持一段時間,但是使用65°鎢鋼合金的鉆頭則無斷刀。所以從實驗中大致可以得出：使用鎢鋼合金鉆頭，將轉(zhuǎn)速和進給速度分別控制在3 500 r/min 和50 mm/min 左右是可以加工的，但是從刀具表面也看出該刀具的磨損非常嚴(yán)重。

表4 不同加工參數(shù)加工結(jié)果

將實驗結(jié)果繪制成雙行折線圖，用于表示轉(zhuǎn)速和進給速度兩個數(shù)據(jù)在不同階段對應(yīng)的磨損值，具體如圖4所示，磨損值分為1—10個等級，在轉(zhuǎn)速1 300 r/min、進給速度0 mm/min至轉(zhuǎn)速2 830 r/min、進給速度58 mm/min之間都是可以加工的。但是當(dāng)?shù)竭_轉(zhuǎn)速2 200 r/min、進給速度33 mm/min時，鉆頭的磨損開始嚴(yán)重，并且隨著轉(zhuǎn)速和進給速度的增加不斷增加，直到達到2 830 r/min、進給速度58 mm/min后鉆頭斷裂無法再進行切削。為了進一步找到能加工又磨損低的解決方案，還需要做連續(xù)鉆孔實驗。

圖4 磨損與轉(zhuǎn)速、進給速度區(qū)間關(guān)系曲線

4 連續(xù)鉆孔磨損檢測實驗

如圖5所示，該鉆頭為D1.5合金麻花鉆，游標(biāo)卡尺測量讀數(shù)為1.49 mm，由于鉆孔一般要保證下偏差所以精度合適，長度為6.2 cm，雙刃三角面磨制。此次實驗用該鉆頭進行。

圖5 實驗鉆頭樣式圖

如表5所示，按照以上理論，使用該鉆頭在極限轉(zhuǎn)速3 500 r/min和50 mm/min的進給速度下進行加工。由于單次打孔的次數(shù)為367次，都是批量加工，所以在理論效益內(nèi)刀具最低也要能夠完成10次相同的加工，所以取值為367～3 670次的要求。如果效果不滿意將再次降低轉(zhuǎn)速和進給速度，不斷實驗，通過觀測其磨損情況找到切削參數(shù)的最佳值。

表5 鉆孔磨損實驗技術(shù)參數(shù)

如圖6所示，隨著孔的加工數(shù)量不斷增加，鉆頭磨損也明顯增加。從圖6(a)可以看出：該鉆頭輪廓明顯可見，從凹槽中可以明顯看出加工鉆頭時的磨削痕跡，整體鉆頭光滑，切削刃鋒利完整，無卷曲、倒鈍。但是從圖6(b)可以看出：鉆頭的表面鍍層已經(jīng)部分因加工丟失，但切削刃完整且鋒利，不影響繼續(xù)加工。從圖6(c)可以看出：該鉆頭除表面已經(jīng)磨損嚴(yán)重，主切削刃因取出不及時已經(jīng)倒鈍且丟失，副切削刃被磨損殆盡，不能進行切割且隨時有斷裂的可能。最后從圖6(d)可以看出：由于切削刃磨損嚴(yán)重，不具備切削功能，已經(jīng)斷開。

圖6 鉆頭不同程度磨損示意(顯微鏡拍攝)

將加工次數(shù)和磨損等級繪圖，如圖7所示：在上述理論切削參數(shù)下進行連續(xù)小孔的加工實驗，0～1 800個小孔連續(xù)加工時基本磨損量還很小；當(dāng)?shù)竭_2 000個以后基本磨損開始加劇，如果繼續(xù)加工到2 800個鉆頭的切削刃口將會消失，此時加工的小孔已經(jīng)不合格，如果繼續(xù)加工鉆頭將會有扭斷風(fēng)險，造成鉆頭斷裂在工件中。該數(shù)據(jù)將被使用在數(shù)據(jù)公式擬合中。

圖7 鉆頭不同程度磨損示意

5 實驗數(shù)據(jù)公式擬合

通過上述實驗已知在不同的切削參數(shù)下加工小孔得到的不同情況，以及極限加工數(shù)量。為了讓該數(shù)據(jù)能夠為數(shù)控技師在加工此類產(chǎn)品時提供一定的參考，本文作者將以上的數(shù)據(jù)進行分型，得到數(shù)學(xué)模型，從而實現(xiàn)靈活、可變的參考作用。

5.1 實驗方案

通過數(shù)據(jù)擬合對多組實驗結(jié)果進行建模，可以得到轉(zhuǎn)速S、進給速度F、退刀量R′的建議區(qū)間，最后得到建議的切削參數(shù)。由于數(shù)據(jù)量過于龐大，所以選擇使用數(shù)據(jù)分析軟件SPSS進行輔助分析。

由于切削過程中參數(shù)的關(guān)系是非線性的，將數(shù)據(jù)中加工失敗即刀具斷裂的數(shù)據(jù)去除，不作為建模數(shù)據(jù)。因為切削參數(shù)不同，影響了最后的加工時間，所以轉(zhuǎn)速S、進給速度F、退刀量R′3個數(shù)據(jù)作為自變量，加工時間T(min)和最大加工次數(shù)作為因變量，搭建非線性回歸數(shù)學(xué)模型。除了上述的變量以外，還要引入abc～jhi作為交叉變量。交叉變量只是作為非線性回歸模型搭建時進行多組交叉實驗的載體，具體的計算模式如圖8所示[7-9]。

圖8 非線性回歸模型算法

上述模型要能夠進行擬合還需要算法的配合，其算法模型如下：

T=a+bS+cF+dR′+eS2+

fF2+g(R′)2+SF+SR′+FR′

(7)

如公式(7)所示，將轉(zhuǎn)速、進給速度、退刀量分別和交叉因子進行組合計算，表明了加工時間、加工次數(shù)和轉(zhuǎn)速(S)、進給速度(F)、退刀量(R′)的對應(yīng)關(guān)系，并且求解出abc～jhi的一個估算值。

5.2 SPSS分析

如圖9所示，將數(shù)據(jù)進行整合后，輸入上述公式，SPSS軟件中修改名稱容易造成錯亂，故使用原本的參數(shù)，即：轉(zhuǎn)速S=V1、進給速度F=V2、退刀量R’=V3。按照公式(7)將數(shù)據(jù)代入到SPSS中進行非線性擬合，擬合出abc～jhi的估算值。

圖9 SPSS擬合值

如圖10所示：abc～jhi的估計值和實際值之間存在一定的誤差，該誤差的大小決定了估算值和實際值的相似度。此次擬合建模中其誤差值普遍都小于1，其中b和h的誤差雖然一個為26.496，一個為2.944，但是相對于估算值41 108.578和4 567.582來看，占比依然是很小的，也證明此次計算出來的數(shù)值接近真實值。

圖10 SPSS估算值

綜上已經(jīng)通過建模計算出來了abc～jhi的估計值，并且該值很接近真實值，所以可以根據(jù)該值聯(lián)立三元一次方程組求解出轉(zhuǎn)速(S)、進給速度(F)、退刀量(R′)的最大值、最小值、最優(yōu)值。

(8)

也就是說通過以上的擬合后，在多組數(shù)據(jù)中得到了理想的切削參數(shù)區(qū)間。

5.3 切削參數(shù)求解

通過以上的參數(shù)求解，可以手動聯(lián)立方程求解，也可以利用軟件中的規(guī)劃求解進行解算。軟件解算的過程如圖11所示，可以對目標(biāo)值進行解算，求出最大值、最小值、目標(biāo)值(理想值)[10-11]。

圖11 規(guī)劃求解

求解結(jié)果如表6所示，可以看出：轉(zhuǎn)速最大值為3 215 r/min，最小值為2 872 r/min，理想值為3 015 r/min；進給速度最大值為48 mm/min，最小值為32 mm/min，理想值為41 mm/min。單次退刀量由于鉆頭本身比較細(xì)，排屑也不順暢所以波動并不大，故根據(jù)表中結(jié)果1.0～1.5 mm，取一個偏小值1.15 mm較為可靠[12-13]。從計算結(jié)果來看比較符合實際加工情況，因此通過多次實驗和計算得到的數(shù)據(jù)能夠更好地、更直觀地為數(shù)控技師提供參考。

表6 非線性回歸求解結(jié)果

6 實際加工驗證

為了驗證以上的理論正確，將采用以上數(shù)據(jù)進行實際的數(shù)控加工，驗證計算出來的理論數(shù)據(jù)是否可行，是否能夠在規(guī)定時間內(nèi)完成加工。

6.1 程序編制及參數(shù)賦值

運用CAM軟件對上文中的小孔零件進行加工，由于需要做同類對比，故除了孔加工參數(shù)以外，其余的參數(shù)皆采用表1中的值，這樣可以保證最后的數(shù)據(jù)可以和之前的數(shù)據(jù)做同類對比，保證實驗公平[14]。除此以外，加工孔時是參數(shù)如圖12所示，按照計算結(jié)果轉(zhuǎn)速設(shè)置為3 015 r/min，切削進給速度設(shè)置為41 mm/min，每次切削深度為1.15 mm。按照以上參數(shù)進行實際加工，論證數(shù)據(jù)的可行性和可靠性。

圖12 編程參數(shù)賦值

6.2 實物加工

按照以上參數(shù)在同樣情況下進行加工，其加工方式和加工工藝如上所述重復(fù)進行，不再贅述。最終實驗證明計算得出的數(shù)據(jù)能夠穩(wěn)定地運行加工。實際加工后的產(chǎn)品如圖13所示，能夠正常地加工，且中途無任何斷刀等情況。

圖13 加工實物

但是在實際加工中作者也發(fā)現(xiàn)了轉(zhuǎn)速和進給速度還可以做一些經(jīng)驗上的調(diào)整，進給速度可以提升到48 mm/min左右，轉(zhuǎn)速也相應(yīng)地提升至3 500 r/min左右，效率還可以增加8%～14%，但是會帶來鉆頭磨損加快的問題。如果是“急件”加工可以采取此種方式，以犧牲刀具的壽命換來加工時間，當(dāng)然如果要穩(wěn)定加工就直接采用表3中的參數(shù)較為穩(wěn)妥。

7 結(jié)論

綜上所述，公式求出的正常值通過加工實驗可行后，將數(shù)據(jù)范圍擴大以尋找合適區(qū)間，并且在合適的區(qū)間中進行連續(xù)加工分析其穩(wěn)定性；利用上述加工得到的多組結(jié)果，將實驗中的轉(zhuǎn)速S、進給速度F、退刀量R′和加工結(jié)果利用SPSS軟件構(gòu)建了非線性回歸模型，引入?yún)?shù)abc～jhi并且解出其理想值；最后聯(lián)立方程算出了理想的轉(zhuǎn)速S、進給速度F、退刀量R′。本文作者做了大量的實驗，為此類產(chǎn)品的加工提供了參考。