基于響應曲面法的超聲擠壓工藝參數優化*

常金鑫,賈海利

(1.天津職業技術師范大學 機械工程學院,天津 300222;2.天津市高端智能數控機床工程研究中心,天津 300222)

1 引言

航空航天領域大量軸類零部件通常在高溫、重載和腐蝕性介質等復雜工作條件下使用,且長時間承受高載荷導致工作表面產生疲勞裂紋,極易引發零件疲勞失效[1-2]。其中,軸類零件的旋轉疲勞強度是最主要的失效形式之一[3]。因此,迫切需要通過表面改性技術提高材料的抗疲勞性能,使其表面具有較低的粗糙度。

超聲擠壓技術是一種結合靜擠壓力和高頻動態沖擊力的表面光整技術。它在施加一定靜壓的基礎上,通過施加超聲波頻率沖擊,對材料表面產生塑性變形,可以顯著改善表面形態和表面力學特性。與傳統的擠壓工藝相比,超聲波擠壓可以在表面材料上引入更深的硬化層,進而增強零件抗疲勞性能[4]。在超聲擠壓過程中,表面粗糙度是評判軸類零件疲勞性能的重要指標,所以研究工藝參數對表面粗糙度的影響以及對工藝參數的優化,對于提高零件的疲勞特性具有重大作用。

近年來,一些國內外學者對超聲擠壓進行了大量研究。Liu Y等[5]通過建立超聲波擠壓有限元仿真模型來預測工藝參數與表面性能的關系,研究發現靜壓的影響遠大于振幅的影響。主軸轉速越高,應力和應變越小。Wang X等[6]通過對比軋制和超聲軋制EA4T車軸鋼表面發現,高頻振動的作用可以增強疲勞性能。Yao C等[7]對718鎳合金車削超聲擠壓進行研究發現,表面粗糙度Ra的平均值約為0.2 μm,軸向殘余應力約為-1 800 MPa,其影響深度增加了近10倍。胡世軍等[8]研制新型加工系統進行超聲擠壓加工,結果發現振動擠壓加工后的工件表面光整,對工件表面質量有明顯提高。王排崗[9]等采用仿真和實驗結合驗證的方式,獲得最優的超聲滾擠壓工藝參數,并發現表面硬度隨轉速和進給速度的提高先增加后下降,隨著振幅和靜壓力的增大而增大。姚國林等[10]以實驗數據為基礎建立預測模型探究加工參數對力學性能的影響規律。劉鑫[11]通過數值模擬及試驗驗證相結合的方法研究發現,在較大的振幅和靜壓力下,表面粗糙度隨工件速度和進給速度的增加而增加,隨振幅和靜壓力的增加而減小。曹麗茹等[12]為提高金屬材料表層性能進行了正交試驗,通過建立表層性能的預測模型,采用遺傳算法進行多目標優化,得出最優加工參數域。張明等[13]采用單因素試驗法對試件進行超聲拋光,研究發現超聲拋光后試件的表面粗糙度能達到0.07 μm。

此外,眾多學者運用響應曲面法對零件表面質量進行了優化。響應曲面法是利用已知的多項式函數來擬合影響因素與響應值之間的隱式函數[14]。紀道航等[15]利用響應曲面法建立二階回歸模型,并采用遺傳算法進行多目標優化,驗證了模型的準確性。石文天等[16]通過對硬鋁合金銑削試驗,分析了工藝參數對表面粗糙度的影響,建立了預測模型并進行了顯著性檢驗。周文昌等[17]通過響應曲面法以最小表面粗糙度為響應優化目標,得到底齒加工的最優參數組合。徐紅玉等[18]通過構建改進的響應曲面-滿意度函數模型對模型進行優化得到了最優工藝參數組合。

綜上所述,眾多國內外研究學者對超聲擠壓加工進行了大量研究,然而利用響應曲面法對超聲擠壓進行進一步研究預測的較少。因此本文以45鋼為研究對象進行超聲擠壓試驗,以主軸轉速、進給速度、振幅、靜擠壓量為主要工藝參數,以表面粗糙度為響應優化目標,探討工藝參數對表面性能的影響以及最佳工藝參數組合,實現對表面性能的優化控制,為零件投入實際加工應用提供依據。

2 軸類零件超聲擠壓加工試驗

2.1 超聲擠壓加工試驗樣件

試驗材料選用強度高的45鋼棒料,并將其車削加工成長200 mm、直徑70 mm的圓柱體樣件。其化學成分見表1。

表1 45鋼化學成分(質量分數) (%)

2.2 超聲擠壓加工試驗原理

超聲擠壓技術是一種無切屑的表面光整技術,其原理是220 V的交流電經過超聲電源得到高頻電壓,換能器將高頻電壓轉換成超聲振動,超聲振動經過變幅桿放大傳遞給工具頭,工具頭以正弦形式不斷的沖擊工件表面,使工件表面微觀形貌上的“高峰”受壓流向“低谷”,在微觀上其“凹凸”互補使得工件表面的粗糙度得到改善,提高表面光潔度。超聲擠壓加工如圖1所示。

圖1 超聲振動擠壓加工示意圖

2.3 超聲擠壓加工試驗方案

本試驗采用單因素工藝參數變量控制研究機床主軸不同的轉速、工具頭不同的進給速度、靜擠壓量以及振幅對零件表面粗糙度的影響規律。具體的試驗因素水平見表2。

表2 試驗因素水平表

3 單因素結果分析

a)主軸轉速對表面粗糙度的影響

4 響應面試驗結果與分析

4.1 響應面試驗設計

在單因素試驗的基礎上,進一步研究各因素耦合作用對表面粗糙度Ra的影響,采用響應面分析法優化最佳組合工藝。基于Box-Behnken試驗設計,選擇4個主要因素:主軸轉速n、進給速度f、靜擠壓量P、振幅A進行4因素3水平響應面分析試驗。響應面試驗因素水平和結果分別見表3和表4。

表3 響應面試驗因素水平和編碼

表4 試驗設計與結果

4.2 響應面試驗結果及方差分析

利用Design-Expert軟件分析試驗數據,得到二次多項回歸方程:

Ra=1.437 67-0.001 376 57n-2.931 67f-0.011 364 6P-0.141 808A+0.002 916 67nf+2.083 33e-6nP-0.000 179 167nA-0.000 625fP-0.062 5fA-0.000 187 5PA+5.849 54e-6n2+46.708 3f2+6.170 83e-5P2+0.012 308 3A2

(1)

對回歸方程進行方差分析(見表5)。其中,F值可以用來檢驗變量對響應值影響的顯著性。F值越大,對應變量的顯著性就越高[19]。由表5可知,工藝參數對表面粗糙度Ra影響大小順序為:振幅A>主軸轉速n>靜擠壓量P>進給速度f。利用Design-Expert軟件得到R2為0.989 7,說明此試驗模型與實際數據非常一致,模型具有較高的顯著性,這使得該模型能夠用于分析和預測表面粗糙度Ra的最優工藝。

殘差表示實際值和預測值之間的差值。表面粗糙度Ra殘差正態分布如圖3所示。其分布近似一條直線,表明模型擬合效果較好。因此,驗證了建立的表面粗糙度模型的有效性和準確性。

圖3 加工模型殘差正態分布

4.3 響應面分析

各因素之間的交互作用對表面粗糙度影響的響應面圖如圖4～圖9所示。因素之間相互作用的顯著性可以從等高線圖上的橢圓形狀看出,橢圓形狀越明顯表示交互作用越顯著,如果出現圓形則交互作用不顯著;響應面圖的坡度越陡峭,說明因素對響應值的影響越大。

圖4 主軸轉速n和進給速度f的交互作用對表面粗糙度Ra的影響

由圖4可知,主軸轉速n與進給速度f交互作用對表面粗糙度Ra的影響趨勢呈開口向上的拋物曲面分布。表面粗糙度Ra隨主軸轉速n和進給速度f的增加呈先減后增變化趨勢。相較而言,曲面在主軸轉速n方向變化幅度較大,表明主軸轉速n對表面粗糙度Ra的影響比進給速度f影響大。取主軸轉速n為190～250 r/min、進給速度f為0.02～0.04 mm/r水平時,可顯著改善產物表面粗糙度Ra。

由圖5可知,主軸轉速n和靜擠壓量P交互作用對表面粗糙度Ra影響不顯著。表面粗糙度Ra隨主軸轉速n和靜擠壓量P的增加呈現先減后增變化規律。相較而言,主軸轉速n的敏感性更強,對曲面造成大幅度波動。僅考慮二者影響下的表面粗糙度Ra優化工藝條件集中于主軸轉速n為190～250 r/min,靜擠壓量P為90～110 μm水平區間組合。

根據分泌物的種類，在器官中常見的有粘液腺和漿液腺。粘液腺的分泌物為粘液，它的腺細胞的核扁而小，位于細胞的底部。杯狀細胞是單個的粘液腺細胞。漿液腺分泌的是漿液，如同血清樣的液體，其腺細胞的核成球形，較大，位于細胞中央(如圖2)。除此之外，外分泌腺還有分泌乳汁的乳腺和分泌汗液的汗腺。

圖5 主軸轉速n和靜擠壓量P的交互作用對表面粗糙度Ra的影響

如圖6所示,表面粗糙度Ra隨主軸轉速n和振幅A增加呈先減后增趨勢。主軸轉速n和振幅A的交互作用對表面粗糙度Ra影響顯著。當設置主軸轉速n為190～250 r/min、振幅A為7.5～8.5 μm水平范圍取值時,為二者交互影響下表面粗糙度Ra的優化處理工藝。

從圖7可知,進給速度f和靜擠壓量P交互作用呈拋物曲面分布,當進給速度f小于0.03 mm/r時,表面粗糙度Ra與進給速度f呈負相關關系;而當進給速度f大于0.03 mm/r時,進給速度f在0.03 mm/r周圍取值時為表面粗糙度Ra的最佳工藝參數,同理表面粗糙度Ra隨靜擠壓量P變化的最佳參數為100 μm左右。

圖7 進給速度f和靜擠壓量P的交互作用對表面粗糙度Ra的影響

如圖8所示,表面粗糙度Ra隨進給速度f和振幅A的增加而先減后增變化。相較而言,振幅A對表面粗糙度Ra的影響較進給速度f影響顯著。取進給速度f為0.02～0.04 mm/r、振幅A為8.0～8.5 μm,有利于減小表面粗糙度Ra水平。

圖8 進給速度f和振幅A的交互作用對表面粗糙度Ra的影響

如圖9所示,二者交互作用曲面具有較大的縱向跨度且等高線出現橢圓形,表明靜擠壓量P和振幅A交互作用對表面粗糙度Ra有顯著作用。表面粗糙度Ra隨靜擠壓量P和振幅A的增加呈現先減后增趨勢,且振幅A對表面粗糙度Ra影響更加顯著。取靜擠壓量P為90～110 μm、振幅A為8.0～8.5 μm水平區間值時,可顯著降低表面粗糙度Ra水平。

圖9 靜擠壓量P和振幅A的交互作用對表面粗糙度Ra的影響

為了考慮各因素之間的交互作用對表面粗糙度Ra的影響,基于Design-Expert軟件的結果,進一步確定了優化Ra表面最小粗糙度的全局最佳解決方案,表面粗糙度Ra在主軸轉速n、進給速度f、靜擠壓量P、振幅A等因素共同影響下的最優組合工藝如下:主軸轉速n為217.48 r/min,進給速度f為0.031 mm/r,靜擠壓量P為101.013 μm,振幅A為8.192 μm。在此條件下模型預測的表面粗糙度Ra為0.088 μm。

4.4 最優工藝條件試驗驗證

基于軟件預測結果和實際工藝的可行性相結合,取主軸轉速n為217 r/min、進給速度f為0.03 mm/r、靜擠壓量P為101 μm、振幅A為8.2 μm為條件進行3次重復試驗,平均表面粗糙度Ra為0.085 μm,與模型預測結果接近。證明了基于該響應面模型的表面粗糙度Ra優化方法的有效性和可行性。

5 結語

本文通過單因素試驗和響應曲面法對超聲擠壓后的軸類零件表面粗糙度進行了研究,得出如下結論。

1)表面粗糙度隨著主軸轉速、進給速度、靜擠壓量、振幅的增加呈現先降低后增加的趨勢。

2)通過方差分析研究了超聲擠壓工藝參數對零件表面性能的影響規律,通過軟件計算得出各工藝參數對零件表面粗糙度的影響:振幅A>主軸轉速n>靜擠壓量P>進給速度f。

3)在超聲擠壓加工過程中,振幅對表面粗糙度的影響最為顯著。響應曲面法優化得到的最優工藝參數組合如下:主軸轉速n為217.48 r/min,進給速度f為0.031 mm/r,靜擠壓量P為101.013 μm,振幅A為8.192 μm。

4)對最優工藝參數組合進行試驗驗證,將表面粗糙度的預測結果和試驗結果進行對比,相對誤差為3.52%,從而證明了優化模型的準確性,可以優化工藝參數,并為實際加工提供理論依據。

5)目前僅對超聲擠壓后的表面粗糙度進行了影響規律探究,沒有對表面特征完整性的變化進行全面的研究。后續可以綜合硬度及殘余應力等指標探究工藝參數對3個方面的影響規律,并對工藝參數進行全面優化。