李 鋒 趙東平 王 博 杜崇輝

（1 西安航空學(xué)院，西安 710089）

（2 西安航空發(fā)動機（集團）有限公司，西安 710021）

0 引言

TiAl 合金是一種新興的高溫合金材料，具有高熔點、高比強度、高比模量、抗高溫蠕變等諸多優(yōu)點，已成為航空、航天制造領(lǐng)域的一種備選材料，未來將可能全面取代鈦基高溫合金和鎳基高溫合金，成為使用最多的新型高溫合金材料［1］。然而，TiAl合金自身卻具有較低的延展性、斷裂韌性及較小的熱傳導(dǎo)系數(shù)，導(dǎo)致其切削性能較差，機械加工過程中容易出現(xiàn)表面裂紋、表面燒傷等缺陷，這些加工中的表面缺陷又會影響零件的工作可靠性［1-2］。因此，研究TiAl合金切削過程中的表面質(zhì)量問題具有重要的研究意義與實用價值。

國內(nèi)外學(xué)者對TiAl 合金切削加工中的表面質(zhì)量問題進行了大量的研究。Priarone P.C.等［3］分析了三種不同潤滑條件對γ-TiAl合金銑削時的刀具磨損和加工表面質(zhì)量的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：最小量潤滑條件下的刀具磨損率最小，其次是干切削，最后是切削液潤滑。隨著每齒進給量的增加，TiAl 合金銑削加工表面硬化程度增加，適當(dāng)增加切削速度能夠加劇表面硬化程度，但當(dāng)切削速度過高時，表面硬度值出現(xiàn)輕微的下降。另外還發(fā)現(xiàn)，干切削條件下的表面粗糙度最??；KOLAHDOUZ 等［4］對比分析了干切削和最小量潤滑條件下，切削參數(shù)對γ-TiAl 合金銑削表面粗糙度的影響規(guī)律。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在最小量潤滑條件下，較小的切削深度和較高的切削速度能夠加工出表面裂紋較少的工件。國內(nèi)，南京航空航天大學(xué)的馬曉迪等［5］對Ti2AlNb 合金進行了銑削試驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：銑刀的損傷形式包括刀具磨損、涂層剝落和刀尖崩刃，Nb 元素的增塑性反而惡化了切削條件，Ti2AlNb 合金銑削表面應(yīng)力表現(xiàn)為壓應(yīng)力，表面粗糙度隨刀具后刀面的磨損和每齒進給量的增加而增加，隨切削速度的增加而降低；蘭州理工大學(xué)的曹睿等［6］研究了TiAl 合金的斷裂機理，通過SEM 觀察了拉伸試件的斷口形貌，發(fā)現(xiàn)TiAl 合金在很小的拉伸載荷下就能產(chǎn)生微裂紋，導(dǎo)致拉伸性能變差而遠低于壓縮性能。西安石油大學(xué)的陳鑫等［7］研究了γ-TiAl 的深孔鉆削技術(shù)，通過測量三種不同刀具鉆削γ-TiAl 合金過程中的鉆削力、刀具磨損及表面質(zhì)量，確定了鉆削γ-TiAl 合金較為理想的刀片材料為YG8。

上述的研究中，針對不同類型TiAl 合金的加工表面質(zhì)量進行了較多的研究，然而分析切削參數(shù)對加工表面裂紋影響的研究卻很少。本文主要通過試驗的方法，分析了切削參數(shù)對TiAl 合金銑削加工表面裂紋的影響規(guī)律，并應(yīng)用數(shù)學(xué)算法，以表面裂紋長度為目標(biāo)對切削參數(shù)進行了優(yōu)化，可以為改善TiAl合金銑削加工表面質(zhì)量、優(yōu)選切削工藝參數(shù)提供切實可行的思路與方法。

1 實驗

1.1 實驗條件

試件采用方形塊γ-TiAl 合金，幾何尺寸為：178 mm×71 mm×17 mm；機床選用喬福機械VMC850三坐標(biāo)立式數(shù)控銑床，最大轉(zhuǎn)速8 000 r/min，功率22 kW；刀具選用TiAlN 涂層硬質(zhì)合金平底銑刀，牌號K40T，直徑10 mm，4 刃；順銑；無冷卻液。表面裂紋的測量采用直讀法［8］，直讀法就是使用顯微鏡對工件的表面裂紋進行觀測，同時計算裂紋長度。要對試件的表面裂紋進行直觀分析，首先需要從試件表面上取下觀測區(qū)域，然后將觀測區(qū)域鑲嵌成金相試樣進行觀測，顯微鏡采用C130 真實色共聚焦顯微鏡。金相試樣的制作包括：取樣、磨光、拋光、腐蝕等四個階段。首先采用線切割的方法在加工表面取下一個試樣，用于分析表面裂紋的長度，試樣尺寸為22 mm×9 mm×4 mm。為了消除線切割產(chǎn)生的損傷，對試樣進行了磨光，磨光的過程分為粗磨和精磨兩個階段。磨光之后再進行拋光，拋光之后再進行腐蝕，試驗中使用的腐蝕劑為酸性水溶液。

1.2 實驗方案

采用正交試驗方案，具體的因素、水平及試驗方案如表1所示。

為了排除刀具磨損對試驗結(jié)果的影響，把試件分為16 個加工區(qū)域，每個加工區(qū)域分別使用一組切削參數(shù)進行銑削加工，每組切削參數(shù)使用一把刀具，共計16 把，切削參數(shù)是根據(jù)實際加工經(jīng)驗和所查文獻進行選取的。

表1 試驗方案及結(jié)果Tab.1 Test scheme and results

圖1是其中一組參數(shù)下的銑削加工表面圖像，從圖中可以看出，試件加工表面出現(xiàn)了很多微小裂紋，而且裂紋形狀不規(guī)則。采用直讀法觀測表面裂紋并計算裂紋長度時，選取裂紋上距離最大的兩點間的距離作為表面裂紋的長度。由于每幅圖片中的裂紋尺寸變化較大，較小尺寸的裂紋相比較大尺寸的裂紋對試件的疲勞壽命影響不大。因此，試驗中只測量每幅圖片中尺寸最大的裂紋長度。每組工藝參數(shù)下的加工表面分別采集20 張表面裂紋圖像，計算20幅裂紋圖像中最大裂紋的平均值作為對應(yīng)參數(shù)下表面裂紋的長度。

圖1 工件表面微觀圖像Fig.1 Microstructure of workpiece surface

2 結(jié)果分析

從表1中的試驗結(jié)果可以看出，在試驗參數(shù)范圍內(nèi)，γ-TiAl 合金銑削加工表面均出現(xiàn)了顯微裂紋，表面裂紋長度分布在81.18～239.68 μm。

2.1 切削參數(shù)對TiAl 合金銑削加工表面裂紋的影響

2.1.1 極差分析

為了分析4 個切削參數(shù)對TiAl 合金銑削表面裂紋的影響主次關(guān)系，利用極差分析法對試驗結(jié)果進行分析處理，如表2所示?？梢钥闯?，切削速度的極差值最大，說明切削速度對TiAl 合金銑削加工表面裂紋長度的影響最大，其次是切削深度和切削寬度，每齒進給量對表面裂紋長度的影響較小。

表2 極差分析Tab.2 Analysis of the range

2.1.2 切削參數(shù)對表面裂紋的影響

為了研究TiAl 合金銑削表面裂紋長度隨切削參數(shù)的變化規(guī)律，根據(jù)表2中的極差分析結(jié)果，繪制出表面裂紋長度隨切削參數(shù)的變化曲線，如圖2所示。

圖2 銑削表面裂紋長度隨切削參數(shù)的變化曲線Fig.2 Curves of milling surface crack length with cutting parameters

從圖2可以看出，表面裂紋長度隨每齒進給量的增大先減小后增大。當(dāng)每齒進給量從0.02增加到0.04 mm/z時，表面裂紋長度從147.21減小到143.05 μm，當(dāng)每齒進給量從0.04增加到0.08 mm/z時，表面裂紋長度從143.05增大到167.74 μm，從總體上看，每齒進給量的變化對表面裂紋的影響較小，這是因為每齒進給量的增加雖然能夠引起切削力的上升，增加了裂紋產(chǎn)生的可能性，但在切削力增加的同時切削溫度也有所上升，進而改善了TiAl合金的室溫脆性，抑制了表面裂紋的產(chǎn)生；從圖2可以看出，表面裂紋長度隨切削深度的增大而增大。當(dāng)切削深度從0.2增加到0.4 mm時，表面裂紋長度從113.70 顯著增加到154.21 μm，變化較快，切削深度的變化對表面裂紋長度的影響較敏感。當(dāng)切削深度從0.4 增加到0.8 mm時，表面裂紋長度從154.21增加到180.86 μm，變化較慢，切削深度的變化對表面裂紋長度的影響較小，這是因為切削深度增加時，TiAl合金銑削力變大，工件表面容易產(chǎn)生裂紋，但在切削深度增加的過程中，TiAl合金銑削溫度也有所上升，只是銑削溫度所起到的抑制表面裂紋產(chǎn)生的作用弱于切削力引起的開裂作用；從圖2可以看出，表面裂紋長度隨切削寬度的增大先減小后增大。當(dāng)切削寬度從0.2增加到0.4 mm時，表面裂紋長度從145.6減小到124.16 μm，變化較慢，切削寬度的變化對表面裂紋長度的影響較小。當(dāng)切削寬度從0.4增加到0.8 mm時，表面裂紋長度從124.16增加到177.02 μm，變化較快，切削寬度的變化對表面裂紋長度的影響較敏感；從圖2可以看出，表面裂紋長度隨切削速度的增大整體上呈增大趨勢。當(dāng)切削速度從20 增大到35 m/mim時，表面裂紋長度從117.89增大到124.47 μm，增加速度平緩。但當(dāng)切削速度從35增加到65 m/mim時，裂紋長度從124.47增大到200.50 μm，增加速度明顯，切削速度的變化對表面裂紋長度的影響較敏感。

2.2 建立基于試驗的經(jīng)驗公式

建立TiAl 合金銑削參數(shù)與加工表面裂紋之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，有助于更好地分析它們之間的聯(lián)系?；谏鲜龅恼辉囼灲Y(jié)果，采用SPSS軟件，運用多元線性回歸分析［9］的方法，建立了TiAl合金銑削加工表面裂紋長度與切削參數(shù)之間的經(jīng)驗公式，回歸方程如公式（1）所示，經(jīng)驗公式如公式2所示：

式中，lgL=y，lgC=1.728，lgvc=x1，lgfz=x2，lgap=x3，lgae=x4。

為了檢驗回歸方程與試驗數(shù)據(jù)的擬合程度，需對回歸方程進行顯著性檢驗，采用了F值檢驗法。F值檢驗法規(guī)定：m為試驗因素數(shù)，n為試驗次數(shù)，給定的顯著性水平為0.05。若回歸方程的FF0.01（m，n-m-1），則稱有十分顯著的關(guān)系，回歸方程可信度高。本文中的試驗因素m=4，試驗次數(shù)n=16，通過查詢F值分布表可得F0.05（4，11）=3.36，F(xiàn)0.01（4，11）=5.67。通過SPSS軟件計算得到回歸過程：F=7.567，大于F0.01（4，11），回歸方程十分顯著，與實際情況擬合較好。

3 基于遺傳算法的切削參數(shù)優(yōu)化

3.1 遺傳算法

遺傳算法［10］（GA）是以自然選擇和遺傳理論為基礎(chǔ)，將生物進化過程中適者生存規(guī)則與群內(nèi)染色體的隨機信息交換機制相結(jié)合的高效全局尋優(yōu)搜索算法。

應(yīng)用GA 算法解決問題的過程是一個典型的迭代過程，基本流程如圖3所示。

圖3 遺傳算法流程圖Fig.3 Flow chart of genetic algorithm

3.2 基于遺傳算法的切削參數(shù)優(yōu)化

實際加工中，為了提高加工效率，降低生產(chǎn)成本，或者為了提高工件的加工質(zhì)量，需要對切削參數(shù)進行優(yōu)化。本文為了提高TiAl 合金銑削加工表面質(zhì)量，以加工表面裂紋長度為目標(biāo)函數(shù)，對切削參數(shù)進行了優(yōu)化。目標(biāo)函數(shù)定義為F：

式中，待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為表面裂紋長度L（vc，fz，ap，ae），它是以切削參數(shù)vc、fz、ap、ae作為變量的函數(shù)，數(shù)學(xué)模型已在2.2 中建立，優(yōu)化約束條件為：20 m/min

圖4 優(yōu)化適應(yīng)度曲線Fig.4 Optimization of the fitness curve

基于遺傳算法，在Matlab2014a 環(huán)境中編寫了優(yōu)化程序，經(jīng)過大量測試，遺傳算法的主要參數(shù)選定為：初始種群規(guī)模Population Size=200，最大進化代數(shù)Max Generations=100，交叉概率Pc=0.2，變異概率Pm=0.1，優(yōu)化適應(yīng)度曲線如圖4所示，優(yōu)化得到的最優(yōu)參數(shù)組合為：ae=0.2 mm，ap=0.2003 mm，fz=0.02001 mm/z，vc=20.0004 m/min，此時的表面裂紋長度L=66.1497 μm。

經(jīng)過實驗驗證，采用優(yōu)化后的參數(shù)銑削TiAl 合金，工件表面的裂紋長度為76.24 μm，說明該優(yōu)化方法可行性較高，誤差較小。

4 結(jié)論

（1）切削速度對TiAl 合金銑削加工表面裂紋長度的影響最大，其次是切削深度和切削寬度，每齒進給量對表面裂紋長度的影響較小。

（2）表面裂紋長度隨切削速度的增大整體上呈增大趨勢，隨每齒進給量的增大先減小后增大，隨切削深度的增大而增大，隨切削寬度的增大先減小后增大。

（3）基于遺傳算法，以表面裂紋長度為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化得到的最優(yōu)參數(shù)組合為：ae=0.2 mm，ap=0.2003 mm，fz=0.02001mm/z，vc=20.0004 m/min，此時的表面裂紋長度為66.1497 μm。采用優(yōu)化后的參數(shù)銑削TiAl 合金，工件表面的裂紋長度較小，該優(yōu)化方法可行性較高，誤差較小。