2. 辽宁工业大学 机械工程与自动化学院,辽宁 锦州 121001
2. School of Mechanical Engineering & Automation, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China
随着科学技术的快速发展,微小型零部件在微机电系统、光学电子、生物科技等领域得到广泛应用,单晶镍基高温合金DD98在微涡轮叶片、微发动机领域有着较好的应用和科研价值.微加工技术得到不断的发展和提升,微铣削是一种机械加工的材料去除方法,通常是指采用小于1 mm直径的刀具对微小零件进行铣削加工,具有较高的加工效率及较好的加工灵活性,是加工高精密微小零件的一种新型工艺技术[1-2].国内外许多学者对高温合金进行了微铣削工艺和性能的相关研究,文献[3-5]通过切削试验,考虑微刀具圆弧半径及刀具磨损的影响,分析了铣削力影响因素及规律,建立了高温合金的铣削力预测模型;文献[6-7]等在微铣削硬质合金材料时加入振动辅助,相比传统加工,有利于提高表面粗糙度和降低刀具磨损,提高刀具寿命.文献[8-9]基于切削试验研究了切削用量对切削力的影响规律,大都是针对多晶材料切削研究,对于单晶高温合金的微铣削加工鲜见报道.单晶镍基高温合金显微硬度大、导热性差、易加工硬化,属于典型的难加工材料[10].由于单晶零件制备工艺复杂、价格昂贵,对其进行工艺性能研究尤为重要,有必要通过理论和试验分析切削工艺参数对铣削力的影响,揭示单晶高温合金的微铣削材料去除机理.
1 单晶镍基高温合金微铣削去除机理与多晶铣削机理不同,单晶材料消除了整个晶界,为单个晶粒,表现为各向异性.文献[11]从几何与运动学角度出发,建立了晶体的塑性变形数学模型.文献[12]证明了晶体的塑性变形与金相结构的关系,建立了单晶体的本构关系及运动学方程.通用的理论模型较少考虑具体的形变过程,对于反映的塑性变形机理不够准确.单晶试验表明,单晶材料的塑性变形实质为位错的滑移,当滑移面上的切应力分量达到一定值后,晶体中就会产生层片滑移[13], 这种层片间滑动累积到一定程度时,在宏观上即表现为材料的塑性去除.产生塑性去除位错所克服的外界阻力,称为派-纳 (P-N) 力:
(1) |
式中:d为相邻滑移面间的距离; b为原子在滑移方向上的距离; v为材料的泊松比;
本试验在微铣床平台巨蟹精雕机上进行,如图 1所示.数控系统为FANUC系统,NSK气动主轴,其转速为3 000~60 000 r/min;采用DH-5920N动态信号测试分析仪捕捉信号,最小分辨率为0.01 Hz,幅值精度1%,采用SDC通用测力仪进行力的采集[14].
试验采用微刀具为M.A.FORD硬质合金端铣刀,其规格为0.8 mm×2.4 mm×38 mm,切削刃圆弧半径为 (1.02±0.03)μm,采用VHX-1000E超景深显微镜动态多次测量,如图 2所示.
试验材料采用真空感应熔炼的DD98单晶镍基高温合金,图 3为本试验槽铣削试验后,通过显微镜观察到的金相图.DD98的微观二相结构由金属Ni基体 (γ相) 和析出的中间相Ni3Al (γ′相) 组成.γ′相均匀分布在基体γ相中间,其金相组织中只有一个晶粒而没有晶界,也就不存在高温晶界弱化和纵向晶界开裂等问题,具备更好的力学性能.将样件经过研磨抛光装夹于微铣床工作台上,铣削前通过磨削找平,为精确获得试验数据做准备.
依据正交试验法,设计为三因素五水平,即L25(53).主要考虑切削工艺参数对微铣削力的影响.三因素:主轴转速n(r/min)、进给速度ν(μm/s) 和轴向铣削深度ap(μm),如表 1所示.由于较小切削刃直径的微铣刀要提高铣削线速度必需提高主轴转速,主轴转速在限制内均布选择;进给速度的选择可通过主轴转速及每齿进给量和铣刀有效铣削齿数计算获得,需重点考虑每齿进给量对最小切削厚度及刀具刃圆半径的影响;考虑切削的高速度、微铣刀的小刚度及加工材料的高强度,铣削深度的选择力求较小,避免大切深产生热应力加速刀具的磨损.
试验过程中,为减少刀具磨损,每组参数铣削槽长度为3 mm,每5组试验更换一次刀具,采用风冷干式铣削,三个坐标方向铣削力选取峰值平均值作为试验测量结果,并合成总的铣削力F置于正交试验结果表中,计算数据的极差R和方差V如表 2所示.
切削参数对应单晶DD98微铣削力的极差图和方差图如图 4所示.可知,主轴转速的极差最大,进给速度的其次,而铣削深度的最小,因此在单晶DD98微铣削力正交试验中,主轴转速和进给速度对其微铣削加工过程中的铣削力影响最大,而铣削深度对其影响较小.当主轴转速为36 000 r/min,铣削深度为5 μm,进给速度为20 μm/s时铣削力最小.所以合理选择工艺参数对有效控制微铣削力十分重要.
为探究切削参数对镍基单晶高温合金DD98铣削力的影响机理,依据表 2括号中计算的数据,绘制三因素对铣削力影响情况折线图,如图 5所示.
由图 5a可知,随着主轴转速的增大,铣削力先增大后减小再增大,转折点为24 000 r/min和36 000 r/min.刚开始低转速切削温度较低,瞬态切削为划擦与挤压形式,以脆性断裂的方式从基体去除.铣削力不断增加,主轴转速达到24 000~36 000 r/min时,温度升高,塑性加大,由脆性断裂向塑性去除转变,以后随着转速的提高,温度不断升高导致主轴转速带来的颤振,使切屑与刀具前后刀面及已加工表面摩擦力增大,材料抵消弹塑性变形的抗力增加,剪切屈服强度下降,铣削力增大.
由图 5b可知,随着铣削深度的增大,铣削力先增大后减小再增大,转折点为8 μm和10 μm.开始时切削面积较小,切削面积由进给量及铣削深度决定,此时,铣削力较小,铣削深度不断增加,切削阻力增大,铣削力增加,但波动区间非常小.在后段中,切削均匀性提升,材料去除过程稳定,微铣削力增加缓慢.
由图 5c可知,随着进给速度的增大,铣削力先增大后减小再增大,转折点为60 μm/s和80 μm/s.受刀具切削刃半径与最小切削厚度的影响,每齿进给量与进给速度关系可表示为
(2) |
式中:ν为进给速度 (mm/s); ft为每齿进给量 (mm); n为主轴转速 (r/min); z为刀具齿数.由文献[15]知最小切削厚度与切削刃圆弧半径之比为0.13~0.3,所以DD98最小切削厚度为0.133 μm以上.当进给速度为60 μm/s,主轴转速为24 000 r/min时,ft=0.15 μm,满足每齿进给量ft大于最小切除厚度的条件.加工开始到进给速度为60 μm/s时,微铣削力缓慢增加,产生较少塑性去除,划擦和挤压为主要去除方式,当挤压与划擦累积切屑到一定厚度时,产生弹塑性变形,会有少量回复现象产生.进给速度为60~80 μm/s时,铣削厚度大于最小切削厚度,进入塑性去除阶段,切削稳定,随着ft的继续增加,克服摩擦阻力增大,热量传递较慢,铣削力再呈增大趋势.为了获得好的铣削质量和提升刀具寿命,需避开最小切除厚度,满足每齿进给量ft大于最小切削厚度,方可产生塑性切削,有利于获得较小的铣削力和较好的铣削质量.
4 结论1) 随着切削参数的增大,微铣削单晶镍基高温合金时微铣削力呈“先增大—再减小—再增大”规律.
2) 进给速度为60 μm/s时,每齿进给量为0.15 μm,大于DD98最小切削厚度,满足产生塑性去除条件.
3) 通过微铣削单晶材料DD98正交试验,得出对微铣削力的影响因素依次为:主轴转速、进给速度、铣削深度.通过正交试验获得微铣削力最小的优化工艺方案,即转速为36 000 r/min,铣削深度为5 μm,进给速度为20 μm/s.
[1] |
陈明君, 陈妮, 何宁, 等.
微铣削加工机理研究新进展[J]. 机械工程学报, 2014, 50(5): 161–172.
( Chen Ming-jun, Chen Ni, He Ning, et al. The research progress of micro milling in machining mechanism[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(5): 161–172. ) |
[2] |
史振宇. 基于最小切除厚度的微切削加工机理研究[D]. 济南: 山东大学, 2011.
( Shi Zhen-yu.Study on micro cutting mechanism based on minimum uncut chip thickness [D].Jinan:Shandong University, 2011. ) |
[3] | Estrems M, Sanchez H T, Kurfess T, et al. Influence of size effect and radial run-outs on the end milling of a nickel-based superalloy[J]. Transactions of the North American Manufacturing Research Institution of SME, 2011, 39(6): 268–276. |
[4] | Fang N, Pai P S, Mosquea S. Effect of tool edge wear on the cutting forces and vibrations in high-speed finish machining of Inconel 718[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2011, 52(1): 65–67. |
[5] | Kuo C P, Ling C C. The prediction of cutting force in milling Inconel 718[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2006, 27(7): 655–660. |
[6] | Cheng K, Huo D. Micro cutting:fundamentals and applications[M]. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2013: 145-172. |
[7] | Ding H, Ibrahim R, Cheng K, et al. Experimental study on machinability improvement of hardened tool steel using two dimensional vibration-assisted micro-end-milling[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2010, 50(12): 1115–1118. DOI:10.1016/j.ijmachtools.2010.08.010 |
[8] |
王园伟. Inconel 718高速铣削工艺参数优化[D]. 济南: 山东大学, 2011.
( Wang Yuan-wei.Optimization of process parameters in high-speed milling Inconel 718 [D].Jinan:Shandong University, 2011. ) |
[9] |
季德生, 黄雪红.
高速车削Inconel 718切削力的试验研究[J]. 工具技术, 2012, 46(2): 23–25.
( Ji De-sheng, Huang Xue-hong. Experimental study on cutting force in high-speed turning of inconel 718[J]. Tool Engineering, 2012, 46(2): 23–25. ) |
[10] | Henderson A J, Bunget C, Kurfess T R.Cutting force modeling when milling nickel-base superalloys[C]//Proceedings of the ASME International Manufacturing Science and Engineering Conference.Corvallis, 2011:193-202. |
[11] | Hill R, Rice J R. Constitutive analysis of elastic-plastic crystal at arbitrary strain[J]. Journal of the Mechanics & Physics of Solids, 1972, 20(6): 401–415. |
[12] | Malachi M, Park S, Jun M B G. Modeling of dynamic micro-milling cutting forces[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2009, 49(7): 586–598. |
[13] | Jin X, Latinas Y. Slip-line field model of micro-cutting process with round tool edge effect[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2011, 211(3): 339–355. DOI:10.1016/j.jmatprotec.2010.10.006 |
[14] |
高奇, 巩亚东, 周云光.
单晶Ni3Al基高温合金微铣削表面粗糙度试验研究[J]. 中国机械工程, 2016, 27(6): 801–804.
( Gao Qi, Gong Ya-dong, Zhou Yun-guang. Experimental study on surface quality in micro-milling of single crystal Ni3Al-based superalloy[J]. China Mechanical Engineering, 2016, 27(6): 801–804. ) |
[15] | Liu X, Devor R E, Kapoor S G. An analytical model for the prediction of minimum chip thickness in micro machining[J]. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2006, 128(2): 474–485. DOI:10.1115/1.2162905 |