1、2023 年第 42 卷7 月第 7 期机 械 科 学 与 技 术Mechanical Science and Technology for Aerospace EngineeringJulyVol422023No7http:/journalsnwpueducn/收稿日期:20210621基金项目:国家自然科学基金项目(51805188)作者简介:杜航(1996)，硕士研究生，研究方向为水射流理论与新技术，dh0802 whueducn通信作者:巫世晶，教授，博士生导师，wsj whueducn杜航，熊杰，陈炜，等磨料水射流铣削钛合金深度与表面粗糙度研究 J 机械科学与技术，2023，42(7
2、):1063-1070磨料水射流铣削钛合金深度与表面粗糙度研究杜航，熊杰，陈炜，李登，巫世晶(武汉大学 水射流理论与新技术湖北省重点实验室，武汉430072)摘要:磨料水射流铣削技术柔性大、工艺参数复杂，其加工性能难以有效控制。针对这一问题，本文首先通过响应曲面法研究了磨料水射流铣削钛合金时典型工艺参数对铣削深度和表面粗糙度的影响，并采用传统回归方式建立了经验预测模型;其次在结合磨粒磨损理论、高斯轮廓模型和表面成形分析的基础上，进一步建立了铣削深度和表面粗糙度的半经验预测模型;然后利用实验数据进行了参数标定;最后通过实验验证和对比了两种模型。结果表明，两种预测模型的平均误差均小于15%，相比经
3、验模型，半经验模型既可以解释参数影响和铣削机理，又可以保证预测的准确率和稳定性，对于控制铣削深度和表面质量具有重要价值。关键词:磨料水射流铣削;钛合金;预测模型;磨粒磨损理论;高斯轮廓中图分类号:V26191文献标志码:ADOI:1013433/jcnki1003-872820220045文章编号:1003-8728(2023)07-1063-07Investigation of Depth and Surface oughness inAbrasive Water Jet Milling of Titanium AlloyDU Hang，XIONG Jie，CHEN Wei，LI Deng，
4、WU Shijing(Hubei Key Laboratory of Waterjet Theory and New Technology，Wuhan University，Wuhan 430072，China)Abstract:Abrasive water jet milling technology has large flexibility and complex processing parameters，so itsmachining performance is difficult to effectively control To solve this problem，first
5、ly，the influence of the typicalprocess parameters on the milling depth and surface roughness in abrasive water jet milling of titanium alloy isinvestigated with the response surface methodology(SM)Then an empirical model is established with thetraditional regression method Secondly，a semi empirical
6、model for milling depth and surface roughness isestablished in terms of the abrasive wear theory，Gaussian profile model and surface forming analysis Thirdly，thecoefficients are calibrated by using the experimental data Eventually the two models are verified and compared withthe experiments The resul
7、ts show that the average error of the two prediction models is below 15%Comparing withthe empirical model，the semi empirical model can not only explain the influence of the parameters and millingmechanism，but also ensure the accuracy and stability of prediction，which is of great value for controllin
8、g themilling depth and surface qualityKeywords:abrasive water jet milling;titanium alloy;prediction model;abrasive wear theory;gaussian profile为满足航空航天结构件低密度、高强度与耐腐蚀等性能需求，结构件材料经常选取钛合金，且设计中普遍采用型腔结构。由于材料和结构的特殊性，传统铣削加工过程中存在切削力大、材料去除率低和刀具磨损严重等诸多问题1。相比传统铣削方式，磨料水射流铣削技术具有无污染、无热影响区、残余应力小机 械 科 学 与 技 术第 42 卷ht
9、tp:/journalsnwpueducn/和材料去除率高等优点，对于加工钛合金材料具有显著优势2。然而该工艺柔性大，影响因素复杂，所以对其加工性能的研究和预测至关重要。近年来，国内外诸多学者从各方面对磨料水射流铣削技术进行了深入研究。冲蚀机理方面，能量理论和磨粒磨损理论被广泛应用于解释延性材料的剥离去除3。其中，能量理论4 对磨痕轮廓的成形过程进行了量化描述，但未考虑冲蚀角度等参数对冲蚀过程的影响。而磨粒磨损理论5-7 同时考虑了浅角切削磨损和高角度冲击变形，该理论也可以应用于研究脆性材料，适用性更强。加工性能方面，铣削深度和表面粗糙度是研究的重点。常见的磨痕轮廓模型包括正弦模型8、钟形模型
10、9 和高斯模型10，相比前两种模型，高斯模型在铣削深度的数值模拟和理论计算方面应用都很普遍，但现有模型中考虑的工艺参数有所欠缺11-13。对于粗糙度的预测，多是通过实验法构建经验模型来实现的，未考虑冲蚀机理14-15。针对以上不足，本研究以磨料水射流铣削钛合金材料铣削深度和表面粗糙度为对象，利用响应曲面法，建立了仅考虑工艺参数的经验预测模型，研究了包括射流角度在内的六种工艺参数的影响;然后结合磨粒磨损理论和高斯轮廓模型，建立了同时考虑工艺参数和材料属性的半经验预测模型，并通过实验对两种预测模型进行了标定、验证和对比。1经验预测模型建立11实验方案本研究所有实验均在沈阳奥拓福公司生产的APW20
11、16BA-18 型超高压磨料水射流五轴数控加工系统上进行，供砂采用后混合引射方式，磨料流量可通过步进电机定量调控，射流角度和射流压力可实现无级调整，最高工作压力为 420 MPa，喷嘴材料采用 红 宝 石，其 内 径 为 0.33 mm，砂 管 内 径 为1.02 mm，长度为 76.2 mm。研究选用的磨料类型为石榴石，工件材料为 TC4 钛合金板，表 1 为工件和磨料的材料性能。表 1工件和磨料的材料性能Tab 1Material properties of the workpiece and abrasive材料f/MPab/MPa/(gcm3)莫氏硬度粒度/目Ti6Al4V860895
12、4.51石榴石3.44.37.580磨料水射流对工件材料的破坏作用过程及机理极其复杂，不同工艺参数、材料属性和加工条件下磨料水射流对靶材的侵蚀效果也不同，调控参数以确保射流不致穿透靶材，只留下一定深度和形状的磨痕，可以实现对工件的铣削加工。本文主要研究的因素为射流压力、磨料流量、靶距、射流角度、进给速度和横向进给，采取 Zig-Zag 路径进行铣削实验，如图 1 所示，喷嘴沿进给方向做往返运动，横向做递增运动。图 1磨料水射流 Zig-Zag 铣削路径Fig 1Zig-Zag milling path with abrasive water jet图2 为不同重叠程度下多磨痕的截面廓形，研究表
13、明，重叠磨痕的产生是一个非线性过程，需要考虑反射射流的二次侵蚀效应、前道磨痕的残余应力和侵蚀表面斜率的综合影响，而横向进给量 S 是影响这些因素的最重要的工艺参数，S 过大将导致底部表面特征的退化，S 过小将产生波形平面 11，根据实验得出了横向进给量的优选范围为0.7BmaxSBmax。图 2横向进给对磨痕廓形的影响Fig 2The influence of transverse feeding on the profileshape of the grinding mark响应曲面法可以方便预测各因素对响应的影响，并且准确估计五阶以下的经验模型。本文采用Box-Behnken 响应曲面法进
14、行了实验设计，共进行了 54 组标准实验。表 2 为参考现有研究并通过预加工实验确定的具体因素及水平值。4601第 7 期杜航，等:磨料水射流铣削钛合金深度与表面粗糙度研究http:/journalsnwpueducn/表 2响应曲面实验设计中的因素及水平Tab 2Factors and levels in the response surface experimental design工艺因素水平 1水平 2水平 3101A:射流压力 P/MPa220260300B:磨料流量 ma/(gmin1)200480760C:靶距 D/mm61422D:射流角度/()306090E:进给速度 u/(
15、mms1)305070F:横向进给量 S/mm0.40.60.8研究选取铣削深度 hmax、垂直进给向粗糙度 a，x和沿进给向粗糙度 a，y作为衡量磨料水射流加工性能的指标。利用 ZYGO 3D 光学轮廓仪对铣削得到的磨痕进行 3D 扫描重构，并沿射流进给方向等间距提取 5 条有效截面轮廓线，然后将所有轮廓线进行平均拟合，铣削深度为平均轮廓线上的最大深度减去 X 向粗糙度，如图 2 所示。粗糙度为相应方向上所有有效轮廓线粗糙度的平均值。为保证建模有效，需考虑试样表面粗糙度 Sa0的影响，当截面轮廓与试样表面粗糙度相比具有较大的深度时，测量认定有效。测量和重构的剖面曲线需清晰地显示获得的单磨痕深
16、度，同时还应保证所测宽度区间内的最小深度小于最大深度的百分之一，才可以认为该扫描区间包含了磨痕的整体特征。12模型建立对响应曲面实验结果进行回归分析，可以得到铣削深度和表面粗糙度的经验预测模型为hmax=260P+326.2ma+41.69 513u 422.7S+77.95Pma 122.3Pu 117.3PS 69.02maD 193.1mau 279.2maS 61.11S+218.2uS 117m2a 135.22+195.8u2+99.38S2+163.3mauS 71.32Pm2a+153.6maS2+1003(1)a，x=16.57P+16.07ma9.92D+4.4819.49u+8.62S+7.86Pma+6.18Pu 10.45S 13.44uS+6.16P2 5.24m2a 12.4727.24Pu10.68mauS10P2D17.93D2S+63.19(2)a，y=17.24P+16.25ma15.68D+7.5721.40u12.25S+6.98Pma 6.75PD 7.39maD 5.73DS 7.12u 8.73S 15.37uS+9.77P21.42m2
