数控加工切削参数优化分析
摘要：数控加工技术属于当前制造加工企业应用最为广泛技术之一，通过相应数控加工可以提升加工效率确保加工质量，为相关加工企业发展提供助力。本文从数控加工切削参数优化方法、并结合实际优化案例分析数控加工优化方法具体应用，希望可以起到一定借鉴意义。
关键词：加工；数控；切削；参数；优化
数控加工技术属于一个融合计算机控制、计算机制造等技术为一体的多学科综合加工数控编程技术。相关技术人员利用数控加工技术对生产加工零件进行定义，并编写相应数控程序，实现自动化加工。此种技术在零部件加工时具有效率高、质量高、可曲面加工等特点。
1.切削参数影响因素分析——数控加工
在数控加工过程中零件切削参数的影响因素有很多，囊括了自然环境因素、热力变化、数控程序等。首先，外界环境可能对切削参数产生影响。外部环境包括数控加工生产过程中所用的刀具等，如果刀具质量出现问题，自然会对切削精准度产生影响。其次，热力变化。热力影响属于切削参数重要因素之一，如果在切削加工过程中热力作用比较强，可能导致加工零部件出现变形等问题，对零件质量产生极其不利影响。再次，数控程序。随着技术不断发展，现如今数控技术应用已经越来越深入，在零件加工过程中相关自动化数控程序应用越来越多，数控程序零件加工可控制变量毕竟有限，有的时候可能导致其参数范围与实际需要零部件不符，因此为了满足实际使用需要，相关技术人员只能不断优化数控加工参数，以提升零件质量满足生产与生活需要[1]。
2.数控加工切削参数优化方法
2.1约束条件
在数控加工切削参数优化上，相关技术人员会根据实际情况，先对切削参数产生约束的条件进行分析，以为下一步实际优化工作提供有力参考。一般数控加工切削参数优化约束条件包括对零部件刚度、强度、刀具、机床、加工质量、工件等因素进行考量，以科学制定最为科学有效优化方案，全面确保数控加工切削参数优化质量[2]。
2.2算法优化
数控技术在加工零部件时主要依靠的就是多种多样的算法，通过各种算法优化可以为数控技术提供新的算法，使得其在零部件加工过程中通过算法实现多种多样零部件生产，进而达到优化切削参数目的。由于，数控加工主要通过多种算法实现加工，其在加工走刀的过程之中难免会遇到一定加工差异与难度，相关技术人员通过多种算法比对，从中选择一种影响最小的算法，进行零部件加工确保加工品质。当前，一般企业所应用数控机床都具备相应算法模型求解过程，但在精准度上依旧需要相应实验验证，在利用算法优化方式进行切削参数优化时，相关技术人员第一步需要确定零件、模型决策变量、机床、刀具，待确定以上条件之后选择相应的切削速度和切削深度，施加一定速度（进给），来达到影响加工效率目的。但，在实际应用中发现，切削宽度、深度与切削余量关系密切，因此在算法优化中需要将实际因素考虑进去，以确保算法优化质量。
2.3模型优化
模型优化属于数控加工切削参数优化最为常用方式之一，相关技术人员针对原数控程序参数模型进行改进，通过科学合理计算，提升切削参数模型品质，以满足实际生产需要。一般在模型优化上，技术人员可以利用零件设计来约束模型中函数关系，构建并完善新的函数关系，并让模型中所使用的变量可以得到相应反映。在模型优化过程中，相关技术人员需要确定相关机床参数、加工基础条件、刀具参数等，并结合刀具与机床具体情况进行多次切削，逐渐优化模型[3]。
2.4优化结果分析
无论是采用何种方式对切削参数进行优化，相关技术人员都需要对优化结果进行分析与判断，将所有的优化结果与相应加工经验相结合，最终完成相应切削参数优化。在优化结果分析中，相关技术人员考量因素众多，除了切削参数本身优化效果外，还需要考量优化后生产效率等因素，以综合化提升切削参数优化质量，促进企业数控加工发展与进步。
3.某钛合金插铣加工切削参数优化——数控加工优化方法具体应用
3.1试验条件控制
试验选择材料主要为某航空发动机钛合金简称TC4（Ti6A14V），其化学成分如下表1。采用油冷却冷却方式，选择2齿数可转位插铣刀，12mm直径刀具。试验所使用的设备为VDL—1000E加工中心立式（立式），该加工中心使用三向压9257B型测力仪对切削力具体情况进行测量，9257B测力仪输出的相关切削力测量信号通过Kistler5070A型（放大器）做相应放大处理，之后DHDAS—5920对放大处理后的信息进行采集，并将数据显示出来。
表1：Ti6A14V成分表（单位：%）
V Al Fe Si C N H O Ti
4.41 6.14 0.21 0.14 0.05 0.02 0.05 0.20 其他
3.2试验设计与结果
考虑到在数控加工过程中，切削率往往是切削参数选择的重要影响因素，对于大悬深类似插铣等加工方式来说，在切削力作用下往往容易导致刀具出现变形等情况，一旦刀具变形量大于许用挠度时，数控加工稳定性会受到影响，很大程度加速刀具磨损，因此较小切削力控制是切削参数优化目标之一。试验设计变量包括每齿进给量、切削宽度、切削速度。其中切削力为F，材料去除率为Q，利用正交试验设计（三因素四水平）。选取每齿进给量fz、切削宽度ae、速度（切削）V作为试验因子，试验数据与试验因素水平如下表2与表3。
表2：试验数据表
序号 fz（mm/z） V（m/min） ae（mm） F（N） Q（mm3/s）
1 0.01 45 1 344.91 2.39
2 0.03 45 1.5 672.56 10.75
3 0.05 45 2.0 849.05 23.89
4 0.07 45 2.5 971.10 41.80
5 0.01 60 1.5 6.7.95 4.78
6 0.03 60 1 477.23 9.55
7 0.05 60 2.5 565.21 39.81
8 0.07 60 2 903.82 44.59
9 0.01 75 2 387.41 7.96
10 0.03 75 2.5 447.79 29.86
11 0.05 75 1 935.64 19.90
12 0.07 75 1.5 665.24 41.80
13 0.01 90 2.5 374.22 11.94
14 0.03 90 2 482.50 28.66
15 0.05 90 1 776.39 35.83
16 0.07 90 1.5 936.83 33.44
表3：试验因素水平表
试验因素 fz（mm/z） V（m/min） ae（mm）
水平1 0.01 45 1
水平1 0.03 60 1.5
水平1 0.05 75 2
水平1 0.07 90 2.5
3.3评价优化（模糊综合）
实验中所有参与试验因素集合设定为X={x1，x2，x3} ，其中切削速度用x1表示，每齿进给量用x2表示，切削宽度用x3表示。每个因素对应着相应四个试验中参与水平，其集合为L，则有L={L1，L2，L3，L4} 。假设需要研究指标集合为Y={y1，y2}，其中切削力集合用y1表示，材料去除率集合用y2表示。评判评语集合（模糊集）用B表示，则B={b1，b2}。将模糊集进行一系列处理，最终得到B1、B2、B3，分别为x1，x2，x3的评价矩阵。最终求得最优90m/min切削速度，0.05mm/z每齿进给量，2.5mm切削宽度。
结束语
综上所述，数控加工切削参数优化需要选择科学方式，相关技术人员需要根据实际情况，适当选择优化方式，提升优化质量，促进数控加工效率与质量提升。
参考文献
[1]方涛. 数控加工切削参数优化分析[J]. 智库时代, 2019, 188(20):289+293.
[2]刘艳红. 关于数控车加工中切削参数合理化选择探讨[J]. 湖南农机, 2018, 045(012):109.
[3]尹瑞雪, 吴伟, 陈文清. 基于碳效益的数控车削切削参数优化模型研究[J]. 现代制造工程, 2018, 457(10):23-28.
