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清華大學馮平法教授團隊:Ti-10V-2Fe-3Al鈦合金孔高速超聲振動精密磨削加工性能優化 | CJME論文推薦

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引用論文

Feng Feng, Hanhui Zhan, Zhipeng Xu, Guangping Wang, Jianfu Zhang, Jianjian Wang, Xiangyu Zhang, Pingfa Feng,Precise machinability improvement of Ti-10V-2Fe-3Al hole using high-speed ultrasonic vibration grinding, Chinese Journal of Mechanical Engineering, Volume 38, 2025, 100166, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2025.100166.

(戳鏈接,下載全文)

關于文章


01

研究背景及目的

Ti-10V-2Fe-3Al(TB6)鈦合金因其高比強度和優異耐腐蝕性,被廣泛用于航空飛行器的承力孔制造。承力孔負載環境復雜,疲勞失效問題突出,其加工質量對飛行器的服役性能至關重要。但受限于鈦合金導熱性差與高硬度特性及內孔狹窄結構的影響,鈦合金孔的磨削過程中表面燒傷與刀具磨損嚴重,亟待發展更高效精密的加工技術。

超聲振動磨削在降力降熱、提高加工性能方面展現出顯著優勢。采用較高的磨削速度可以進一步提高表面質量和效率。然而目前的研究對于超聲螺旋磨削孔的分離模型、刀具磨損與表面質量之間的動態關系關注較少。為了進一步理解超聲螺旋磨削技術特點,本文將基于多磨粒磨削分離機理,研究超聲磨削在表面質量與刀具磨損上的改善效果。


02

試驗方法

建立了如圖1所示的超聲螺旋磨削的磨頭和單顆磨粒的運動學模型,提出了超聲螺旋磨削的分離原理,揭示了磨粒與工件分離并實現空切效果的機理,闡明了磨頭多刃切削模式在滿足分離條件的基礎上可大幅提高加工效率,進一步確定了如圖2所示實現多顆磨粒疊加分離的工藝參數臨界條件。


圖1 超聲振動螺旋磨削示意圖


圖2 多磨粒臨界分離條件示意圖

其次通過在分離條件下的工藝參數范圍內進行普通磨削和超聲磨削的對比實驗,分析磨削過程中的磨頭磨損形式與機理及其對表面質量的影響規律,探究超聲磨削對于高精度高效率加工內孔的性能影響。實驗過程中使用的工件為直徑10 mm、深度20 mm的TB6鈦合金承力孔,使用的磨削刀具為直徑8 mm、粒度200 #的十字槽電鍍立方氮化硼(CBN)磨頭,所有實驗在如圖3所示的超聲磨削實驗平臺上完成。


圖3 超聲磨削實驗平臺

03

結果

實驗結果表明,超聲磨削能夠降低磨削表面粗糙度并延長刀具壽命。如圖4所示,在該加工參數下超聲磨削相較于普通磨削的刀具壽命延長了97%,表面粗糙度最大降低了62%。


圖4 不同累計材料去除量下的表面粗糙度

如圖5所示,普通磨削的材料沿磨粒兩側擠壓排出,形成溝槽狀、平行分布的劃痕。超聲磨削形成的劃痕在垂直于切削速度方向上呈現正弦狀重疊紋理,能夠進一步降低表面殘余高度。


圖5 磨削表面三維形貌對比圖

在刀具的初始磨損階段,加工表面可見清晰的磨粒切削劃痕,并伴有輕微材料沉積;進入穩定磨損階段后,表面質量達到最優,劃痕清晰且無材料沉積;至劇烈磨損階段,表面質量顯著惡化,大量沉積物粘附于表面致使加工軌跡難以辨識。如圖6所示,超聲磨削的刀具可在更長時間內保持穩定加工狀態。


圖6 不同刀具磨損階段下的磨削表面形貌

如圖7所示,實驗發現當超聲磨削的振幅從0 μm增大至6 μm時,粗糙度降低了17.3%,磨削力下降了26.2%;當振幅進一步增加至12 μm時,粗糙度降幅達46.1%,磨削力降幅為37.9%。


圖7 不同超聲振幅下的表面粗糙度和磨削力

在不同工藝參數下進行的實驗表明,如圖8所示,以表面粗糙度Sa=1.2 μm作為加工標準時,超聲磨削的最大材料去除率相較于普通磨削可提升約82%。


圖8 不同超聲振幅下的材料去除率和表面粗糙度


04

結論

(1)超聲磨削顯著改善了TB6鈦合金的加工性能,具體表現為:刀具壽命最高可延長97%,表面粗糙度最大降幅達62%。

(2)不同形式的磨損對磨削力的影響不同,約20%的粘附率是導致刀具失效的主要原因;而超聲磨削能有效減緩刀具磨損,并最高降低磨削力57%。

(3)在連續加工過程中,表面形貌隨刀具磨損呈現階段性演變:初期劃痕較深伴輕微材料沉積;穩定階段超聲磨削表面呈現重疊的正弦磨痕,質量達到最優;劇烈磨損階段則出現嚴重材料粘附。

(4)在特定參數范圍內,提高磨削速度與增大超聲振幅均有助于降低表面粗糙度與磨削力,并能提高材料去除率。


05

前景與應用

Ti-10V-2Fe-3Al(TB6)鈦合金屬于近β相鈦合金,具有優異的比強度、鍛造性能和抗疲勞能力,當其強度與TC4鈦合金相當時,重量僅為TC4鈦合金的80 %,被越來越廣泛地應用于航空航天與汽車制造等領域。但TB6鈦合金作為典型的難加工材料,在加工過程中面臨多重挑戰,表面質量與刀具壽命難以保證。深入開展TB6鈦合金超聲磨削技術研究,著力解決高質量與高效率加工難題,能夠為其在高精尖端領域的深化應用提供關鍵加工技術支持。

關于作者

01

作者介紹


馮平法,清華大學長聘教授,深圳市鵬城學者特聘教授,中國金屬切削刀具協會切削先進技術研究分會常務理事,中國機械工程學會特種加工分會理事,超聲加工委員會副主任委員。主要從事智能制造與精密加工領域的教學和科研工作,國家級精品課、國家一流本科課程“制造工程基礎”負責人,獲北京市優秀教師、清華大學良師益友等榮譽。主持完成國家973計劃、重大專項、自然科學基金、國際合作及企業合作課題20余項,獲中國機械工業科學技術進步獎1項,北京市科技發明獎1項,發表論文200余篇,授權發明專利50余項。


馮峰,清華大學深圳國際研究生院副教授,長期從事智能制造與精密加工技術研究工作,具體涉及先進制造裝備與工藝、復合材料制造技術、制造裝備數字孿生技術等方向,以第一或通訊作者發表SCI論文60余篇(ESI高被引用論文1篇、期刊封面論文1篇、期刊Highlights論文2篇),以第一發明人獲得國家發明專利授權10余項、美國PCT專利授權1項。作為負責人主持國家自然科學基金、國家工業母機重大專項課題、廣東省自然科學基金重點項目課題等各級科研課題20余項。中國機械工程學會高級會員、中國機械工程學會表面工程分會委員、中國民主同盟深圳市高等教育委員會委員。


詹寒慧,清華大學機械專業工學碩士。主要研究方向為鈦合金精密加工和超聲輔助磨削。


張翔宇,男,1990 年生,工學博士,現任清華大學機械工程系助理研究員。主要從事智能制造和超聲精密加工相關技術等研究工作。主持和參與多項國家重點項目,發表 SCI/EI 收錄期刊論文60余篇、參與出版專著1部、授權發明專利10余項和省部級獎勵1項。

03

近兩年團隊發表文章

[1] S.L. Feng, P.F. Feng, F. Feng*, H.L. Zheng, J.F. Zhang, X.Y. Zhang*, Rotary ultrasonic rolling chamfer: impact on surface integrity and fatigue performance of load-bearing holes, Int. J. Fatigue, 203 (2026) 109269.

[2] J. Xu, P.F. Feng, Y.H. Gong, J.J. Wang, H.T. Yang, F. Feng*, Exploiting damage for inhibiting damage: A counterintuitive reasoning out of in-situ orthogonal cutting for brittle fiber composite,J. Mater. Process. Tech.,343 (2025) 118961.

[3] W.M. Zhou, P.F. Feng, W. Ji, Z.Y. Wang, Y. Ma, E.L. Jiang, H.T. Zha, Z.P. Cai, F. Feng*, Multiscale analysis on the wear process of cemented carbide tools during titanium alloy machining, Friction, 13 (2025) 9440921.

[4] Z. Zhu, P.F. Feng, M. Yuan, K. Zhou, J. Blumberg, E.L. Jiang, E. Uhlmann, F. Feng*, Functionalization and prediction of end milling surface topography based on a perspective decoupling chatter and forced vibration, J. Manuf. Process., 154 (2025) 563–576.

[5] Y.Y. Liang, P.F. Feng, Z.Y. Song, S.W. Zhu, T. Wang, J. Xu, Q.Z. Yue, E.L. Jiang, Y. Ma, G. Song, X.M. Yuan, F. Feng*, Wear mechanisms of straight blade tool by dual-periodic impact platform, Int. J. Mech. Sci., 288 (2025) 110031.

[6] N.S. Kang, H.W. Ma, F. Feng*, Q.H. Wu, J.J. Wang, K. Zhou, C.M. Wu, P.F. Feng, A multi-sensor tool wear monitoring method based on mechanism-data fusion for industrial scenario, Mech. Syst. Signal Proc., 234 (2025) 112834.

[7] J. Xu, B. Li, P.F. Feng, Q. Wang, F. Feng*, A novel method for AFRPs burrs removal: Principle of mechanochemo-induced fiber fracture, Chin. J. Aeronaut., 37 (2024) 522-538.

[8] G. Zhou, K. Zhou, J. Zhang, M. Yuan, X.H. Wang, P.F. Feng, M. Zhang*, F. Feng*, Digital modeling-driven chatter suppression for thin-walled part manufacturing, J. Intell. Manuf., 35 (2024) 289-305.

作 者:馮平法

責任編輯:杜蔚杰

責任校對:向映姣

審 核:張 強

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