1. 引言
钛合金是一种以钛为基础添加其他元素的合金，其密度只有普通钢材的60%，但其强度可媲美高强钢，且在高温、湿度等苛刻条件下仍具有优异的化学稳定性及力学性能。在航空航天领域，钛合金广泛应用于发动机叶片和机身结构件的制造[1]；由于具有良好的生物相容性，在医疗器械领域中被广泛应用于人工关节和种植牙等[2]。然而，钛合金化学活性高，导热系数高，弹性模量高，易造成刀具磨损严重，切削温度高，表面质量差等问题。因此，对钛合金材料的加工工艺[3]进行深入研究，并对其切削参数进行优化[4]，对提高钛合金构件的加工质量、生产效率、降低制造成本具有重要的实际意义。目前，国内外学者已对钛合金进行了较多研究[5] [6]，但随着新材料、新加工要求的不断涌现，对钛合金加工工艺及切削参数的优化研究亟待深入。
2. 钛合金材料的切削加工性能分析
2.1. 物理化学性能对加工的影响
钛合金的物理和化学性质对其切削加工性能有重要影响[7]。在导热性方面，典型TC4钛合金的导热系数只有16.7 W/(m∙K)，比45号钢(54 W/(m∙K))低了1/3。在切削加工过程中，切削热很难经材料传导而散失，约85%的切削热集中在刀具-切屑接触区，引起局部温升过高。利用红外热成像技术对钛合金车削加工过程进行监控，发现50 m/min的切削速度下，前刀面的温度高达980℃，在此高温环境下，刀具的硬度显著降低，并加剧了扩散磨损和粘结磨损。同时，钛合金具有很高的高温化学活性，当切削温度大于600℃时，它会与空气中的氧气和氮气快速发生化学反应，生成TiO、TiN等硬脆化合物。这些化合物不仅改变了刀具的表面形貌，而且可能在刀具表面形成微裂纹，从而加速刀具的失效。
2.2. 力学性能对加工的影响
钛合金材料的力学特性给切削加工提出了新的挑战。它的高强度表现在900~1200 MPa之间，屈服强度大于800 MPa，这样的高抗变形能力极大地提高了切削力。在钛合金车削实验中，以切削速度40 m/min、进给量0.15 mm/r和背吃刀量0.8 mm的条件下，可以获得850 N的主切力，约为相同条件下车削45号钢的1.8倍。高切削力不仅对机床刚性要求较高，而且易造成刀具受力过大、刀具失效等问题。钛合金具有高硬度(30~40 HRC)和低塑性，在切削过程中极易产生锯齿状切屑。利用高速摄影观测发现，锯齿形切屑形成过程中，切削力波动幅度高达30%~50%，导致切削系统振动，产生振纹，表面粗糙度Ra值由稳态下1.2 μm上升到2.5 μm。
3. 钛合金加工工艺研究
3.1. 车削加工工艺
对钛合金车削刀具进行工艺优化应从几何参数设计、材料选择及实际应用效果三个方面进行综合考虑。从几何参数上看，前角一般为6˚~8˚，既能保证刀刃的锋利，又能保证刀刃的强度；建议采用8˚~10˚的后刀角，可有效地减小后刀面的摩擦力；刀刃倾角取负值−5˚~0˚，特别适用于断续切削；刀尖圆弧半径控制在0.4~0.8 mm之间，不仅提高了刀尖强度，而且还避免了半径过大引起的振动[8]。
在刀具选择方面，以YG8、YG6X等超细晶硬质合金(0.5~1 μm)为基材，与TiAlN、AlCrN复合涂层相结合，可以显著提高刀具的耐高温性能。在结构设计上，强化断屑槽、双面刃的设计已成为主流。国际著名品牌，如山特维克公司CoroTurn® 107系列，肯纳金属公司的Kyon® 2100系列，伊斯卡公司的HELITURN® HTP系列，三菱材料公司的VP15TF系列，均为钛合金加工而开发的专用产品，以满足从粗加工到精加工不同的要求。
实际加工参数需要根据工序特点进行调整，如表1所示。
Table 1. Typical machining parameter configuration
表1. 典型加工参数配置
加工类型 |
切削速度(m/min) |
进给量(mm/r) |
背吃刀量(mm) |
刀具推荐 |
粗加工 |
40~60 |
0.15~0.25 |
1.5~2.5 |
山特维克 |
精加工 |
80~120 |
0.05~0.1 |
0.2~0.5 |
肯纳金属 |
实际应用表明，优化后的刀具使用寿命由原来的15分钟提高到90分钟，表面粗糙度提高了50%，单件成本降低了40%。研究表明，系统地选择刀具并优化工艺参数，不仅可以显著提高加工效率与质量，而且可以有效地降低制造成本，在航空航天及其他高端制造业中有着重要的应用价值。
3.2. 铣削加工工艺
对钛合金进行铣削时，刀具的选用及工艺参数的优化是十分重要的。刀具几何参数设计需注意如下关键问题：首先，采用30˚~45˚大螺旋角结构，既可大幅提高排屑效率，又可降低切削力15%~20%，有效降低切削振动。其次，前角宜控制在6˚~10˚ (采用正前角设计)，后角8˚~12˚，使刀后刃面磨损降到最低。为了提高刀刃的强度，建议使用宽度为0.1~0.15 mm的T形刃带，刀尖圆弧半径为0.4~0.8 mm，以提升刃口强度。
选用刀具时应遵循以下几个核心原则：材质上以粒度0.5~0.8 μm的超细晶硬质合金为基材，配合高性能的TiAlN、AlCrN涂层；在结构设计中，采用不等齿间距设计减小加工振动，并将容屑槽容积增大20%~30%，提高排屑效率；所有的工具都要达到航空航天级的精度[9]。
目前，世界上主要的刀具品牌均为钛合金提供了专业的加工方案。山特维克公司的CoroMill® Plura系列(例如Plura HFS 4F)具有45˚螺旋角并涂有TiAlN涂层，特别适用于高效率铣削钛合金结构件；肯纳金属的HARVITM Ultra 8 X (例如KU40T等)采用了变螺角设计，并涂有AlCrN涂层，非常适合于航空航天等复杂型腔的加工；三菱MWS铣刀(例如VQX4型)采用CBN涂层，具有超高硬度，适用于高精密叶轮加工。
根据不同的加工类型，推荐的参数配置也有所区别，如表2所示。
在实际应用中取得了很好的效果。某航空公司采用该方案对TC4钛合金结构件进行加工，刀具寿命提高200% (从15个提高到45个)，表面粗糙度稳定在Ra 0.4~0.6 μm，加工效率提高40%。这些改进不仅使生产成本大大降低，而且使产品的质量得到明显提高。
Table 2. Typical machining parameter configuration
表2. 典型加工参数配置
加工类型 |
刀具型号 |
切削速度(m/min) |
每齿进给(mm/z) |
轴向切深(mm) |
粗加工 |
Plura HFS |
40~60 |
0.08~0.12 |
1.5~2.0 |
半精加工 |
HARVI KU40T |
60~80 |
0.06~0.08 |
1.0~1.5 |
精加工 |
MWS VQX4 |
80~100 |
0.04~0.06 |
0.2~0.5 |
3.3. 钻孔加工工艺
对钛合金钻孔工具进行工艺优化时，应特别注意其几何参数、材料选择及实际加工效果。在几何参数上，建议以130˚~140˚为宜，此角度可有效减小轴向切割力；采用双顶角设计(如90˚ + 140˚组合)，可有效提高排屑效果。采用25˚~35˚的螺旋角，可实现排屑性能与刚度的平衡，同时，将螺旋槽容积增大30%以上，可解决钛合金排屑难的问题。刃带采用抛光处理，宽度控制在0.1~0.15mm，采用15˚ × 0.05 mm的倒棱设计，可有效提高刀刃的强度。
在刀具选择方面，以0.5~0.8 μm的超细晶硬质合金为基体，并辅以高性能的TiAlN、AlCrN涂层。在结构设计中，为保证冷却效果，需考虑内冷孔设计(直径 ≥ 1.5 mm)，并采用非均匀刃带设计抑制加工振动[10]。所有的工具都要连续钻削试验以确认孔的精度达到IT7级。目前市场上主要使用的钛合金特种钻头有：山特维克公司的CoroDrill® 880系列(适用于深孔加工)，肯纳金属公司的BeyondTM EVO系列(航空航天结构件专用)，瓦尔特公司的DC170系列(高精密制孔)。
实际加工参数需要根据孔径大小进行调整，如表3所示。
Table 3. Typical machining parameter configuration
表3. 典型加工参数配置
孔径范围(mm) |
推荐转速(rpm) |
进给量(mm/rev) |
冷却压力(bar) |
Φ3~Φ6 |
800~1200 |
0.03~0.05 |
30~50 |
Φ6~Φ10 |
600~900 |
0.05~0.08 |
50~70 |
Φ10~Φ20 |
400~700 |
0.08~0.12 |
70~100 |
实际应用表明，优化后的刀具寿命由原来的50个孔提高到140个，提高了180%，而孔径精度稳定控制在±0.02 mm内，加工效率提高35%。研究表明，系统地选择刀具并优化工艺参数，不仅可以显著提高加工效率与质量，而且可以有效地延长刀具使用寿命，对我国航空航天及其他高端制造业的生产成本具有重要意义。
4. 钛合金切削参数优化方法
4.1. 经验公式法
经验公式法以TC4钛合金20组车削试验数据为基础，以YG8硬质合金刀具为研究对象，采用多元回归分析方法，建立了刀具表面粗糙度预测模型Ra = 0.25v0.3f0.6 + 0.3。该模型适用于切削速度为30~60 m/min，进给量为0.1~0.25 mm/r，预测误差小于±15%。该模型在实际应用中有一定的局限性，如没有考虑刀具磨损状态的变化，没有考虑切削液类型的影响，也没有考虑到刀具–工件材料的特殊组合。实际应用时，应根据具体的工作条件，适当修正预测结果。
4.2. 试验法
试验法采用三因素三水平正交实验设计法(L9-array)对钛合金铣削工艺参数进行优化。实验以铣削转速(20/30/40 m/min)和每齿进给量(0.05/0.08/0.1 mm/z)为变量，以表面粗糙度、刀具磨损量为评价指标。方差分析表明，铣削速度对加工表面粗糙度的影响最大，贡献达52.3%，且每齿进给量与刀具损耗有很强的相关关系(r = 0.81)。与全因子设计相比，本方法的成本降低67%，但仍需做18组试验，时间16小时左右。实验结果表明，该试验方法能有效地提高优化效率，同时又能保证参数的可靠性。
4.3. 粒子群优化算法(PSO)
粒子群优化算法模拟鸟类的觅食行为，实现了快速搜索。针对钛合金车削参数优化，选取3个粒子维度(对应切削速度、进给量、背吃刀量)，对50个粒子进行初始化，采用速度–位置更新方程迭代求解。在此基础上，引入惯性权重动态调整策略(由0.9线性降到0.4)，经过25次迭代，获得切削速度33.7 m/min，进给量0.13 mm/r，背刀量0.7 mm的最优解，相对于经验参数，加工表面粗糙度降低22%，加工效率提高18%。粒子群优化算法具有计算量小、收敛快等优点，但容易陷入局部极值，需要结合动态邻域结构和混合优化策略来提高算法性能[11]。
4.4. 智能算法与机器学习结合
采用神经网络和智能优化算法相结合的方法，建立基于数据驱动的优化模型。采集300组钛合金切削实验数据，通过卷积神经网络对不同工艺参数组合进行预测，预测精度达到92.3%。采用遗传算法全局优化CNN模型输出参数–性能映射关系，将优化时间从72小时缩短到3.5小时，刀具寿命预测误差降低到±8%。基于机器学习的钛合金切削性能预测模型，并结合智能算法，实现钛合金切削参数的快速优化，为钛合金切削加工智能化提供一条新途径[12]-[14]。
5. 结语
本论文以钛合金为研究对象，对其加工工艺及切削参数进行了研究。在对其物化性能及力学性能进行深入分析的基础上，建立一套从车削–铣削–钻削一体化工艺系统。研究创新性地提出一种基于多目标优化的刀具选择策略，将几何参数、材料学、品牌选择等多个维度有机结合起来。在参数优化方面，开发了从传统经验公式到智能算法的多层次解决方案。实际应用表明，优化后的加工效率可提高18%，加工质量及经济效益明显提高。未来，随着加工技术的不断发展，还需进一步探索新的加工工艺和更高效的优化方法，以满足钛合金材料在更多领域的应用需求。