基于MQL的微切削Inconel 718残余应力优化研究

吴淑晶，林靖朋，安庆龙，李长河，王大中

1上海工程技术大学；2中冶宝钢技术服务有限公司；3上海交通大学；4青岛理工大学

1 引言

Inconel 718合金具有优异的机械和耐腐蚀性能，被广泛应用于航空航天领域。Inconel 718合金因低导热性[1]及残余应力难以控制而成为一种难加工材料，对其进行切削加工研究越来越受到重视[2，3]。对此，通过仿真和实验探讨切削因素对Inconel 718合金表面残余应力的影响规律，优化切削参数控制残余应力水平，使表面质量得以提高[4]。刀尖圆弧半径和进给量对微铣削Inconel 718合金残余应力都会产生影响，卢晓红等[5]针对工件表面残余应力的影响因素，采取三维建模仿真开展微铣削研究，以X射线衍射方法测量不同进给量条件下进给和垂直方向上的残余应力值，并在Inconel 718合金切削机理方面进行了有益的探索。在Inconel 718合金表面残余应力研究方面，曹成铭等[6]利用有限元法对Inconel 718合金的高速正交铣削进行模拟仿真，获得切削力、切削温度和残余应力，结果表明，切削速度为100～3000m/min时，刀尖温度随切削速度增大而增大，高温作用使工件产生软化效应，切削力随切削速度增大而减小；残余应力的层深度分布在已加工表面0.5mm以下，最大表面残余应力为拉应力，当切削速度为2000m/min时，两个方向的最大表面残余应力均较小。该研究从零件的疲劳寿命角度分析表明，2000m/min是铣削Inconel 718的最优加工速度。此外，为了改善表面质量引入超声振动等辅助加工方法，如选用涂层硬质合金刀具，在80～240m/min速度条件下进行常规切削和高速超声振动切削的对比实验研究，后者的表面质量明显优于常规切削[7]。上述研究对Inconel 718合金残余应力优化理论研究做出了贡献，对生产实际具有指导意义。

随着切削理论与技术的发展，研究人员偿试将更多有益的元素加入到切削理论与工艺中，不断丰富本领域的研究成果。MQL被认为是切削领域极具前景的一种绿色切削加工技术[8，9]。为了研究MQL磨削的低温冷却润滑效果，文献[10]选用离子液体作为磨削液，对MQL磨削界面开展分子动力学仿真模拟实验。该文献通过分析MQL磨削界面的热量分布规律，探讨了磨削界面热量产生与传播机理，揭示了磨削加工过程中磨削力及其磨削力比，得到了磨粒与工件之间的液膜分布状态变化规律。

以实际加工条件和加工工艺为依托，对比研究MQL和切削液喷淋形态对刀具磨损及使用寿命的影响规律，优化切削加工工艺参数和MQL功能参数，可以使MQL条件下的刀具使用寿命得以延长[11]。在MQL系统的切削油雾化特性方面，袁松梅等[12]采用激光粒度分析仪器进行实验研究，以此讨论了压缩空气的流量、油雾的喷射距离、切削油的使用量等对雾化的雾粒平均直径及尺寸分布与形态的影响规律，为MQL的雾化特性研究提供了支持。贾东洲等[13]针对MQL通过压缩气体雾化颗粒的细化程度较低、易于随风飘散、切削油利用率低以及对环境和操作人员身心健康产生危害等问题，提出气辅式静电MQL雾化方法，可以有效改善上述存在的问题；同时进行了多工况条件下的雾化性能对比试验研究，对Inconel 718合金磨削表面质量进行评价。

为研究低温冷却润滑对Inconel 718合金表面质量影响规律，文献[14]基于有限元软件仿真设计三种不同的冷却润滑方式，即干式、液体浇注式和低温冷风MQL加工，对比了不同加工条件对切削力、切削温度、切屑形态和残余应力的影响程度。而文献[15]采用纳米流体微量润滑(NF-MQL)铣削加工Inconel 718合金，通过提高材料去除率、降低功率和温度，实现加工效率与质量的协调优化，但对Inconel 718合金微切削领域的研究，目标优化仅限于部分参数的仿真与实验，理论方面还待进一步探讨。

有鉴于此，本文在常规切削中加入MQL，分析不同加工条件下的切削性能，利用田口法进行Inconel 718合金微切削优化的研究，理论与实验结果相吻合。研究成果具有一定的理论价值，对实际生产加工有一定的指导和借鉴意义。

2 MQL微切削过程的有限元模型

如图1所示，采取自适应网格划分技术开展模型建模工作，选用仿真材料本构模型描述材料流动应力、应变、应变率、温度之间的函数关系。

根据文献[16]所提供的材料模型，通过应变、应变率和温度的关系来描述材料的等效流动应力，有

(1)

图1 建立MQL微切削模型

MQL微切削Inconel 718合金建模[2，3]如图1所示，工件上下表面为滑动边界，左右端分别为欧拉边界和拉格朗日边界。MQL微切削热传递方式分三种类型：切屑与雾化液传热，刀具与雾化液传热，工件变形区域与刀尖传热。

3 实验设计

在微切削过程中，影响切削力、切削温度的因素很多，文献[17]研究表明，切削参数和刀具几何形状等对切削力和温度影响显著。本研究通过实验开展仿真验证、残余应力评价等，实验设计如图2所示，设定参数如表1所示。

图2 实验方案

表1 Inconel 718的机械和物理性能

工件材料、刀具材料、刀具几何形状、MQL中使用的切削油和传热系数等数据如表2所示，初始环境温度为20℃。实验切削加工条件如表3所示。

表2 实验参数

表3 切削加工条件

4 研究残余应力变化规律

开展切削速度、进给量、背吃刀量、刀尖半径及刀具前角等变量对残余应力影响规律的研究，将MQL与干切削(DRY)条件下的残余应力变化进行对比分析。

4.1 切削速度因素变化影响

切削速度vc分别为70m/min，90m/min，110m/min，130m/min时，不同vc的工件表面残余应力沿深度分布如图3a和图3b所示。可见，残余应力随vc增加而增加；距表面0.09～0.175mm的残余应力变化方向相反，工件表面深度大于0.15mm时，残余应力趋于0。不同vc条件下的残余应力、MQL与DRY的优化比例数值如图3c所示。当vc=90m/min时优化比例最高为12%，vc=110m/min时优化比例下降至4.8%；优化比例的波动值较大，选择vc较低时可以降低残余应力提高MQL润滑效果。

(a)微量润滑切削(MQL)

4.2 进给量f对残余应力的影响

选取进给量f分别为0.05mm/r，0.10mm/r，0.15mm/r，0.2mm/r时，不同f条件下的工件表面残余应力深度仿真分布如图4a和图4b所示。当表面深度<0.05mm时，f=0.15 mm/r时的残余应力最大,当工件表面深度>0.05mm时，f=0.2 mm/r时的残余应力最大；进给量越小，工件表面残余应力的深度越浅；进给量增大时，工件不同深度的残余应力变化明显。不同f的最大残余应力仿真值、MQL与DRY的优化如图4c所示。f<0.15mm/r时，残余应力的优化比例增大；当f=0.1mm/r时，MQL的优化效果最好；当f=0.05 mm/r时工件表面的残余应力最小，优化比例波动的幅度在6%之内。故切削加工时f尽可能避开0.15mm/r，残余应力优化比例处于最低水平。

(a)微量润滑切削(MQL)

4.3 背吃刀量ap对残余应力的影响

取ap分别为0.2mm，0.3mm，0.4mm，0.5mm进行仿真，残余应力在不同深度的分布规律如图5a和图5b所示。不同ap的残余应力曲线分布很近，说明ap的变化对残余应力影响不显著。不同ap条件下的最大残余应力取值及MQL与DRY的优化比例如图5c所示，表明ap对残余应力影响很小。当ap=0.3mm时，工件表面的残余应力最小，优化比例最高。不同ap条件下的残余应力优化比例的变化不大，整体优化比例为10%左右，加入MQL可以获得良好的加工效果。

(a)微量润滑切削(MQL)

4.4 刀尖半径对残余应力的影响规律分析

选取刀尖半径r分别为0.02mm，0.04mm，0.06mm，0.08mm，刀尖的残余应力沿表面深度分布规律如图6a和图6b所示。表面深度小于0.07mm时，刀尖半径r为0.04mm和0.06mm时的残余应力趋近相同，距表面越深，刀尖半径r对残余应力的影响越大，刀尖半径r越小，无残余应力的深度越小。不同刀尖处的最大残余应力值及MQL与DRY的优化如图6c所示。刀尖半径r增大表面的挤压越激烈，残余应力也越大，刀尖半径r=0.02mm时，表面的残余应力最小；刀尖半径r<0.06mm时，优化比例呈减小趋势，优化的范围变动较大；当r=0.02mm和r=0.08mm时，MQL优化比例超过13%，故选择较小的刀尖半径r可以改善表面质量。

(a)微量润滑切削(MQL)

4.5 刀具前角γ0对残余应力的影响规律分析

刀具前角γ0和后刀面的磨损量对残余应力均会产生影响。选择γ0为3°，6°，9°，12°时，不同γ0的残余应力沿表面深度分布规律如图7a和图7b所示。不同γ0的残余应力曲线距离很近变化不显著，与ap的残余应力曲线接近，说明γ0对残余应力的影响不显著。不同γ0处的最大残余应力值、MQL与DRY的优化如图7c所示。当γ0>6°时，残余应力呈减小趋势的变化规律；当γ0=3°时，残余应力最小；γ0增大时MQL与DRY的优化比例呈减小趋势，优化比例与前角大小成反比。选择较小的γ0进行切削加工可提高工件表面质量。

(a)微量润滑切削(MQL)

5 基于田口法切削加工的优化

5.1 信噪比

田口法采用信噪比进行分析[18，19]。依据田口法进行正交试验设计，通过因素水平的变化验证对指标的影响。依据因素的自由度、离差平方和、平均离差平方和及F比去除因素水平的显著性开展方差分析。信噪比可以分为望小特性、望大特性以及望目特性等类型。表面残余应力越小，工件疲劳寿命和强度越高。

采用望小特性公式，有

(2)

式中，yi为对信号的响应；n为实验重复次数。

望小特性的具体结果如表4所示。本研究采用高低二水平部分因子法设计筛选试验，因子为切削速度A、进给量B、背吃刀量C、刀尖半径D、刀具前角E等因素，实验水平为表5中的4个水平，采用L16(45)正交表，开展16次仿真试验。

表4 L16(45)田口正交表

表5 N响应表

表5为根据表4得到的响应表，对响应因素水平变化排名，极差越大，排名越高。分析得到满足残余应力最小因子的最优组合为A1B1C2D1E2，此时切削速度vc=70m/min，进给量f=0.05 mm/r，背吃刀量ap=0.3mm，刀尖半径r=0.02mm，前角γ0=6°。五个因子的极差排名为f>r>γ0>ap>vc。

表6为方差结果，可获得不同因子对输出结果的影响规律。其中DOF为自由度，S为离差平方和，MS为平均离差平方和。进给量、刀尖半径、刀具前角、背吃刀量和切削速度对表面残余应力的贡献度分别为41.97%，38.85%，6.69%，6.43%，6.06%。

表6 田口法方差分析

5.2 田口法优化预测和实验

田口法的优化预测值可以表示为

(3)

上述分析工件表面残余应力最小的最优组合为A1B1C2D1E2。根据式(3)计算η的值为

η=-51.61+[-50.54-(-51.61)]+[-49.81
-(-51.61)]+[-50.81-(-51.61)]
+[-49.40-(-51.61)]+[-50.82
-(-51.61)]=-44.97

将η代入式(2)，MQL切削Inconel 718合金的优化残余应力预测值为177.23MPa，DRY优化后的表面残余应力预测值为201.83MPa。与DRY相比，MQL切削的残余应力预测值减小12.2%。

各组合优化得到的残余应力值如图8所示。当工件表面深度0.02～0.035mm时，DRY与MQL切削的残余应力基本相同，其余深度时，DRY残余应力大于MQL切削；当工件表面深度大于0.075mm时，残余应力趋近于0。

图8 两种切削条件下最优组合的残余应力分布规律

田口正交表中MQL与DRY的残余应力对比如图9所示。MQL车削时的残余应力值与DRY大小交替波动。微切削时受到尺寸效应等影响，机械应力和相变与宏观切削不同，导致MQL条件下一些残余应力值大于干切削的残余应力值。

本研究的实验值为多次实验的平均值，预测值与实验值的比较如表7所示。MQL的实验值和预测值的误差在5%左右，DRY的实验值和预测值的误差在6%左右，证明有限元法和田口法的正确性。

图9 田口正交表MQL与DRY残余应力

表7 残余应力值的比较

6 结语

本文基于MQL开展了微切削Inconel 718残余应力优化研究，在微切削过程中MQL切削条件的残余应力值并不总是小于DRY。受微切削尺寸效应影响，机械应力和相变与宏观切削不同，导致MQL切削条件下出现某些残余应力值大于DRY残余应力值的情况。MQL微切削的工件表面质量优于干切削，具体结论如下。

(1)残余应力随切削速度增加而增加。在距工件表面深度0.09～0.175mm范围内残余应力变化方向相反，发生残余应力消失的趋势。切削速度为90m/min时，优化比例最高约为12%；当切削速度提高至110m/min时，优化比例降低4.8%，选择较低切削速度可降低残余应力。

(2)表面深度小于0.05mm范围内，进给量为0.15mm/r时，残余应力值最大；表面深度大于0.05mm时，进给量为0.20 mm/r时，残余应力值最大。进给量小于0.15mm/r时，残余应力的优化比例增大；选择进给量为0.1mm/r时，MQL的优化效果最佳；选择进给量为0.05 mm/r时残余应力最小。表面深度小于0.07mm、刀尖半径选择0.04mm和0.06mm时的残余应力基本相同，之后表面深度越深，刀尖半径对残余应力的影响越大；当刀尖半径为0.02mm时，工件表面的残余应力最小；当刀尖半径小于0.06mm时，优化比例呈减小趋势，故选择较小或者较大的刀尖半径有利于工件表面质量的优化。

(3)本研究残余应力最小的最优组合为A1B1C2D1E2，即f=0.05mm/r，r=0.02mm，γ0=6°，ap=0.3mm，vc=70m/min为最优，该条件下残余应力优化比例为12%。各参数对表面残余应力的贡献度分别为进给量41.97%，刀尖半径38.85%，刀具前角6.69%，背吃刀量6.43%，切削速度为6.06%。