航空發(fā)動機整體葉盤刀具性能灰色綜合評價

賈玉佩　趙　威　李　亮

南京航空航天大學，南京，210016

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航空發(fā)動機整體葉盤刀具性能灰色綜合評價

賈玉佩趙威李亮

南京航空航天大學，南京，210016

摘要：以某型航空發(fā)動機鈦合金整體葉盤的數控銑削為研究對象，提出了一種面向航空發(fā)動機整體葉盤的數控銑削刀具性能灰色綜合評價方法。首先設計涵蓋航空發(fā)動機整體葉盤難加工特征的基準件模型，然后基于灰色關聯度分別構建了粗精加工刀具性能灰色綜合評價模型，最后進行基準件的切削試驗并應用所建立的灰色綜合評價模型對刀具性能進行綜合評價。研究結果表明，所構建的基準件模型和灰色綜合評價模型可以快捷、有效地評價刀具性能。

關鍵詞:整體葉盤;刀具性能評價;灰色關聯度;鈦合金

0引言

整體葉盤是現代航空發(fā)動機的一種新型結構部件，它使發(fā)動機結構大為簡化，推重比和可靠性進一步提高，在新研制的第四代戰(zhàn)斗機所配套的高推比發(fā)動機上得到了成功的應用[1-2]。航空發(fā)動機整體葉盤廣泛采用鈦合金、高溫合金以及新型復合材料等難加工材料，具有通道深窄、葉片薄、彎扭大等典型特征，結構復雜且加工精度要求高，因而整體葉盤的綜合制造工藝技術成為世界性難題[3-4]。高檔數控機床與新型刀具的出現，使得采用鍛件經機械加工(五軸數控加工)獲得整體葉盤的方法成為國內研究成果最多、應用最廣泛、技術成熟度最高的加工方法[5]。但是，如何有效選擇合適的加工刀具以保障加工質量、提升加工效率和節(jié)約加工成本，仍是目前整體葉盤加工的技術難題之一。

對于航空整體葉盤的數控加工，預試驗是其刀具優(yōu)選的主要手段。然而，現有的刀具優(yōu)選預試驗往往基于刀具耐用度、加工質量或加工效率等單一因素的評價效果，被加工試樣結構簡單且并不具備實際零件的典型特征，因而所選刀具并不能發(fā)揮其最佳性能，有時實際加工性能與試切時存在較大差異。因此，針對此類零件的刀具優(yōu)選，既要考慮刀具與工件在材料方面的匹配，亦要考慮刀具與工件在結構方面的匹配。文獻[6]曾對航空鈦合金復雜結構件的刀具優(yōu)選進行了研究，提出了基于工件特征的銑削刀具切削性能模糊綜合評價方法，并進行了試驗驗證。該方法為本研究中的基準件模型設計提供了參考，但是其隸屬度函數主要依靠人為經驗確定，評價數據的客觀性仍有待提高。

影響刀具加工性能的因素復雜多變，且各因素之間交互作用，形成一種既含已知信息又含未知信息或非確知信息的灰色系統(tǒng)，因而難以準確地綜合評價刀具的切削性能?；疑P聯分析是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分之一，而且是灰色系統(tǒng)分析、建模、預測、決策的基石[7]，能較好地解決灰色不確定的問題，可以用來解決刀具性能的綜合評價問題。文獻[8]建立了一種刀具綜合評價體系和數學模型，運用可拓層次分析法和灰色關聯度法相結合的方法對模型進行了求解分析；文獻[9]構建了刀具選擇評價指標系統(tǒng)，并采用灰色關聯修正后的理想點算法對系統(tǒng)進行了建模求解。然而，上述研究并沒有充分考慮工件的結構特征，通過該方法優(yōu)選的刀具能否應用于復雜結構零件加工，仍有待進一步驗證。

本文以航空發(fā)動機整體葉盤銑削刀具性能為研究對象，考慮整體葉盤的典型難加工特征，基于灰色關聯分析法并結合鈦合金粗精加工的特點分別構建粗精加工銑削刀具性能的綜合評價模型，后終通過基準件銑削試驗分析和驗證模型的可行性。

1基準件的設計

航空發(fā)動機整體葉盤的典型難加工特征主要為葉片及葉片之間的流道。整體葉盤材料多為鈦合金等難切削材料，且其結構復雜、通道窄、葉片薄、彎扭大、易變形。提取整體葉盤典型特征設計基準件，并進行試驗綜合評價刀具的性能，對于合理評價整體葉盤銑削刀具的切削性能很有必要。本文在考慮鈦合金材料以及整體葉盤結構的難加工性的基礎上設計了典型基準件，如圖1所示?；鶞始巳~片和流道兩種典型難加工特征，葉片根部與流道交接形成轉接圓弧?；鶞始闹饕獏等绫?所示。

圖1　基準件模型及主要參數

表1　基準件主要參數

2刀具性能灰色綜合評價模型

灰色綜合評價通常需要運用灰色關聯度分析來進行評價，關聯度分析是一種衡量因素關聯程度大小的量化方法，可以描述因素間關系的強弱、大小和次序。在灰色綜合評價模型的構建過程中，評價指標的規(guī)范化以及權重的確定方法合理與否，對評價結果的科學合理性有著至關重要的作用。

評價指標一般可以分為以下4種類型:極大型、極小型、定指標和區(qū)間型。為了消除不同指標、不同量綱的影響,針對不同類型的指標采用不同的規(guī)范化方法,將其規(guī)范化為隸屬于[0，1]區(qū)間的極大型指標。本文選取的評價指標包含極大型和極小型兩種類型，規(guī)范化公式[10]表示如下：

極大型指標規(guī)范化公式為

(1)

i，k=1，2，…，m；j=1，2，…，n

極小型指標規(guī)范化公式為

(2)

式中，f0j為指標的相對最優(yōu)值；m為設計方案的個數；n為評價指標的數目。

根據灰色關聯決策的理論，評價方案指標向量與相對最優(yōu)方案指標向量的關聯度可以作為評價方案優(yōu)劣的準則。設相對最優(yōu)方案為u0={f01，f02，…，f0n}，規(guī)范化處理后有u0={1，1，…，1}，設計方案ui的評價指標vj與相對最優(yōu)方案u0的評價指標v0間的灰色關聯度[10]為可表示為

(3)

式中，ζ為分辨系數，ζ∈(0，1)，可人為確定,一般取0.5。

層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是系統(tǒng)工程中對非定量事件作定量分析的一種簡便方法，也是對人們的主觀判斷作客觀描述的一種有效方法，能夠有效確定各評價指標的權重。本文采用1～9標度法構造判斷矩陣，采用方根法計算指標權重值，最后對判斷矩陣進行一次性檢驗，過程如表2所示。表中，λmax為判斷矩陣的最大特征值；CI為一致性指標；CR為隨機一致性比率。

表2　評價指標權重確定過程

精加工一級評價指標加工質量的兩個二級評價指標表面粗糙度、尺寸誤差，被認為具有同等重要性，指標權重顯然為(0.5，0.5)。最終確定各評價指標權重如表3所示。

表3　評價指標權重值

2.1粗加工刀具性能評價模型

2.1.1評價指標矩陣的建立及規(guī)范化

2.1.2方案的灰色關聯度和指標權值

利用式(3)計算出方案1、方案2的評價指標與相對最優(yōu)方案u0的評價指標間的灰色關聯度γ11、γ12、γ21、γ22。

如表3所示，粗加工過程的兩個評價指標后刀面磨損、金屬去除率，相對于總目標的權值向量W=(w1，w2)=(0.67，0.33)。

2.1.3決策模型

由以上分析可知，γ11、γ12、γ21、γ22構成方案多目標決策的灰色關聯度矩陣為

則方案ui與相對最優(yōu)方案u0的加權關聯度γi組成關聯矩陣γ′:

(4)

γi愈大，說明加工方案ui愈接近相對最優(yōu)方案u0。當γi=max(γ1,γ2)時，加工方案ui為最優(yōu)方案。

2.2精加工刀具性能評價模型

2.2.1評價指標矩陣的建立及規(guī)范化

2.2.2方案的灰色關聯度和指標權值

利用公式計算出方案1、方案2的評價指標與相對最優(yōu)方案u0的評價指標間的灰色關聯度γ11、γ12、γ13、γ21、γ22、γ23。

如表3所示，精加工過程的三個評價指標表面粗糙度、尺寸精度和后刀面磨損量，相對于總目標的權值向量W=(w1，w2，w3)=(0.83×0.5，0.83×0.5，0.17)=(0.415，0.415，0.17)。

2.2.3決策模型

由以上分析可知，γ11、γ12、γ13、γ21、γ22、γ23構成方案多目標決策的灰色關聯度矩陣為

則方案ui與相對最優(yōu)方案u0的加權關聯度γi組成關聯矩陣γ′:

[γ1γ2]

(5)

γi愈大，說明方案ui愈接近于相對最優(yōu)方案u0。當γi=max(γ1,γ2)時，方案ui為最優(yōu)方案。

3刀具性能評價試驗與分析

3.1基準件銑削試驗

銑削試驗在瑞士Mikron UCP 800 Duro五坐標高速加工中心上進行，應用工具顯微鏡測量刀具后刀面磨損值VB，通過Mahr Mar Surf PS1測量儀和三坐標測量機分別測量精加工后的表面粗糙度Ra和尺寸精度。

粗加工刀具為WALTER P23696-1.0系列的大進給刀片WSM35S、WSP45S，該系列刀具前角為16°，后角為14°；半精加工刀具為WALTER Protostar Ti 40系列的整體硬質合金刀具H7073717-12-2，該刀具有4個刀刃，刀尖圓角半徑為2 mm，螺旋角為40°。精加工刀具幾何參數見表4，其中W、M分別代表WALTER、M.A.FORD刀具廠家。1～4是為了便于標記而規(guī)定的刀具編號，精加工球頭刀具如圖2所示。

表4　精加工刀具幾何參數

圖2　精加工球頭刀具

粗加工方案如表5所示。 半精加工采用平面銑，去除葉片頂端余量，封閉區(qū)域螺旋進刀，開放區(qū)域線性進刀。WALTER整體硬質合金刀具H7073717-12-2的銑削參數為：切削速度vc=90 m/min，每齒進給量fz=0.06 mm，徑向切深ae=6 mm，軸向分五層，軸向切深ap=0.6 mm。精加工方案如表6所示。

表5　基準件粗加工方案

3.2試驗結果與分析

根據所制訂的加工策略以及刀具的切削參數，最終加工出基準件1(共兩塊)，驗證不同的刀具的切削性能，基準件粗精加工結果如圖3、圖4所示。

表7為兩種刀片加工同一個特征時后刀面磨損的測量結果。后刀面磨損VB為該刀具加工完一個特征后的后刀面磨損量。根據表7運用所構建的粗加工模型進行灰色綜合評價，評價結果如表8所示。

表6　基準件精加工方案

圖3　基準件1粗加工后圖例 　 　圖4　基準件1精加工后圖例

表7　粗加工各刀片試驗結果

表8　粗加工刀具灰色綜合評價

運用灰色關聯分析法對刀具性能進行評價的關鍵在于計算出加權關聯矩陣γ′，利用最大加權關聯度γi來決定相對最優(yōu)切削刀具。由表8可知，在基準件流道特征的粗加工過程中，加權關聯矩陣γ′=[10.553]，最大加權關聯度γi=max(1，0.553)=γ1，所以刀片WSM35S的切削性能優(yōu)于刀片WSP45S的切削性能。同時由表7可知，兩種刀片金屬去除率相同，可直接通過后刀面磨損判斷刀具性能優(yōu)劣，但金屬去除率相同屬于巧合情況，并不影響粗加工評價模型針對一般情況的使用。

表9為精加工各評價指標的測量結果，根據表9對刀具運用所構建的精加工模型進行灰色綜合評價，評價結果如表10所示。

表9　精加工各刀具試驗結果

表10　精加工刀具灰色綜合評價

由表10可知，精加工葉片特征時，加權關聯矩陣γ′=[0.7990.723]，最大加權關聯度γi=max(0.799，0.723)=γ1，所以刀具W1的切削性能優(yōu)于刀具M2的切削性能。精加工流道特征時，加權關聯矩陣γ′=[0.8250.723]，最大加權關聯度γi=max(0.825，0.723)=γ1，所以刀具W3的切削性能優(yōu)于刀具M4的切削性能。

4結束語

根據航空發(fā)動機整體葉盤的典型特征和工藝特點設計了基準件模型，基于灰色關聯分析分別構建了粗精加工灰色綜合評價模型，并通過基準件模型的銑削試驗驗證了該模型的可行性，為航空發(fā)動機整體葉盤銑削刀具的評價和選擇提供了一定的參考。

粗加工基準件流道特征時，在相同切削參數條件下，刀片WSM35S的切削性能優(yōu)于刀片WSP45S的切削性能。精加工基準件葉片和流道特征時，WALTER4齒球頭刀具的綜合切削性能均優(yōu)于M.A.FORD4齒球頭刀具的綜合切削性能。

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(編輯袁興玲)

收稿日期：2015-08-18

基金項目：國家科技重大專項(2014ZX04012014)

中圖分類號：TG714

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.12.011

作者簡介：賈玉佩，女，1990年生。南京航空航天大學機電學院碩士研究生。主要研究方向為機械CAD及自動化。趙威，男，1977年生。南京航空航天大學機電學院副教授。李亮，男，1973年生。南京航空航天大學機電學院教授。

GreyComprehensiveEvaluationofCuttingToolPerformanceforAero-engineBlisk

JiaYupeiZhaoWeiLiLiang

NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics,Nanjing,210016

Abstract:A grey comprehensive evaluation method of CNC milling tool performance was proposed for an aero-engine titanium alloy blisk with the CNC milling of a type of aero-engine blisk as the research object. In this method, a benchmark with some typical difficult-to-machine features extracted from aero-engine blisk was designed, and the processing route was developed. In addition, grey comprehensive evaluation models of cutting tool performance were established for roughing and finishing tools respectively. Finally, experiments of CNC milling the benchmark were carried out, and then the grey comprehensive evaluation models were used to evaluate the cutting tools. The results show that the method is convenient and effective to evaluate the cutting tool performance for aero-engine blisks.

Key words:blisk; tool performance evaluation; grey relational grade; titanium alloy