车用铝合金铣削参数优化及表面质量研究

赵向阳，吴启斌

（河南工学院车辆与交通工程学院，河南 新乡 453003）

1 引言

铝合金由于在机械性能、抗腐蚀性能以及轻量化等方面具有优势而被广泛应用于汽车钣金类零部件中。在LY12 铝合金材料的铣削加工过程中对铣削参数包括主轴转速、进给量、背吃刀量和侧吃刀量的选择在很大程度上影响着工件的表面质量、加工效率、刀具使用寿命、机床的稳定性和生产成本等。在实际生产中，切削用量的选择主要通过查询切削手册，或凭借经验而确定。因为凭借经验而定的切削参数使用范围窄，通过切削手册查询的数值仅仅是一个范围，以及单靠切削试验来确定的参数具有局限性和复杂性。所以，优化铣削参数一直是机械制造业研究的重要课题。

近年来，许多学者对切削工艺参数的优化进行了研究。文献[1]在模型参数优化中采用直接求导的方法对切削用量进行了优化求解，文献[2]运用神经网络算法对多目标切削参数进行了优化计算，文献[3-4]以生产率最高为优化目标，建立了各约束边界，建立了磨削参数的数学优化模型，文献[5]运用遗传算法分以磨削余量最大和表面质量最高为目标函数对齿轮成形磨削进行优化计算，文献[6]采用信噪比和组合权重灰色关联分析法将碳排放量最低、能量效率最高和材料切除率最高三目标函数转化为单目标函数优化，运用量子遗传算法对模型进行优化求解。上述研究以能耗、表面粗糙度、刀具寿命、加工效率和切除率等为目标函数，分别采用了遗传算法、直接求导法、神经网络法等，将多目标函数优化模型通过关联度或者权函数转化成单目标函数优化模型进行分析求解，具有一定的局限性。……