评估切削条件对加工性能和能耗的影响

《Energy》：Evaluating the Influence of Cutting Conditions on Machining Performance and Energy Consumption

本研究采用Taguchi方法优化切削参数，显著降低能耗和碳排放，表面粗糙度达0.12 μm，并揭示加工路径方向对能耗的影响|

　　在当今制造业中，能源效率已成为提升产业竞争力和实现可持续发展的重要议题。随着全球对环境保护意识的增强，制造业对减少能源消耗和碳排放的需求也日益增长。根据国际能源署的数据显示，加工工具所消耗的能源占全球总需求的1%–3%，然而，实际生产过程中，机器工具的加工效率却普遍较低，仅有14%左右。这一现状表明，提高加工效率对于降低整体能源消耗具有重要意义。通过优化加工参数，可以在确保零件表面质量的前提下，显著提升加工效率并减少碳排放。

本研究聚焦于加工过程中的关键因素，探讨如何通过调整加工参数和优化切削路径来实现更高效的能源利用。研究采用田口方法（Taguchi method）进行实验设计，确定最优的切削条件，从而有效降低能耗、碳排放、加工时间以及表面粗糙度。通过方差分析（ANOVA）发现，径向切削深度是影响能耗的主要因素，而切削路径则对表面粗糙度具有显著影响。此外，研究还构建了一个线性回归模型，用于预测碳排放量，并将其结果与响应面方法（RSM）和人工神经网络（ANN）方法进行对比分析。实验结果显示，最优参数能够将加工能耗降低18.19%，同时将表面粗糙度控制在0.12 μm以下。线性回归模型在预测碳排放方面表现出较高的准确性，其决定系数（R2）达到了95.57%。

研究进一步分析了两种加工工件模型的能耗变化情况。实验发现，在从工件边缘向中心进行切削的过程中，能耗显著增加；相反，采用向外切削路径则能够有效降低能耗，分别为两种工件模型降低了10.95%和12.62%。这些结果表明，优化切削路径的选择对于提升加工效率和降低能源消耗具有关键作用。因此，切削路径的优化应成为加工过程设计的重要组成部分。

在当前的制造业背景下，除了提升整体能源效率，企业还必须关注加工过程中碳排放的减少。动态优化切削参数被证明是有效降低碳排放和提升加工效率的方法。为探讨这一议题，已有研究利用数字孪生技术（Digital Twin）构建了CNC机床的虚拟模型，以实现物理机床与虚拟模型之间的实时交互，从而优化切削参数并减少碳排放。另一项研究则提出了一种创新的节能方法，针对CNC机床进给系统进行优化，通过结合移动部件设计和伺服控制系统，实现结构几何和控制参数的优化，从而减少超过10%的能耗，并降低工具夹持器的变形超过14%。这些研究表明，利用仿真技术进行协同优化，可以有效提升CNC加工过程的能源效率。

此外，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术也被广泛应用于CNC加工过程的优化中。AI和ML在提升加工性能方面展现出巨大潜力，能够通过多种方式增强加工效果。例如，机器学习模型可以预测关键的加工结果，如切削力和刀具磨损，从而延长刀具寿命并提高加工效率。同时，这些模型还能用于预测加工零件的表面粗糙度，并分析能源消耗情况，从而优化产品质量和加工效率。研究人员还探索了通过改进切削刀具表面来提升加工性能，并在高效率系统中对刀具状态进行监测。其他研究则关注切削温度对加工性能的影响，并对硬化钢加工中的冷却技术进行了综述。

在多目标优化问题中，AI和ML技术的应用更为广泛。例如，一项研究提出了一种框架，首先对不完整的数据集进行预处理，然后利用生成对抗网络（GAN）进行缺失值估计，并使用基因表达编程（GEP）算法训练能源模型，取得了令人满意的预测精度。另一项研究则结合遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）–人工神经网络（ANN）方法，用于预测和优化表面粗糙度、成本以及能源消耗，揭示了输出变量之间存在强相关性（相关系数超过0.97%）。此外，一些研究还探索了在加工设计阶段预测能源需求的方法，并利用元强化学习（Meta-Reinforcement Learning）优化复杂加工过程如五轴侧铣的切削路径，以提升能源效率。还有研究专注于基于数控程序的加工过程能源消耗优化。

尽管已有AI/ML研究在预测单个加工结果和优化特定目标方面取得了显著进展，但在多目标优化方面的研究仍存在明显不足。目前的文献中，尚未充分探讨如何在统一框架下对能源使用、碳排放和工件表面粗糙度等关键因素进行同时优化。更关键的是，关于长时间加工对表面质量及能源消耗的累积负面影响的研究也较为有限。基于这些研究的不足，本研究提出了一种综合方法，将加工参数和切削路径的优化相结合。研究的一个重要创新在于提出了一个能源消耗阈值，该阈值代表了加工系统的一个最佳平衡点。这一概念使得在较低进给速度和较小切削深度下实现精细加工成为可能，同时缓解长时间加工所带来的累积负面影响。通过本研究，我们成功预测了加工参数、碳排放、能源效率和表面粗糙度之间的复杂关系，为可持续制造实践提供了有价值的见解。

本研究的实验设计采用了五轴CNC机床——Tongtai CT350，配备Siemens 840D控制器。该机床的工作台尺寸为?350 mm，最大负载能力为200 kg。其行程范围为X轴400 mm，Y轴510 mm，Z轴510 mm，X和Y轴的快速移动速度为36 m/min，Z轴为30 m/min。A/C旋转轴的行程范围分别为+30°至-120°和±360°，其快速移动速度未详细说明。在实验过程中，研究采用了田口正交数组进行实验设计，评估了不同加工参数对加工时间和总能耗的影响。对于模型1的加工工件，实验结果如图6所示，所有实验均重复进行了三次。对于每个参数值，计算了标准误差，作为三次实验之间的差异，并使用平均值作为最终分析的数据。

研究还探讨了加工参数对加工时间和总能耗的影响。通过实验分析发现，不同的加工参数组合对加工时间和能耗具有不同的影响。例如，较高的切削深度和较低的进给速度可能会导致更高的能耗，而适当的调整则能够有效降低能耗。此外，切削路径的选择对能耗和表面质量也有显著影响。实验结果表明，采用向外切削路径相较于向内切削路径，能够有效降低能耗并改善表面质量。这些发现为加工过程的优化提供了重要依据，表明在实际生产中，切削路径的选择应被视为影响加工效率的关键因素之一。

本研究的实验数据表明，加工参数和切削路径的优化能够显著提升加工效率和降低能源消耗。同时，研究还发现，切削路径的选择对表面粗糙度的影响尤为明显。实验结果显示，向外切削路径不仅能够降低能耗，还能有效改善表面质量，使其达到更高的精度标准。这些结果表明，切削路径的优化对于实现高效、低能耗和高质量的加工具有重要意义。因此，未来的研究应进一步探索如何在不同加工条件下，优化切削路径和加工参数，以实现更全面的能源效率提升。

此外，研究还分析了不同材料去除率（MRR）对加工能耗的影响。实验结果显示，无论是在恒定材料去除率（CMRR）还是可变材料去除率（VMRR）条件下，所构建的加工能耗模型均表现出较高的准确性，超过97%。这表明，该模型能够有效帮助工艺规划者优化加工过程，提高能源效率。同时，研究还发现，切削参数的优化不仅能够降低能耗，还能减少碳排放，从而实现更环保的加工过程。

本研究的结果表明，通过合理调整切削参数和优化切削路径，可以显著提升加工效率和降低能源消耗。这些优化措施不仅适用于特定的加工工件，还具有一定的通用性，能够推广至其他类型的加工任务。此外，研究还强调了切削路径选择的重要性，指出在实际生产中，切削路径的优化应作为提升加工效率的关键策略之一。通过结合多种优化方法，如田口方法、响应面方法和人工神经网络方法，可以更全面地分析加工参数对加工效率和能耗的影响。

研究还发现，不同的切削参数组合对加工时间和能耗的影响存在显著差异。例如，较高的切削速度可能会导致更高的切削力，从而增加能耗，而较低的切削速度则能够减少能耗，但可能延长加工时间。因此，在实际应用中，需要在切削速度、切削深度和进给速度之间进行权衡，以实现最佳的加工效果。此外，研究还发现，切削路径的选择对表面粗糙度的影响尤为显著，不同的切削路径可能会导致不同的表面质量，从而影响最终产品的性能和外观。

本研究的结果表明，通过优化加工参数和切削路径，可以有效降低加工能耗，提高加工效率，并改善表面质量。这些优化措施不仅能够应用于特定的加工任务，还具有一定的推广价值。此外，研究还强调了在加工过程中，合理选择切削路径的重要性，指出在实际生产中，切削路径的优化应作为提升加工效率的关键策略之一。通过结合多种优化方法，如田口方法、响应面方法和人工神经网络方法，可以更全面地分析加工参数对加工效率和能耗的影响。

研究还发现，不同的切削参数组合对加工时间和能耗的影响存在显著差异。例如，较高的切削速度可能会导致更高的切削力，从而增加能耗，而较低的切削速度则能够减少能耗，但可能延长加工时间。因此，在实际应用中，需要在切削速度、切削深度和进给速度之间进行权衡，以实现最佳的加工效果。此外，研究还发现，切削路径的选择对表面粗糙度的影响尤为显著，不同的切削路径可能会导致不同的表面质量，从而影响最终产品的性能和外观。

通过本研究，我们不仅验证了加工参数和切削路径对加工效率和能耗的影响，还为未来的可持续制造实践提供了重要的理论依据和实践指导。研究结果表明，优化切削路径和加工参数是提升加工效率和降低能源消耗的关键途径。此外，研究还发现，切削路径的选择对表面粗糙度的影响尤为显著，不同的切削路径可能会导致不同的表面质量，从而影响最终产品的性能和外观。

综上所述，本研究通过实验分析和模型构建，探讨了加工参数和切削路径对加工效率、表面质量和能耗的影响。研究结果表明，优化这些参数和路径能够显著提升加工效率，降低能源消耗，并改善表面质量。这些发现为未来的制造业实践提供了重要的参考，表明在实际生产中，切削路径和加工参数的优化应成为提升能源效率和实现可持续制造的重要策略。同时，研究还强调了在加工过程中，合理选择切削路径的重要性，指出在实际生产中，切削路径的优化应作为提升加工效率的关键策略之一。通过结合多种优化方法，如田口方法、响应面方法和人工神经网络方法，可以更全面地分析加工参数对加工效率和能耗的影响。