考虑能耗和碳排放的Ti6Al4V合金端面铣削加工性能研究

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：Investigation of Machining Performance of Ti6Al4V Alloy in Face Milling Process Considering the Energy Consumption and Carbon Emission

该研究针对钛合金Ti-6Al-4V面铣削工艺，通过全因子实验设计分析切削速度、进给和切削深度对加工性能及环境影响的影响规律，建立了3-25-4结构人工神经网络模型，实现了材料去除率、单位能耗和碳排放的高精度预测（误差2.47%），确定了最优加工参数范围，并揭示了高速下减少刀具磨损边形成的机理。

　　

摘要

机械加工行业面临着减少环境影响和能源消耗的压力，以符合可持续发展目标。特别是，对于Ti-6Al-4V等难以加工的合金，传统加工方法在环境可持续性方面存在显著挑战，因为这些加工过程能耗高、会产生材料浪费并排放大量二氧化碳。本研究评估了Ti6Al4V合金在端面铣削过程中的加工性能，不仅考虑了传统的加工输出指标，还纳入了能源效率和碳排放等环境指标。实验采用了全因子设计方法，每个参数设置了三个水平：切削速度（45–105米/分钟）、进给量（0.04–0.14毫米/转）和轴向切削深度（0.7–1.7毫米）。加工试验在配备TiAlN涂层硬质合金刀具的CNC立式加工中心上进行。系统地测量了关键加工参数，包括切削力、表面粗糙度、温度和刀具磨损情况，并利用扫描电子显微镜（SEM）进行了详细的磨损分析。基于实验数据，构建了一个具有3-25-4结构的人工神经网络模型。该模型在材料去除率、单位能耗和碳排放预测方面表现出较高的准确性，相关系数超过0.98，预测误差为2.47%。最终确定的最佳加工条件为：切削速度75–90米/分钟、进给量0.040–0.065毫米/转、轴向切削深度0.70–0.95毫米。此外，刀具磨损分析表明，在较高切削速度下，刀具前刀刃的堆积现象有所减少。本研究通过平衡能源效率与环境影响，为可持续制造策略提供了基于数据的参考。