Nimonic 80A可持续加工新突破：机器学习驱动的多冷却策略下能耗优化研究

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：Sustainable Machining of Nimonic 80A: Machine Learning-Driven Optimization of Energy Consumption Under Environmentally Conscious Cooling Strategies

本文针对Nimonic 80A等难加工材料在实现环境友好型高效加工方面的挑战，研究了四种可持续冷却润滑策略（干式、MQL、CO2、混合CO2+MQL）对切削功率和比切削能的影响。研究人员创新性地应用支持向量机、随机森林和多层感知机等机器学习算法进行预测优化，发现混合冷却策略能耗降低最为显著（功率降低约47%，SCE降低约80%），MLP模型预测精度最高（R=0.9996）。该研究为航空航天领域难加工材料的绿色智能制造提供了重要技术支撑。

　　

在航空航天和能源领域，镍基高温合金Nimonic 80A因其优异的耐热性和机械性能而成为关键材料，但它的难加工特性也给制造业带来了巨大挑战。这种材料在切削过程中会产生极高的温度，导致刀具快速磨损、加工表面质量下降，同时伴随巨大的能源消耗。更棘手的是，传统切削液虽然能缓解这些问题，却又带来环境污染和健康危害。如何在保证加工质量的同时，实现绿色、低能耗的制造，成为当前工业界亟待解决的难题。

面对这一挑战，来自沙特阿拉伯吉达大学和土耳其锡诺普大学的研究团队在《Arabian Journal for Science and Engineering》上发表了一项创新性研究。他们首次系统地将机器学习技术与多种环境友好型冷却润滑策略相结合，对Nimonic 80A的铣削加工过程进行了全面优化。研究团队设定了明确的目标：不仅要找到最节能的加工方式，还要建立精准的能耗预测模型，为智能制造的实现提供数据支撑。

研究人员采用了四种不同的冷却润滑方案：干式切削、最小量润滑（MQL）、低温CO₂以及创新的混合式（CO₂+MQL）策略。通过精密设计的铣削实验，他们测量了不同工艺参数下的切削功率和比切削能（SCE），并运用三种主流的机器学习算法——支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和多层感知机（MLP）进行数据建模和预测分析。

实验结果显示，冷却润滑策略的选择对能耗影响显著。传统的干式切削表现最差，由于缺乏有效的冷却和润滑，切削区温度过高导致摩擦增大，功率消耗最高。MQL环境通过形成薄油膜降低了摩擦，使功率消耗明显下降。而低温CO₂冷却凭借其卓越的散热能力，进一步降低了能耗。最令人惊喜的是混合策略的表现，它结合了CO₂的快速冷却和MQL的良好润滑，在60 m/min切削速度和0.15 mm/转进给量条件下，功率消耗降至646.8 W，比干式切削降低了约47%。

在比切削能方面，研究结果同样引人注目。比切削能是衡量加工效率的重要指标，数值越低说明能量利用效率越高。数据显示，随着进给量的增加，所有加工条件下的SCE均呈现下降趋势，表明提高进给量有助于提升材料去除效率。其中，混合冷却策略再次展现卓越性能，在相同参数下SCE降至479.11 J/mm³，比干式切削降低了约80%。这一结果证实了混合冷却策略在提升加工效率方面的巨大优势。

机器学习模型的预测性能评估揭示了另一个重要发现。在三种算法中，MLP模型表现出最高的预测精度，对于切削功率的预测相关系数达到0.9996，对比切削能的预测相关系数为0.9873，均显著优于SVM和RF模型。MLP神经网络能够捕捉加工参数与能耗之间的复杂非线性关系，其预测结果与实验数据高度吻合。这一发现为在实际生产中实现能耗的实时监控和优化提供了可靠的技术路径。

从环境可持续性角度分析，混合冷却策略展现了多重优势。MQL使用的橄榄油基生物降解润滑油与传统矿物油相比，大大降低了对环境的影响。而CO₂作为工业副产品的再利用，使其碳足迹近乎中性，且使用后完全挥发，无残留处理问题。这种组合不仅解决了传统切削液的污染问题，还通过降低能耗间接减少了碳排放。

研究的创新性在于首次将多种可持续冷却策略与机器学习预测模型相结合，为Nimonic 80A的绿色加工提供了全面解决方案。通过系统的实验设计和数据分析，研究不仅验证了混合冷却策略的优越性，还建立了高精度的能耗预测模型，为智能制造系统的开发奠定了基础。

这项研究的实际意义深远。对于航空航天、核电等高端装备制造领域，Nimonic 80A等难加工材料的高效、绿色加工直接关系到产品质量和生产成本。研究结果表明，通过优化冷却策略和加工参数，可以显著降低能耗，提升加工效率，同时减少对环境的影响。这对于推动制造业的可持续发展具有重要的实践价值。

未来研究方向可以进一步拓展到加工表面完整性、刀具寿命等多目标优化，并结合深度学习等更先进的AI技术，开发自适应控制系统。同时，该研究方法论也可推广至其他难加工材料的绿色制造研究中，为整个制造业的转型升级提供技术支撑。

这项研究通过巧妙的实验设计和先进的数据分析方法，成功解决了Nimonic 80A加工中的能耗与环境影响问题，为实现高端装备制造的绿色化、智能化提供了重要技术支撑，也为类似材料的可持续加工指明了方向。