利用加权灰色关联方法对Ti-6Al-4V合金进行磨料水射流加工的多变量优化

《Materialwissenschaft und Werkstofftechnik(Materials Science and Engineering Technology)》：Multi—variable optimization of abrasive water jet machining using weighted—grey relational method for Ti-6Al-4V alloys

　　

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与现代技术相比，磨料水射流加工（AWJM）能够快速加工多种材料。由于导热性低，钛合金（用于飞机发动机、医疗植入物和工具）难以通过传统方法加工，因此这种技术更具优势。实验遵循Taguchi L₂₅正交阵列设计进行。本研究采用响应面方法（RSM）来确定最佳的加工参数组合。控制变量包括水压（P）、横向速度（TS）、工件与喷嘴的距离（SoD）以及磨料流量（AFR）。通过加权灰色关联分析（WGRA）方法，研究人员评估了机床的性能。测量指标包括洛氏硬度C级（HRC 100）、加工时间（MT）和表面粗糙度（SR）。参数组合P₄AFR₄SoD₂TS₅对应最佳性能状态，表明在较低距离下，较高的水压和磨料流量可实现最佳效果。各变量的贡献比例分别为78.47%、6.27%、6.05%和5.49%。文中还从微观层面分析了机床性能的提升机制及其影响。

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与现代技术相比，磨料水射流加工（AWJM）能高效处理多种材料。钛合金因导热性低，在飞机发动机、医疗植入物和工具中广泛应用，这使得该技术更具优势。实验采用Taguchi L₂₅正交阵列设计。研究运用响应面方法（RSM）优化了加工参数。控制变量包括水压（P）、横向速度（TS）、工件与喷嘴距离（SoD）及磨料流量（AFR）。加权灰色关联分析（WGRA）有助于评估机床性能。关键指标包括洛氏硬度C级（HRC 100）、加工时间（MT）和表面粗糙度（SR）。参数组合P₄AFR₄SoD₂TS₅对应最佳性能状态，即在较低距离下，高水压和高磨料流量可取得最佳效果。各变量贡献比例分别为78.47%、6.27%、6.05%和5.49%。文中从微观角度分析了机床性能提升的机制及其影响。