《Journal of Engineered Fibers and Fabrics》：Kevlar Fiber-Reinforced Aluminum Laminates (KRALL): Optimizing abrasive water jet machining parameters
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本实验研究聚焦于优化Kevlar纤维增强铝层合板（KRALL）的可加工性特性。为此，研究人员采用灰色关联法和田口法优化具有多响应特性的磨料水射流加工（AWJM）因子。Kevlar纤维与铝基纤维金属层合板被称为KRALL。研究人员使用AWJM对KRALL进行加工
本实验研究聚焦于优化Kevlar纤维增强铝层合板（KRALL）的可加工性特性。为此，研究人员采用灰色关联法和田口法优化具有多响应特性的磨料水射流加工（AWJM）因子。Kevlar纤维与铝基纤维金属层合板被称为KRALL。研究人员使用AWJM对KRALL进行加工，并采用田口L9正交阵列确定水平与因子。在田口方法中，水射流压力、喷射距离（SOD）和喷嘴进给速率被视作工艺因子。实验数据通过田口法和灰色关联法进行分析，并采用灰色关联法与方差分析考察最具影响力的因子，如粗糙度和切缝角。研究发现，粗糙度和切缝角性能因子受SOD显著影响。详细实验结果表明，田口法和灰色关联法成功优化了KRALL在AWJM加工中粗糙度与最小切缝角的加工因子。
**KRALL复合材料AWJM加工参数优化的实验研究解读**
**1. 研究背景**
轻量化结构件在航空航天和汽车工业中的需求日益增长，纤维金属层合板（FMLs）因其优异的拉伸、弯曲和冲击性能成为研究热点。FMLs是由金属薄板与纤维增强复合材料交替铺层构成的混合复合材料，典型的商用产品包括玻璃纤维/铝层合板（GLARE）、碳纤维/铝层合板（CARALL）和芳纶纤维/铝层合板（ARALL）。Kevlar纤维增强铝层合板（KRALL）是Kevlar纤维复合材料层与AA6061铝薄板交替堆叠形成的FMLs结构，兼具高韧性、柔性和能量吸收能力。然而，磨料水射流加工（AWJM）作为加工聚合物基复合材料的先进制造方法，在加工KRALL时面临特殊挑战。由于Kevlar纤维的延展性和原纤化特性，加工过程中易产生纤维拔出、分层以及切缝质量劣化等问题；同时Kevlar与铝层之间力学性能差异导致的复杂界面行为也会引起材料去除率波动和尺寸精度下降。此外，GLARE和CARALL的优化AWJM参数无法直接适用于KRALL结构。因此，有必要专门研究KRALL在AWJM加工中的切缝特性和表面质量优化策略。
**2. 材料与方法**
实验采用300 gsm平纹编织Kevlar纤维毡作为增强材料（由GoGreen Products，Chennai，India提供），环氧树脂Epotec YD128与固化剂TETA（Aditya Birla Chemical，Gujarat，India）按10：1混合作为基体。KRALL采用手糊工艺制备，由3层AA6061铝薄板（厚0.5 mm）和2层Kevlar/环氧层构成3/2堆叠结构，尺寸为300 mm × 200 mm。依据ASTM D 2674和ASTM D 2651标准对铝板表面进行预处理以增强粘接。
加工实验在DWJ1313型磨料水射流机床上进行，使用80目石榴石磨料，喷嘴直径0.76 mm。实验设计采用田口L9正交阵列，选取水射流压力（X：200、230、260 MPa）、喷嘴进给速率（Y：20、30、40 mm/min）、喷射距离SOD（Z：1、2、3 mm）三个三水平因子。表面粗糙度（Ra）采用TR200粗糙度仪测量（量程40 μm），切缝宽度采用坐标测量机（Armmax）测量，依据公式（1）计算切缝角。利用田口方法计算“越小越优”型信噪比，并通过灰色关联分析（GRA）将多响应问题转化为单一灰色关联度进行综合优化。同时采用扫描电子显微镜（SEM，EVO18 Zeiss）进行表面形貌观察。
**3. 结果与讨论**
**3.1 灰色关联度分析**
研究人员采用公式（2）–（5）计算各实验组的信噪比、归一化信噪比、灰色关联系数及灰色关联度。灰色关联度数值与多性能特性正相关。实验3（200 MPa，30 mm/min，3 mm）获得最大灰色关联度0.9338，表明在9组实验中X?Y?Z?组合对降低切缝角和粗糙度最优。
**3.2 响应表与因子显著性排序**
平均灰色关联度响应表显示，因子X（水射流压力）在第1水平（0.737）获得最大值，因子Y（喷嘴进给速率）在第3水平（0.731）最优，因子Z（SOD）在第3水平（0.761）最优，确认最佳参数组合为X?Y?Z?。参数极差值比较表明，SOD的极差（0.269）最大，其次为喷嘴进给速率（0.181）和水射流压力（0.171）。因此，对于KRALL的多响应加工特性，影响因素主次顺序为SOD > 喷嘴进给速率 > 水射流压力。
**3.3 方差分析**
方差分析（ANOVA）结果进一步验证：SOD对粗糙度和切缝角的贡献率最高（55.32%），喷嘴进给速率贡献率为23.76%，水射流压力贡献率为20.15%。所有因子在95%置信水平下均具有统计显著性。
**3.4 最优条件验证**
由于实验3已包含最优因子水平组合，无需另做验证实验。通过公式（6）计算预测灰色关联度为0.9238，而实验3实际灰色关联度为0.9338，两者偏差仅1.069%，该微小差异归因于田口L9正交阵列中忽略的交互效应。
**3.5 表面形貌特征**
SEM观察表明，在最优加工条件下，铝层与Kevlar纤维层界面粘接良好，孔隙缺陷有限。过高水射流压力和喷嘴进给速率会引起纤维断裂和拔出，磨料颗粒在加工中产生高应力导致表面质量下降。总体而言，AWJM工艺能有效保持KRALL加工表面的最小粗糙度和切缝角。
**4. 讨论与结论**
本研究采用田口法和灰色关联法成功确定了KRALL在AWJM加工中粗糙度和切缝角的多响应优化参数。推荐的最佳参数组合为：水射流压力200 MPa、喷嘴进给速率40 mm/min、SOD为3 mm。控制参数对多响应特性的影响程度排序为SOD（0.269）、喷嘴进给速率（0.181）、水射流压力（0.171）。SOD是最显著的控制参数，其对粗糙度和切缝角的贡献率达55.32%，喷嘴进给速率贡献率为23.76%，水射流压力贡献率为20.15%。上述研究为KRALL结构在工业应用中选择合适的加工条件提供了良好指导。未来研究方向可包括优化其他AWJM参数、研究分层和材料去除率等质量特性，以及应用先进多目标优化技术和预测模型进一步提升加工性能。
