摘要
TiAl合金以其优异的性能被广泛应用于航空、航天制造领域，但由于TiAl合金自身的物理、化学特性，导致其切削性能较差，加工过程中容易出现工件表面烧伤、表面微裂纹等问题。为了研究TiAl合金铣削加工过程中切削工艺参数对加工表面裂纹的影响规律，设计了TiAl合金切削参数与加工表面裂纹之间的正交试验。结果表明：切削速度对TiAl合金铣削表面裂纹的影响最大，其次是切削深度和切削宽度，每齿进给量对表面裂纹的影响最小。基于遗传算法，以表面裂纹长度为目标函数，优化得到的最优参数组合为：ae=0.2 mm、ap=0.2003 mm/z、fz=0.02001 mm/z、vc=20.0004 m/min。采用优化后的参数铣削TiAl合金，发现工件表面的实际加工裂纹长度和经过算法优化的裂纹长度相差较小，该优化方法可行性较高，误差较小。
TiAl合金是一种新兴的高温合金材料,具有高熔点、高比强度、高比模量、抗高温蠕变等诸多优点,已成为航空、航天制造领域的一种备选材料,未来将可能全面取代钛基高温合金和镍基高温合金，成为使用最多的新型高温合金材
国内外学者对TiAl合金切削加工中的表面质量问题进行了大量的研究。Priarone P. C.
上述的研究中,针对不同类型TiAl合金的加工表面质量进行了较多的研究,然而分析切削参数对加工表面裂纹影响的研究却很少。本文主要通过试验的方法，分析了切削参数对TiAl合金铣削加工表面裂纹的影响规律，并应用数学算法，以表面裂纹长度为目标对切削参数进行了优化,可以为改善TiAl合金铣削加工表面质量、优选切削工艺参数提供切实可行的思路与方法。
试件采用方形块γ-TiAl合金,几何尺寸为：178 mm×71 mm×17 mm；机床选用乔福机械VMC850三坐标立式数控铣床,最大转速8 000 r/min,功率22 kW；刀具选用TiAlN涂层硬质合金平底铣刀,牌号K40T,直径10 mm,4刃；顺铣；无冷却液。表面裂纹的测量采用直读
采用正交试验方案，具体的因素、水平及试验方案如
为了排除刀具磨损对试验结果的影响，把试件分为16个加工区域，每个加工区域分别使用一组切削参数进行铣削加工，每组切削参数使用一把刀具，共计16把，切削参数是根据实际加工经验和所查文献进行选取的。
图1 工件表面微观图像
Fig.1 Microstructure of workpiece surface
从
为了分析4个切削参数对TiAl合金铣削表面裂纹的影响主次关系，利用极差分析法对试验结果进行分析处理，如
为了研究TiAl合金铣削表面裂纹长度随切削参数的变化规律，根据
图2 铣削表面裂纹长度随切削参数的变化曲线
Fig.2 Curves of milling surface crack length with cutting parameters
从
建立TiAl合金铣削参数与加工表面裂纹之间的数学关系，有助于更好地分析它们之间的联系。基于上述的正交试验结果，采用SPSS软件，运用多元线性回归分
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式中，lgL=y,lgC=1.728,lgvc=x1,lgfz=x2,lgap=x3,lgae=x4。
为了检验回归方程与试验数据的拟合程度，需对回归方程进行显著性检验，采用了F值检验法。F值检验法规定：m为试验因素数，n为试验次数，给定的显著性水平为0.05。若回归方程的F<F0.05(m,n-m-1)，则没有明显的线性关系，回归方程可信度低；若F0.05(m,n-m-1)<F<F0.01(m,n-m-1)，则称有显著的线性关系，回归方程可信度较高；若F>F0.01(m,n-m-1)，则称有十分显著的关系，回归方程可信度高。本文中的试验因素m=4，试验次数n=16，通过查询F值分布表可得F0.05(4,11)=3.36,F0.01(4,11)=5.67。通过SPSS软件计算得到回归过程：F=7.567，大于F0.01(4,11),回归方程十分显著，与实际情况拟合较好。
遗传算
应用GA算法解决问题的过程是一个典型的迭代过程，基本流程如
图3 遗传算法流程图
Fig.3 Flow chart of genetic algorithm
实际加工中，为了提高加工效率，降低生产成本，或者为了提高工件的加工质量，需要对切削参数进行优化。本文为了提高TiAl合金铣削加工表面质量，以加工表面裂纹长度为目标函数，对切削参数进行了优化。目标函数定义为F：
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式中，待优化的目标函数为表面裂纹长度L(vc,fz,ap,ae)，它是以切削参数vc、fz、ap、ae作为变量的函数，数学模型已在2.2中建立，优化约束条件为：20 m/min<vc<65 m/min,0.02 mm/z<fz<0.08 mm/z,0.2 mm<ap<0.8mm,0.2 mm<ae<0.8 mm。
基于遗传算法，在Matlab2014a环境中编写了优化程序，经过大量测试，遗传算法的主要参数选定为：初始种群规模Population Size=200，最大进化代数Max Generations=100，交叉概率Pc=0.2，变异概率Pm=0.1，优化适应度曲线如
图4 优化适应度曲线
Fig.4 Optimization of the fitness curve
经过实验验证，采用优化后的参数铣削TiAl合金，工件表面的裂纹长度为76.24 μm，说明该优化方法可行性较高，误差较小。
(1)切削速度对TiAl合金铣削加工表面裂纹长度的影响最大，其次是切削深度和切削宽度，每齿进给量对表面裂纹长度的影响较小。
(2)表面裂纹长度随切削速度的增大整体上呈增大趋势,随每齿进给量的增大先减小后增大,随切削深度的增大而增大,随切削宽度的增大先减小后增大。
(3)基于遗传算法，以表面裂纹长度为目标函数，优化得到的最优参数组合为：ae=0.2 mm,ap=0.2003 mm,fz=0.02001mm/z,vc=20.0004 m/min，此时的表面裂纹长度为66.1497 μm。采用优化后的参数铣削TiAl合金，工件表面的裂纹长度较小，该优化方法可行性较高，误差较小。
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