1. 引言
碳化硅颗粒增强铝基复合材料SiCp/Al融合了金属和陶瓷的材料特性,具有高比强度、高比刚度、高耐磨性、高耐腐蚀性、良好的导热导电性能及高抗疲劳性能等特点,在各种领域中被广泛应用,并在航空航天、国防军事以及半导体等行业中具有巨大的应用前景 [1] [2] 。当涉及到SiCp/Al复合材料的加工,由于基体中存在大量的SiC增强颗粒,材料的各向异性和非均质性导致其加工性能较差,加工成本高、精度低和表面粗糙度值大等问题,使得材料加工面临着诸多挑战 [3] [4] [5] 。目前常用的碳化硅铝基复合材料加工方法包括磨削、切削和铣削加工等,其中,磨削是实现材料高效、优质的主流加工方法之一,国内外学者对SiCp/Al复合材料的加工性能进行了丰富的研究。Tao Wang建立了二维微观有限元模型,研究了SiCp/Al复合材料微观的铣削过程中SiC的破碎、脱落、微裂纹是缺陷形成的主要机制 [6] 。Jie Zhang采用Camisizer XT粒度分析装置和随机顺序吸附算法进行了材料的三维微观结构重构,探究了金属基体弹塑性损伤、增强颗粒的脆性破坏和界面的牵引分离的本构行为 [7] 。Junwei Liu建立有限元模型研究了在加工过程中,切削速度和刀具与颗粒的相互作用位置对表面形成的影响。目前大部分研究工作集中在低体积分数铝基复合材料的切削加工中,对于高体积分数铝基复合材料磨削方法的加工研究较少 [8] 。
本文对高体积分数(55%) SiCp/Al复合材料进行仿真模拟以及实验对比,对加工过程中的磨削力、能耗进行评价,讨论了磨削参数对材料失效形式、磨削力的影响。这些研究结果为利用磨削技术实现SiCp/Al复合材料的精密加工、绿色制造提供重要指导。
2. 仿真实验过程
2.1. 有限元仿真模型的建立
本研究使用ABAQUS软件,建立如图1所示的SiCp/Al复合材料以及刀具二维微观有限元模型,对材料进行有限元分析并提取不同加工参数下的磨削力。模型基体材料为Al,尺寸为1 mm × 0.5 mm,基体内离散地分布着SiC增强颗粒,颗粒粒径为40~60 μm四至六边形。磨削过程所用磨粒为三棱锥形金刚石磨粒,研究中忽略磨粒磨损,故在二维模型中将磨粒简化为顶角为50˚的三角形,且定义为解析刚性。仿真过程中,工件X、Y方向的位移被限制,金刚石磨粒以10~100 mm/min的恒定速度沿X方向划擦移动。工件自身的铝基体和碳化硅颗粒始终保持自接触,磨粒会在划擦运动时和工件不同位置产生表面接触。
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Figure 1. 55% volume fraction SiCp/Al finite element model
图1. 55%体积分数SiCp/Al有限元模型
2.2. 材料本构模型建立
由于SiCp/Al为复合材料,涉及软质铝基体和硬脆性碳化硅颗粒两种材料,二者的物理和力学性能差异较大,具体参数见表1。
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Table 1. Physical and mechanical properties of Al matrix and SiC particles
表1. Al基体和SiC颗粒物理力学性能参数
Al基体由于其较低的杨氏模量,在磨削受力状态下会弹塑性变形,同时磨削过程中会由于机械能的转换和磨粒与材料之间的摩擦,容易产生温升效应。考虑到材料的这些特点,选择描述材料热–弹(粘)塑性关系的本构模型Johnson-Cook [9] 来定义Al基体的力学属性,其本构方程如下式:
(1)
(2)
式中:σ–流动应力(MPa);A–屈服应力(MPa);B–幂指前系数;n–材料硬化系数;c–应变率强化指数;m–温度敏感常数;
–应变率敏感系数(s − 1);
–应变速率(s − 1);ε–应变;θr–环境温度;θm–熔点温度。本文所使用的J-C模型参数如表2所示。
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Table 2. Parameters of the Johnson-Cook constitutive model of Al matrix
表2. Al基体Johnson-Cook本构模型参数
选择可以获得磨削过程中的断裂失效行为的JH-2模型 [10] 来作为SiC增强颗粒的本构模型,该模型考虑了裂纹拓展和破碎的过程,此外该模型还考虑了应变率、温度和压力对材料的性能影响。模型标准化无损应力的表达式为:
(3)
标准化破碎应力的表达式为:
(4)
式中:A–初始强度常数;B–断裂强度常数;C–应变速率常数;M–断裂强化指数;N–初始强化指数;T–标准化抗拉强度 破碎材料标准化应力还需要限制为
,选用
可以更好的为模型提供灵活性。本构模型参数如表3所示。
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Table 3. Parameters of SiC particle JH-2 constitutive model
表3. SiC颗粒JH-2本构模型参数
2.3. 磨削仿真方案
本模型并不考虑主轴振动,材料本身的不同合成方式以及刀具磨损等因素,只考虑工件的进给速度以及磨粒的磨削深度这两种变量。仿真参数如下表4所示。
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Table 4. Grinding simulation parameters
表4. 磨削仿真参数
2.4. 磨削加工方案
磨削实验所用样品为体积分数约55%的SiCp/Al复合材料,增强SiC颗粒等效粒径为40~60 μm,工件尺寸50 mm × 50 mm × 2.7 mm如图2所示,在德国DMC650V高速立式加工中心(如图3所示)上使用ER25刀柄安装直径为12 mm的电镀金刚石砂轮,砂轮磨粒粒度为400目(38 μm),并采用Kistler测力仪采集磨削过程中的X、Y、Z三轴力信号,磨削加工参数如表5所示。
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Figure 2. Microstructure of SiCp/Al composite
图2. SiCp/Al复合材料的微观结构
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Table 5. Grinding processing parameters
表5. 磨削加工参数
注:*磨削速度1.57 m/s、3.4 m/s、5.23 m/s分别由砂轮直径12 mm和主轴转速3000、6500、10,000 r/min换算得到。
3. 结果与分析
3.1. 有限元仿真结果
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Figure 3. Time sequence diagram of grinding force simulation
图3. 磨削力仿真时序图
通过将金刚石磨粒设置为磨削力采集点,获得每组加工参数时不同的切向与法向磨削力分量,通过数据处理得到总磨削力时序图如图4所示。磨削力随磨削力、进给速度之间的关系如图5所示,当磨削深度一定时,磨削力随着进给速度的增加呈现增加趋势,但在进给速度较小时(vf = 10~30 mm/min)磨削力的上升趋势较为缓慢,这可能是在此进给速度范围下,增强颗粒的失效形式未发生较大变化导致;在中进给速度下(vf = 30~70 mm/min)磨削力上升速度根据不同磨削深度有所变化,但整体趋势向上,这其中可能包括增强颗粒的弹塑性失效转变,从磨削深度和进给速度两方面产生的失效差异性;在vf = 80 mm/min时三种不同磨削深度的磨削力都出现了下降的情况,这可能是由于该进给速度下增强颗粒被拔出现象严重,在仿真过程中,磨粒将会出现不与材料接触的情况;最终在高进给速度(vf = 80~100 mm/min)下磨削力极速上升,可能是由于在此进给速度下,增强颗粒的失效形式累加,导致材料在单位时间内失效加剧。
图6为进给速度60 mm/min,磨削深度为30 μm时的SiCp/Al材料不同磨削时间(接触位置)的工件形貌图。如(图6(a))所示,磨粒在未接触到增强颗粒前,颗粒保持形态完整(红色虚线标注处),最大磨削力出现在增强颗粒靠近磨粒尖端处,此时铝基体在磨粒的进给与压入作用下发生塑性变形(本章设置材料超过变形理论后单元删除)。随着磨粒的进给,磨粒划擦过铝基体接触至界面,此时界面将会收到拉压应力,最终出现界面损伤,将会使增强颗粒暴露出来,最大磨削力出现在增强颗粒的大片区域内(途中红色圆圈标注),这将会是增强颗粒断裂的前兆如(图6(b))。随着磨粒继续进给,界面所受应力超过失效值,铝基体与增强颗粒将会出现界面分离现象,磨粒会与增强颗粒进行接触,增强颗粒的表面被磨粒的锐角处破开裂纹,铝基体也在界面破坏下出现牵连损伤,并在颗粒内部(刀具接触点垂直于颗粒边线上)出现最大磨削力如(图6(c))。最终,当磨粒进给到增强颗粒的中间,裂纹将会沿上述最大磨削力出现位置与刀具顶角连线快速增大,使颗粒从内部破碎直至磨粒离开增强颗粒区域,此时磨削力最大值出现在距离刀具顶角最远处的磨粒边线上(图6(d)),磨粒还将继续与铝基体进行接触,直到下一轮的颗粒失效。
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Figure 4. Relationship between grinding force and machining parameters
图4. 磨削力与加工参数的关系
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(a) 磨粒接触到增强颗粒前
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(b) 磨粒与增强颗粒初始接触
(c) 颗粒随裂纹扩大出现内部破碎
(d) 磨粒离开增强颗粒区域
Figure 5. Mixed area of aluminum matrix and reinforced particles removed by abrasive particles
图5. 磨粒去除铝基体和增强颗粒混合区域
3.2. 磨削实验与仿真实验对比
使用表5中的加工参数,对SiCp/Al复合材料进行磨削加工并采取过程中的磨削力,不同磨削参数下的实验结果见表6。
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Table 6. Grinding parameters and results
表6. 磨削加工参数及结果
将仿真所得磨削力与实际磨削加工所产生磨削力进行对比,结果如图6所示。结果表明,随磨削深度和进给速度的增加,仿真与实测磨削力均呈现上升趋势,且仿真结果与实测结果误差介于7.7%~15.7%,证明二者吻合度较高,仿真对实际磨削力有参考意义。
通过超景深显微镜(VHX-6000, 600×)观测加工后的表面形貌如图8所示,并记录其表面粗糙度大小见表6。
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(a) 进给速度对磨削力的影响 (b) 磨削深度对磨削力的影响
Figure 6. Changes of grinding force with processing parameters
图6. 磨削力随加工参数的变化规律
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Figure 7. SiCp/Al surface morphology under 3D reconstruction
图7. 三维重构下的SiCp/Al表面形貌
3.3. 磨削参数对磨削能耗的影响
引用传统磨削的比能的经验公式 [11] 如式(5),其中b为磨粒在工件中的去处宽度,ETG是磨削过程中单位体积材料去除的能耗。将上文实验所得数据带入公式,可建立磨削参数与磨削比能与表面粗糙度的双曲线图如图8所示。从图中可得,在相同进给速度和主轴转速下,磨削比能与表面粗糙度随着磨削深度增加而增加(8096.25~10,098 J/mm3);在以进给速度为变量时,磨削比能与进给速度大体呈反比关系,在vf = 40~70 mm/min时磨削比能从8383.12 J/mm3降到了5493.42 J/mm3,在vf = 70~100 mm/min时磨削比能有小幅增加至5732.4 J/mm3,但表面粗糙度在进给速度的增加下逐步增加;在以主轴转速为变量时,磨削比能与主轴转速为正比关系,变化范围为(2721.70~6483.33 J/mm3),粗糙度随着主轴转速的上升而下降。综上,主轴转速的变化对磨削比能的影响最大,其次是进给速度,最后是磨削深度。从绿色制造的角度来看减少磨削深度、主轴转速或增加进给速度可以有效减少磨削过程所需的能耗,更加满足节约能源和绿色制造的要求。结合表面粗糙度来看,使用小磨削深度以及适中的进给速度与主轴转速,可以在获得较优表面粗糙度的同时减少磨削能耗。
(5)
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(a) 改变磨削深度
(b) 改变进给速度
(c) 改变主轴转速
Figure 8. Grinding specific energy obtained by different grinding parameters
图8. 不同磨削加工参数得到的磨削比能
4. 结论
结合有限元仿真和磨削比能公式,本研究深入探讨了SiCp/Al复合材料(SiC体积分数为55%,SiC颗粒粒径40~60 μm)在不同磨削参数下的磨削力及其影响因素。仿真结果与实测相符,表明磨削力随磨削深度和进给速度增加而增加。关键影响因素依次为磨削深度、进给速度,主轴转速的影响相对较弱。降低磨削深度、主轴转速,提高进给速度有助于降低表面粗糙度,提升加工质量。磨削比能的变化主要受主轴转速、进给速度和磨削深度的影响,从节能绿色制造的角度考虑,选择适宜参数可有效减少能耗,同时获得优越表面粗糙度。建议在实际应用中选择小磨削深度、较大主轴转速和适中进给速度,以在实现高质量表面加工的同时降低能耗,符合绿色制造要求。
参考文献