詹迪雷，李鵬南，邱新義，牛秋林，李樹健

（湖南科技大學(xué) 機電工程學(xué)院, 湖南 湘潭 411201）

碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料 （Carbon fiber reinforced plastic, CFRP）具有高的比強度、比剛度和抗疲勞性能與腐蝕性，在航空航天、汽車、海洋工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用需求逐年增加[1-2]。復(fù)合材料結(jié)構(gòu)通常使用緊固件進行裝配，鉆削加工是CFRP 最主要加工形式之一。由于高強度纖維和具有不同熱性能的樹脂基體共存，與金屬合金相比CFRP 層合板對鉆削力更加敏感，這導(dǎo)致在加工過程中易發(fā)生分層、出口毛刺、撕裂和孔壁劃痕等加工缺陷[3-4]。在航天工業(yè)中，由于最終裝配過程中鉆孔分層缺陷而導(dǎo)致的報廢率高達(dá)60%，且鉆孔加工是在CFRP 層合板組件組裝最后階段進行。因此，對軸向力的調(diào)控顯得尤為重要[5]。

鉆削軸向力作為CFRP 加工過程中最重要的物理量之一，其值大小影響著最終加工質(zhì)量的好壞。鉆削軸向力與制孔缺陷之間的關(guān)系率先引起學(xué)者們的關(guān)注。如 Chen 等[6]把損傷區(qū)域最大直徑與鉆孔直徑之比定義為分層因子，并指出分層因子與軸向力為近似線性關(guān)系；Lazar 等[7]通過對鉆削 CFRP 的試驗數(shù)據(jù)處理，發(fā)現(xiàn)橫刃中心附近的單位刀刃長度上的軸向力隨進給速度和鉆頭幾何參數(shù)變化，而主軸轉(zhuǎn)速對其影響很小甚至幾乎無影響，這種沿刀刃半徑的軸向力分布不均勻現(xiàn)象是引起 CFRP 產(chǎn)生出口分層的重要原因。另一方面，學(xué)者們通過優(yōu)化刀具結(jié)構(gòu)設(shè)計、開發(fā)新型加工刀具、合理控制加工工藝參數(shù)等途徑對鉆削力的控制進行了研究。如Heisel 等[8]研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)麻花鉆頂角大于180°時，鉆削軸向力會明顯減小且孔的入口質(zhì)量優(yōu)于出口質(zhì)量；Li 等[9]為控制孔出口損傷及孔壁質(zhì)量，提出雙頂角鉆頭，經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)，雙頂角鉆頭相對于麻花鉆產(chǎn)生更小的鉆削軸向力，更適合CFRP 鉆孔；Gaitonde 等[10]研究了切削速度、進給速度、頂角與分層的關(guān)系，高切削速度、低進給速度與頂角都能降低鉆削力從而抑制分層。但傳統(tǒng)的加工機床根據(jù)已有研究或是工作人員經(jīng)驗保守的設(shè)置加工參數(shù)，對加工過程中的狀態(tài)變量未能考慮，因此結(jié)合現(xiàn)代控制理論建立智能在線控制系統(tǒng)被證實是未來CFRP 智能加工的關(guān)鍵技術(shù)。國外早期Kawaji 等[11]提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鉆削加工過程中的推力及扭矩進行智能控制，并證明了方法的有效性，目前也是對切削力智能控制常用的手段之一。近期，Romoli 等[12]基于軸向力以及側(cè)翼磨損測量量的模糊邏輯算法，提出了CFRP鉆孔監(jiān)控策略，但更傾向于使用模糊邏輯來對分層現(xiàn)象進行診斷。因此，將模糊邏輯等智能控制算法應(yīng)用于調(diào)控CFRP 制孔過程中的軸向力，目前相關(guān)研究還較少，且目前加工過程的智能控制需要昂貴的設(shè)備支持，開展傳統(tǒng)機床加工過程中鉆削力的控制研究，具有重要意義。

本文開展了CFRP 制孔過程中軸向力的自適應(yīng)控制仿真及實驗研究。首先，開展麻花鉆鉆削CFRP層合板試驗，探討了軸向力及制孔質(zhì)量隨鉆削參數(shù)的變化規(guī)律。其次，分別考慮CFRP 制孔過程中鉆入、穩(wěn)定鉆削、鉆出階段不同加工特性建立了軸向力三階段模型。最后，基于模糊邏輯及軸向力三階段模型開展了CFRP 制孔過程中軸向力的模糊控制仿真及實驗研究，通過模糊邏輯根據(jù)CFRP 鉆削特性自適應(yīng)的改變進給速度來調(diào)控軸向力，證明了模糊邏輯控制CFRP 鉆削軸向力的有效性，并根據(jù)仿真結(jié)果實現(xiàn)了鉆削軸向力的控制。

1 實驗設(shè)計

實驗材料CFRP 的型號為T700/LT-03A，尺寸為200 mm×300 mm×5 mm，40 層鋪層形式為[0/+/90/-/0/0/+/90/-/0/0/-/90/+/0/0/-/90/+/0]s，其中單層平均厚度為0.125 mm 材料的其他參數(shù)詳見表1。刀具選用直徑8 mm 硬質(zhì)合金鉆頭。鉆削實驗采用兩因素四水平全因子實驗，其中主軸轉(zhuǎn)速n取值2 500、3 000、3 500、4 000 r/min，進給速度vf取值50、100、150、200 mm/min，每組參數(shù)下鉆削2 次，取鉆削軸向力信號最大值處數(shù)據(jù)的平均值。

表1 T700 碳纖維基本力學(xué)性能Tab.1 Fundamental mechanical properties of T700 carbon fiber

鉆削實驗平臺由KVC800/1 立式加工中心、麻花鉆、CFRP 層合板、Kistler 9253B 鉆削力測量系統(tǒng)、固定夾具、吸塵器和計算機組成，如圖1 所示。后期觀察設(shè)備為超景深三維顯微系統(tǒng)KEYENCE VHX-500FE 及表面粗糙度測量儀JITAI820。

圖1 鉆削實驗平臺Fig.1 The platform for drilling experiments

2 實驗結(jié)果與討論

2.1 軸向力與制孔質(zhì)量隨參數(shù)變化分析

為減小實驗誤差，在試驗過程中對同一切削參數(shù)下制孔的軸向力、分層系數(shù)、孔壁表面粗糙度、毛刺最大長度、出口表面損傷區(qū)域進行多次測量取平均值的方法采集數(shù)據(jù)。將CFRP 層合板沿孔中心線剖開來觀測出口分層情況，剖開過程中盡量避免造成二次分層破壞。如圖2a)為此次試驗條件下孔壁樣貌圖，可見正常參數(shù)下仍然存在分層損傷缺陷，不同參數(shù)下分層損傷趨勢如圖2b)所示，以分層系數(shù)Fd表示分層損傷程度，即分層區(qū)域半徑rd和孔半徑r比值[6]，表達(dá)式為

圖2 CFRP 制孔過程中分層損傷缺陷Fig.2 Delamination damage defect during CFRP drilling process

采用JITAI820 表面粗糙度測量儀測量孔壁表面粗糙度，出口毛刺如圖3 所示，以lm表示毛刺最大長度；出口表面損傷如圖4 所示，以孔壁周圍最大損傷半徑rs來表示出口表面損傷程度。分層損傷、出口毛刺、出口表面損傷區(qū)域均采用超景深顯微系統(tǒng)進行多次測量。

圖3 出口毛刺Fig.3 Burr at the exit

圖4 出口表面損傷Fig.4 Surface damage at the exit

圖5 為軸向力及制孔質(zhì)量隨參數(shù)變化關(guān)系復(fù)合圖，左側(cè)坐標(biāo)軸隨橫坐標(biāo)變化關(guān)系采用柱狀圖表示，右側(cè)坐標(biāo)軸隨橫坐標(biāo)變化關(guān)系用折線圖表示。圖5a）可以看出，隨著進給速度的逐步增加，軸向力增加且分層系數(shù)也隨之增大，這歸因于較高推力下，CFRP層與層之間越容易粘結(jié)失效，當(dāng)推力大于層間粘合力時便發(fā)生分層缺陷，推力越大，分層裂紋就越大；隨著主軸轉(zhuǎn)速的變化，軸向力則無明顯對應(yīng)關(guān)系，但分層系數(shù)有所降低。從圖5b）可以看出，隨進給速度增加，孔壁粗糙度Ra整體呈增加趨勢，這是因為較高推力使得纖維與基體之間的粘結(jié)作用減弱，形成切屑的纖維在刀具的推擠作用下更容易從基體中拔出，在加工表面造成纖維殘留，因此孔壁表面粗糙度會增加[5]；隨著主軸轉(zhuǎn)速的增加，并無明顯對應(yīng)關(guān)系。圖5c）可以看出，隨著進給速度的增加，毛刺最大長度越長，這是因為較高推力下，刃口擠壓作用增強，切削刃的切削作用降低，在出口處纖維不能很好的被切斷，因此更容易形成毛刺；隨著主軸轉(zhuǎn)速的增加，毛刺變化規(guī)律不明顯。圖5d）可以看出，隨著進給速度的增加，出口表面損傷區(qū)域則越大，這是因為推力增加使鉆頭橫刃對出口處材料的擠壓作用進一步增強，并使材料失去回彈能力，而后主切削刃不能對其很好的切削，會預(yù)留一部分材料，隨著鉆頭的推擠，出口處未被切削的材料沿孔徑周圍進一步延伸，導(dǎo)致?lián)p傷區(qū)域進一步擴大[5]；隨著主軸轉(zhuǎn)速的增加，損傷區(qū)域有所減小。

圖5 加工結(jié)果隨參數(shù)變化關(guān)系圖Fig.5 Relationship between machining results and parameter variation

可見，CFRP 制孔質(zhì)量的好壞和進給速度及軸向力密切相關(guān)。在實驗參數(shù)內(nèi)，較高的主軸轉(zhuǎn)速以及較低的進給速度下鉆削層合板制孔質(zhì)量明顯更好。因此，對CFRP 鉆削加工過程中的軸向力進行合理調(diào)節(jié)，使其保持在合適的水平內(nèi)，對提升最終加工質(zhì)量以及刀具壽命具有積極作用。

3 CFRP 制孔軸向力控制仿真及實驗研究

3.1 鉆削軸向力3 階段建模

根據(jù)對比不同參數(shù)下CFRP 鉆削軸向力曲線形狀，可將其分為3 段，即鉆頭鉆入階段、穩(wěn)定鉆削階段和鉆頭鉆出階段，如圖6 所示。鉆削過程中各階段的加工特性并不相同，即加工特性隨著鉆孔深度的增加而隨之改變，具體表現(xiàn)為：加工參數(shù)不變的情況下，在鉆入階段，隨著鉆削深度的增加，軸向力近似以線性關(guān)系增加；在穩(wěn)定鉆削階段，隨著鉆削深度增加，軸向力近似以線性關(guān)系小幅遞減；在鉆出階段，隨著鉆削深度增加，軸向力近似以線性關(guān)系大幅遞減。因此，想準(zhǔn)確表達(dá)鉆削過程中不同位置處軸向力和鉆削參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系，則有必要求出穩(wěn)定鉆削部分的經(jīng)驗公式。

圖6 麻花鉆鉆削CFRP 軸向力信號分段圖Fig.6 Sectional diagram of thrust force signal of CFRP drilling with twist drill

根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，采用線性回歸分析的方法，分別求得麻花鉆鉆削CFRP 軸向力時變曲線上穩(wěn)定鉆削階段的經(jīng)驗公式為：

式中：n為主軸轉(zhuǎn)速，r/min；f為進給量，mm/r。對CFRP 鉆入階段軸向力F1、穩(wěn)定鉆削階段軸向力F2、鉆出階段軸向力F3隨參數(shù)變化的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：U為當(dāng)前時刻刀具的實時進給量，∑Ut(n/60)為累積鉆削深度，每隔ts 進行累積一次；h為CFRP 材料厚度，mm; Δh為CFRP 鉆尖長度，mm。在本實驗條件下，整個鉆削距離為鉆尖長度Δh加上材料厚度h，總計7.2 mm，忽略材料的彈性變形。

3.2 鉆削軸向力模型驗證

為驗證分段鉆削軸向力模型準(zhǔn)確性，采用MATLAB 中Simulink 模塊進行仿真，如圖7 所示，輸入?yún)?shù)為：進給量f= 0.02 mm/r、主軸轉(zhuǎn)速n=2 500 r/min，為保證模型預(yù)測曲線光滑，圖7 采樣頻率設(shè)置為0.01 s，紅虛線框圖為CFRP 鉆削三階段過程模型，由本文3.1 節(jié)分析而得，其中Memory 模塊采樣頻率同為0.01 s，即每隔0.01 s 將鉆頭行進距離進行累加，以此表征累積鉆孔深度。輸出為相同參數(shù)下實測鉆削軸向力曲線與模型預(yù)測軸向力曲線圖，如圖8 所示。

圖7 基于SIMULINK 的CFRP 鉆削過程軸向力模型仿真框圖Fig.7 Simulation block diagram of thrust force model for CFRP drilling process based on SIMULINK

圖8 實測信號曲線與軸向力模型曲線對比Fig.8 Comparison between measured signal curve and thrust force model curve

圖8 表明所建立的三階段軸向力數(shù)學(xué)模型，與相同參數(shù)下實際加工測得軸向信號曲線形狀基本吻合，即所建立的模型能夠很好地表征CFRP 鉆削加工過程中鉆入、穩(wěn)定鉆削及鉆出階段的軸向力變化特性，對鉆削過程中的動態(tài)切削力能夠準(zhǔn)確預(yù)測。

3.3 CFRP 鉆削軸向力模糊控制仿真

CFRP 層合板鉆削加工是一個復(fù)雜且時變性很強的動態(tài)過程，不同時刻、不同位置處切削特性均不相同，即鉆削時刻、刀具位置、加工參數(shù)等互相影響。人為很難對復(fù)雜加工系統(tǒng)進行合理調(diào)控，因此需借助智能控制算法，本文采用模糊控制算法，根據(jù)實時鉆削力反饋，由控制器智能調(diào)節(jié)進給速度來控制鉆削軸向力。根據(jù)實驗材料性能參數(shù)及文獻(xiàn)[13]可知，為防止最外層材料發(fā)生分層，此時軸向力必須小于其分層的臨界軸向力，約50 N。綜合考慮加工參數(shù)對CFRP 制孔質(zhì)量的影響，軸向力越小，制孔質(zhì)量（孔壁粗糙度、分層損傷、出口表面損傷區(qū)域、毛刺）越好，但軸向力過小勢必影響加工效率，因此期望軸向力取50 N。

模糊控制是通過知識庫中的模糊判斷規(guī)則對輸入信息進行判斷，并選取合適的控制參數(shù)，能較好地適應(yīng)變工況的非線性系統(tǒng), 具有很強的魯棒性[14-15]，因此根據(jù)鉆削實驗所得軸向力曲線與期望軸向力曲線，將鉆削力誤差E及誤差變化率EC作為模糊控制器的輸入語言變量，U作為輸出語言變量。以其變化范圍來定義模糊集上的論域，對應(yīng)的模糊子集為：E/EC/U={負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。為了簡化計算量以及提高控制器反應(yīng)速度，故隸屬度函數(shù)采用高斯函數(shù)。根據(jù)鉆削加工的操作經(jīng)驗，采用“IfAandB，thenC”類型推理規(guī)則，制定模糊推理規(guī)則表：

采用MATLAB 軟件中SIMULINK 模塊進行CFRP 鉆削軸向力控制仿真，其目的是獲取期望軸向力下麻花鉆鉆削CFRP 全局進給速度調(diào)整曲線，以便用于鉆削實驗加工。基于模糊邏輯的CFRP 鉆削加工過程軸向力控制框圖如圖9 所示，期望值Fe=50 N。智能控制器基于模糊邏輯并根據(jù)CFRP鉆削三階段特性設(shè)計，本文采用MATLAB 軟件自帶Fuzy Logic Designer 工具箱進行控制器的設(shè)計，將設(shè)計好的文件以“.fis”格式保存，在SIMULINK 模塊中調(diào)用；紅虛線框圖為CFRP 鉆削三階段過程模型，由本文3.1 節(jié)分析而得，其中Memory 模塊采樣頻率設(shè)置為1 s，即每隔1 s 將鉆頭行進距離進行累加，以此表征累積鉆孔深度。

圖9 基于SIMULINK 的CFRP 鉆削過程軸向力模糊控制仿真框圖Fig.9 Block diagram for fuzzy control simulation of thrust force in CFRP drilling process based on SIMULINK

圖10 為期望軸向力限制條件下麻花鉆鉆削CFRP 從開始加工到鉆削結(jié)束整個過程中不同時刻、不同位置進給速度的變化規(guī)律，由圖9 中模塊Scope1 而得，為保證控制效果，可根據(jù)控制結(jié)果曲線稍加修正，將有效信息提取得到期望軸向力下鉆削CFRP 刀具路徑規(guī)劃表，如表2 所示。圖11 為期望軸向力限制條件下模糊控制仿真結(jié)果曲線，即模糊控制根據(jù)CFRP 鉆削過程中三階段軸向力動態(tài)變化特性自適應(yīng)調(diào)節(jié)加工參數(shù)將軸向力維持在期望值水平。圖10 與圖11 表明采用模糊邏輯控制來處理CFRP 鉆削過程中軸向力與加工參數(shù)之間復(fù)雜、非線性關(guān)系具有良好效果。

圖10 進給量調(diào)整曲線Fig.10 Feed rate adjustment curve

圖11 CFRP 鉆削過程軸向力模糊控制結(jié)果圖Fig.11 Fuzzy control results of thrust force in CFRP drilling process

表2 目標(biāo)軸向力控制下的CFRP 鉆削刀具路徑規(guī)劃表Tab.2 Planning table for CFRP drilling tool path under target thrust force control

3.4 根據(jù)仿真結(jié)果的軸向力控制實驗

為進一步驗證控制仿真的有效性，將表2 信息以數(shù)控G 代碼輸入加工機床，采用8 mm 麻花鉆對CFRP 鉆削實驗，實驗設(shè)備同上，采集鉆削軸向力信號。圖12 為路徑規(guī)劃下實測鉆削軸向力信號曲線同期望軸向力限制下仿真曲線對比圖，二者具有較高的重合度，可表明仿真過程基本可以模擬實際控制過程。圖中所標(biāo)記位置處為進給速度調(diào)節(jié)點，通過進給速度的調(diào)節(jié)使得當(dāng)前時刻軸向力趨于期望軸向力，且每次參數(shù)調(diào)節(jié)間隔為1 s。

圖12 基于表2 信息的實測軸向力信號與仿真結(jié)果對比圖Fig.12 Comparison between measured thrust force signals and simulation results based on the information in table 2

圖13 為超景深三維顯微系統(tǒng)下CFRP 常規(guī)加工與調(diào)控軸向力加工孔質(zhì)量對比圖。在n=2 500 r/min 下，采用調(diào)控軸向力方法加工CFRP，出口分層、毛刺、撕裂等加工損傷均大幅減小。對兩種加工條件下孔壁的Ra（輪廓算術(shù)平均偏差）和Rz（微觀輪廓波峰波谷之和）進行測量，每孔測量10 次取其平均值，結(jié)果如表3 所示。調(diào)控軸向力制孔的孔壁Ra從3.504 μm 降至到0.808 μm，約縮小4 倍；Rz從18.632 μm 降至到4.615 μm，約縮小4 倍。

圖13 CFRP 常規(guī)加工與調(diào)控軸向力加工制孔質(zhì)量對比Fig.13 Comparison of hole quality between conventional machining and thrust force control machining of CFRP

表3 n = 2 500 r/min 下兩種加工方式孔壁表面加工質(zhì)量對比Tab.3 Comparison of hole wall surface machining quality between two machining methods at n = 2 500 r/min

這是因為整個制孔過程中軸向力趨于穩(wěn)定，使得鉆頭主切削刃及橫刃的受力更均勻且波動更小，對纖維的切削更均勻，纖維從基體中拔出、未切削材料延伸、層間開裂等現(xiàn)象得到有效改善，因此保證鉆削軸向力的穩(wěn)定可有效減緩CFRP 各種制孔損傷缺陷。另一方面，通過自適應(yīng)地調(diào)整進給速度，以防止過度的刀具磨損，預(yù)防刀具破損。

4 結(jié)論

本文對CFRP 制孔過程中軸向力的影響因素、變化規(guī)律及自適應(yīng)控制方法進行了研究，旨在提升CFRP 制孔質(zhì)量，促進CFRP 智能化加工，研究結(jié)果如下：

1）研究了主軸轉(zhuǎn)速、進給速度對鉆削軸向力與制孔質(zhì)量的影響。在實驗參數(shù)內(nèi)，隨著進給速度的增加，出口分層缺陷、出口毛刺、出口損傷區(qū)域以及孔壁表面粗糙度均呈增大趨勢；而隨著主軸轉(zhuǎn)速的增加，分層損傷及出口損傷區(qū)域會進一步擴大，孔壁表面粗糙度及出口毛刺無明顯變化規(guī)律。

2）分別考慮麻花鉆鉆削CFRP 時鉆入、穩(wěn)定鉆削及鉆出三階段軸向力的變化特性，獲得了軸向力三階段動態(tài)變化模型，該模型能準(zhǔn)確表述CFRP 制孔過程中軸向力隨鉆頭位置的動態(tài)變化規(guī)律。

3）通過開展CFRP 鉆削軸向力自適應(yīng)控制仿真及實驗研究，證明了利用模糊邏輯控制對CFRP 制孔過程中軸向力進行智能調(diào)控的有效性，仿真表明模糊邏輯控制可根據(jù)CFRP 鉆削過程特性自適應(yīng)的改變進給速度從而有效調(diào)控軸向力，并能獲得目標(biāo)軸向力下準(zhǔn)確的刀具路徑規(guī)劃信息，實驗表明根據(jù)仿真信息對軸向力進行調(diào)控，能有效降低制孔缺陷、提升孔壁質(zhì)量，進一步證明了仿真的準(zhǔn)確性。

基于此研究，后續(xù)可進一步優(yōu)化目標(biāo)軸向力曲線，即設(shè)計目標(biāo)軸向力曲線形狀，不再局限于固定數(shù)值，采用相關(guān)智能控制算法實現(xiàn)曲線追蹤控制，縮短加工時間，進一步提升加工效率。另一方面，還可開展基于模糊邏輯等智能控制算法的CFRP 制孔過程中振動、切削溫度控制研究，加快促進CFRP 加工智能化進程。