Трохоидно фрезоване срещу конвенционално фрезоване за титанови авиационни части

Ниската топлопроводимост и високата якост на титана го правят изключително труден за обработка. авиационни производители на оборудване които изискват по-строги допуски и по-кратки срокове на изпълнение, производители трябва да изберат между прецизността на трохоидното и скоростта на конвенционалното фрезоване. тази аналитична статия от 2025 сравнява двата метода чрез реални производствени данни за лопатки на турбини.

Методология

1. Тестващо оборудване

• Заготовка: блокове от Ti-6Al-4V ELI (Grade 23), 50×80×150 мм.

• Инструменти:

Трохоидно: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16mm, 4 фрези).

Конвенционално: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20mm, 5 фрези).

•Машина: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15,000 оборота в минута).

2.Протокол за измерване

•Режещи сили: динамометър Kistler 9257B.

•Износване на инструмента: цифров микроскоп Olympus DSX1000 (ISO 8688-2).

•Неравност на повърхността: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz).

Резултати и анализ

1.Обработка на тънки стени (3mm дебелина на стената)

• Трохоидно: запазени ±0.05mm допуск спрямо конвенционалните ±0.12mm.

• Време на износване на инструмента: 47 детайла/инструмент (трохоидно) спрямо 18 детайла/инструмент (конвенционално).

2.Ефективност на черновото обработване

• Конвенционално: Отстранено 28cm³/мин спрямо 23cm³/мин при циклоидното при равно хранене от 0,3mm/зъб.

Обсъждане

1.Когато циклоидното обработване е по-добро

• Сложни геометрии: Дълбани, тънки ребра (<5mm).

• Труднодостъпни зони: Намаленото радиално въвличане минимизира отклонението.

2.Предимства на конвенционалното обработване

• Големи обеми отстранен материал: Правите пътища позволяват по-големи скорости на подаване.

• Стари машини: Не изисква напреднали CAM софтуерни приложения.

Заключение

За авиационен титан:

• Циклоидно фрезоване: Първи избор за критични детайли и зони трудни за охлаждане.

• Конвенционално фрезоване: По-бързо за прости геометрии с лесен достъп до смазочно-охлаждащата течност.

Предстоящите изследвания трябва да изследват смесване на пътищата с оптимизация чрез изкуствен интелект.