Fresado Trocoidal vs Fresado Convencional para Piezas Aeroespaciales de Titanio

La baja conductividad térmica y alta resistencia del titanio lo hacen notoriamente difícil de mecanizar. Con fabricantes originales de equipos aeroespaciales exigiendo tolerancias más estrictas y tiempos de entrega más cortos, fabricantes deben elegir entre la precisión del fresado trócoidal y la velocidad del fresado convencional del análisis de 2025 compara ambos métodos utilizando datos reales de producción de palas de turbinas.

Metodología

1. Configuración de la prueba

• Pieza de trabajo: Bloques de Ti-6Al-4V ELI (Grado 23), 50×80×150 mm.

• Herramientas:

Trochoidal: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16 mm, 4 flautas).

Convencional: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20 mm, 5 flautas).

• Máquina: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15,000 rpm).

2. Protocolo de medición

• Fuerzas de corte: Dinamómetro Kistler 9257B.

• Desgaste de herramienta: Microscopio digital Olympus DSX1000 (ISO 8688-2).

• Rugosidad superficial: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz).

Resultados y análisis

1. Mecanizado de pared delgada (3 mm de espesor)

• Trochoidal: Mantiene una tolerancia de ±0,05 mm frente a ±0,12 mm del método convencional.

• Vida útil de la herramienta: 47 piezas/herramienta (trochoidal) frente a 18 piezas/herramienta (convencional).

2.Eficiencia de desbaste

• Convencional: Elimina 28cm³/min frente a 23cm³/min del trocoidal a una alimentación igual de 0,3mm/diente.

Discusión

1.Cuando gana el fresado trocoidal

• Geometrías complejas: Cajeras, nervios delgados (<5mm).

• Zonas de difícil acceso: La reducida participación radial minimiza la deflexión.

2.Ventajas convencionales

• Eliminación masiva de material: Trayectorias rectas permiten mayores velocidades de avance.

• Equipos antiguos: No requiere software CAM avanzado.

Conclusión

Para titanio aeroespacial:

• Fresado trocoidal: Primera opción para características críticas y zonas difíciles de enfriar.

•Fresado convencional: Más rápido para geometrías sencillas con acceso abundante a refrigerante.

La investigación y desarrollo futura debería explorar la mezcla de trayectorias optimizada por IA.