Fresatura Trocoidale vs Fresatura Convenzionale per Componenti Aerospaziali in Titanio

La bassa conducibilità termica e l'elevata resistenza del titanio lo rendono notoriamente difficile da lavorare. Con produttori OEM aerospaziali che richiedono tolleranze più strette e tempi di consegna più brevi, produttori deve scegliere tra la precisione della fresatura trocoidale e la velocità della fresatura convenzionale . Questa analisi del 2025 confronta i due metodi utilizzando dati reali di produzione delle pale della turbina.

Metodologia

1. Configurazione del Test

• Pezzo da lavorare: blocchi in Ti-6Al-4V ELI (Grado 23), 50×80×150 mm.

• Utensili:

Trochoidale: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16mm, 4 flauti).

Convenzionale: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20mm, 5 flauti).

•Macchina: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15.000 giri/min).

2.Protocollo di Misurazione

•Forze di taglio: Dinamometro Kistler 9257B.

•Usura utensile: Microscopio digitale Olympus DSX1000 (ISO 8688-2).

•Rugosità superficiale: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz).

Risultati e analisi

1.Lavorazione a Parete Sottile (spessore 3mm)

• Trochoidale: Tolleranza mantenuta ±0,05mm rispetto a ±0,12mm del convenzionale.

• Vita utensile: 47 pezzi/utensile (trochoidale) rispetto a 18 pezzi/utensile (convenzionale).

2.Efficienza di sgrossatura

• Convenzionale: Rimozione di 28cm³/min contro i 23cm³/min della tecnica trochoidale con avanzamento uguale di 0,3mm/dente.

Dibattito

1.Quando la tecnica trochoidale è vincente

• Geometrie complesse: Sgrossatura, nervature sottili (<5mm).

• Zone di difficile accesso: L'ingaggio radiale ridotto minimizza la flessione.

2.Vantaggi convenzionali

• Rimozione di grandi quantità di materiale: Percorsi rettilinei permettono avanzamenti più elevati.

• Equipaggiamento tradizionale: Non richiede software CAM avanzati.

Conclusione

Per titanio aerospaziale:

• Fresatura trochoidale: Prima scelta per caratteristiche critiche e zone difficili da raffreddare.

•Fresatura convenzionale: più veloce per geometrie semplici con accesso sufficiente al refrigerante.

Le future attività di R&S dovrebbero esplorare l'ottimizzazione dei percorsi con blending assistito da AI.