Frezowanie trochoidealne kontra frezowanie klasyczne w produkcji elementów lotniczych ze stopów tytanu
Niska przewodność cieplna i duża wytrzymałość tytanu czynią go wyjątkowo trudnym do obróbki. W warunkach, gdy producenci oryginalnych urządzeń lotniczych aerospace OEMs wymagają mniejszych tolerancji i krótszych czasów realizacji, producenci należy dokonać wyboru między precyzją frezowania trochoidealnego a szybkością frezowania konwencjonalnego . W tej analizie z 2025 roku porównano obie metody, wykorzystując rzeczywiste dane produkcji łopatek turbinowych.
Metodologia
1. Ustawienie testu
• Praca: Bloki z tytanu Ti-6Al-4V ELI (stopień 23), 50×80×150 mm.
• Narzędzia:
Trochoidalne: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16mm, 4 płazy).
Konwencjonalne: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20mm, 5 płazów).
•Maszyna: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15 000 obr/min).
2.Protokół pomiarowy
•Siły skrawania: dynamometr Kistler 9257B.
•Zużycie narzędzi: mikroskop cyfrowy Olympus DSX1000 (ISO 8688-2).
•Chropowatość powierzchni: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz).
Wyniki i analiza
1.Frezowanie cienkościenne (grubość ścianki 3 mm)
• Trochoidalne: utrzymanie tolerancji ±0,05 mm w porównaniu do ±0,12 mm dla konwencjonalnego.
• Trwałość narzędzia: 47 części/narzędzie (trochoidalne) w porównaniu do 18 części/narzędzie (konwencjonalne).
2.Efektywność toczenia zgrubnego
• Konwencjonalne: Usuwane 28 cm³/min vs. 23 cm³/min przy toczeniu trochoidealnym przy jednakowym posuwie 0,3 mm/zęb.
Dyskusja
1.Kiedy toczenie trochoidealne jest lepsze
• Złożone geometrie: Wytaczanie kieszeni, cienkie żebrowanie (<5 mm).
• Trudno dostępne miejsca: Zmniejszone obciążenie promieniowe minimalizuje ugięcie.
2.Zalety metody konwencjonalnej
• Duże ilości materiału do usunięcia: Proste ścieżki pozwalają na wyższe prędkości posuwu.
• Stare urządzenia: Nie wymaga zaawansowanego oprogramowania CAM.
Podsumowanie
Dla tytanu lotniczego:
• Frezowanie trochoidealne: Pierwszy wybór dla krytycznych elementów i stref trudnych do chłodzenia.
•Tradycyjne frezowanie: Szybsze przy prostych geometriach i dużej ilości chłodzenia.
Nadchodzące badania powinny zbadać łączenie ścieżek zoptymalizowanych przez sztuczną inteligencję.