Трохоидальное фрезерование против традиционного фрезерования для титановых авиационных деталей

Титан с низкой теплопроводностью и высокой прочностью сложно обрабатывать. С производители оборудования для аэрокосмической промышленности стремясь к более строгим толерантам и более коротким срокам выполнения, производители должен выбирать между трохоидной точностью и обычной фрезерные машины скорость. В этом анализе 2025 года обоих методов сравнивают с использованием реальных данных о производстве лопастей турбины.

Методология

1. Настройка теста

• Рабочая часть: блоки Ti-6Al-4V ELI (класса 23), 50×80×150 мм.

• Инструменты:

Трохоидальное: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16 мм, 4 канала).

Традиционное: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20 мм, 5 каналов).

•Станок: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15 000 об/мин).

2. Протокол измерений

•Силы резания: динамометр Kistler 9257B.

•Износ инструмента: цифровой микроскоп Olympus DSX1000 (ISO 8688-2).

•Шероховатость поверхности: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz).

Результаты и анализ

1. Обработка тонкостенных деталей (толщина стенки 3 мм)

• Трохоидальное: поддерживается допуск ±0,05 мм против ±0,12 мм при традиционной обработке.

• Срок службы инструмента: 47 деталей/инструмент (трохоидальное) против 18 деталей/инструмент (традиционное).

2.Эффективность черновой обработки

• Традиционная: Удаление 28 см³/мин против 23 см³/мин у трохоидной при одинаковой подаче 0,3 мм/зуб.

Обсуждение

1.Когда выигрывает трохоидная обработка

• Сложные геометрии: карманная обработка, тонкие ребра (<5 мм).

• Труднодоступные зоны: уменьшение радиального зацепления снижает прогиб инструмента.

2.Преимущества традиционной обработки

• Максимальное удаление припуска: прямолинейные траектории позволяют использовать более высокие подачи.

• Устаревшее оборудование: не требует современного программного обеспечения CAM.

Заключение

Для титана в авиационной промышленности:

• Трохоидное фрезерование: первый выбор для критичных участков и зон с затрудненным охлаждением.

• Традиционное фрезерование: Быстрее для простых геометрий при достаточном доступе охлаждающей жидкости.

Предстоящие НИОКР должны изучить смешивание траекторий с оптимизацией на основе искусственного интеллекта.