คาร์ไบด์เปรียบเทียบกับดอกเอ็นมิลแบบไดมอนด์สำหรับงานตัดแต่ง CFRP

โลหะผสมพิเศษ การแปรรูป ส่งผลให้เกิดความเสียหายด้านเครื่องมือรวมมูลค่า 2.8 พันล้านดอลลาร์ทั่วโลกในปี 2024 (รายงาน IMTS) แม้ว่าวิธีการเชิงประจักษ์จะยังครองพื้นที่การผลิต แต่รายงาน ASME ปี 2025 ยืนยันถึงความไม่มีประสิทธิภาพของวิธีการเหล่านี้: 43% ของภาคการบิน ผู้ผลิต รายงานระบุว่าทิ้งชิ้นงานระหว่างการปรับตั้งค่าพารามิเตอร์ไป 12–18% งานนี้มุ่งแก้ไขสองช่องว่างสำคัญ:

• ขาดการชดเชยอุณหภูมิแบบเรียลไทม์ในโปรแกรมสร้าง G-code

• พึ่งพาความเร็วที่ผู้ผลิตกำหนดมากเกินไป (โดยทั่วไปมีความแปรปรวน ±20%)

วิธีการตรวจ

1.การออกแบบโมเดล

อัลกอริธึมรวมองค์ประกอบดังนี้:

• การทำนายภาระความร้อน: สมการ Komanduri-Hou ที่ปรับปรุงแล้ว

• การประเมินการสึกหรอของเครื่องมือ: การติดตามการสึกหรอที่ด้านข้างผ่านสัญญาณเสียงความถี่สูง (AE) (50–350 กิโลเฮิรตซ์)

2.ข้อมูลนำเข้า

• คุณสมบัติวัสดุ: แผนที่ความไม่สมมาตร 3D จากการสแกน EBSD

• พลศาสตร์เครื่องจักร: ความคล่องตัวของลูกสกรูบอล (≤0.003 มม./นิวตัน) และความคลาดเคลื่อนของแกนเครื่อง (≤1 ไมครอน)

3.ขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้อง

ทดสอบบนเครื่อง DMG MORI NTX 1000 (12,000 รอบ/นาที) พร้อมไดนาโมมิเตอร์ Kistler 9257B

ผลลัพธ์และการวิเคราะห์

1.ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

• เวลาตั้งค่า: 4.7 ชม. 1.6 ชม.

• อายุการใช้งานเครื่องมือ: 38 ชิ้น 61 ชิ้น

• คุณภาพพื้นผิว: Ra 1.8 ไมครอน Ra 0.6 ไมครอน

2.ผลกระทบต่อต้นทุน

• ประหยัดได้ 2,400 ดอลลาร์ต่อชิ้นส่วน 100 ชิ้น ในวัสดุอินโคเนล 718 สำหรับงานอวกาศ

• ลดการใช้พลังงานลง 22% (ยืนยันผ่านการทดสอบ ISO 14955-1)

การสนทนา

1.ข้อได้เปรียบหลัก

• การปรับตัวแบบไดนามิก: ปรับค่าใหม่เมื่อเครื่องมือทื่อ (การสึกหรอ ≥0.2 มม. บน flank กระตุ้นการคำนวณใหม่)

• ไม่จำกัดวัสดุ: ใช้งานกับวัสดุเกรเดียนต์ เช่น GRCop-84 (Cu-8Cr-4Nb)

2.ข้อจำกัด

• ต้องมีข้อมูลโปรไฟล์ความแข็งแรงของเครื่องจักรโหลดไว้ล่วงหน้า

• ยังไม่ได้ปรับให้เหมาะสมกับงานไมโครมิลลิ่ง (<0.5 มม. สำหรับเครื่องมือ)

สรุป

โมเดลนี้ช่วยขจัดความไม่แน่นอนในการกลึงโลหะผสมผ่าน:

• การสร้างพารามิเตอร์จากหลักฟิสิกส์

• การผสานข้อมูลตอบกลับ AE แบบเรียลไทม์

งานในอนาคตจะขยายไปยัง EDM และระบบไฮบริดแบบผสมเพิ่มเติม