การกลึงแบบ Trochoidal เทียบกับการกลึงแบบ Conventional สำหรับชิ้นส่วนเครื่องบินจากไทเทเนียม

ไทเทเนียมมีค่าการนำความร้อนต่ำและมีความแข็งแรงสูง ทำให้โดยทั่วไปแล้วการกลึงวัสดุนี้ค่อนข้างยาก โดย ผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิมในอุตสาหกรรมการบิน ต้องการให้ความคลาดเคลื่อนมีความแม่นยำมากขึ้นและระยะเวลาการผลิตสั้นลง ผู้ผลิต จำเป็นต้องเลือกระหว่างความแม่นยำของ trochoidal และความเร็วของ การกลึงแบบ conventional การวิเคราะห์ในปี 2025 นี้เปรียบเทียบทั้งสองวิธีโดยใช้ข้อมูลการผลิตใบพัดกังหันจริง

วิธีการตรวจ

1. การตั้งค่าการทดสอบ

• ชิ้นงาน: บล็อกไทเทเนียม Ti-6Al-4V ELI (เกรด 23) ขนาด 50×80×150 มม.

• เครื่องมือ:

Trochoidal: Sandvik Coromant R217.69-1610.0-09-4A (Ø16mm, 4 ร่องสว่าน)

Conventional: Kennametal HARVI Ultra 8X (Ø20mm, 5 ร่องสว่าน)

•เครื่องจักร: DMG MORI DMU 80 monoBLOCK (HSK-A63, 15,000 รอบ/นาที)

2.ขั้นตอนการวัด

•แรงตัด: เครื่องวัดแรง Kistler 9257B

•การสึกหรอของเครื่องมือ: กล้องจุลทรรศน์ดิจิทัล Olympus DSX1000 (ISO 8688-2)

•ความหยาบของพื้นผิว: Mitutoyo Surftest SJ-410 (Ra, Rz)

ผลลัพธ์และการวิเคราะห์

1.การกลึงผนังบาง (ความหนาผนัง 3mm)

• Trochoidal: รักษาความคลาดเคลื่อน ±0.05mm เมื่อเทียบกับ conventional ที่ ±0.12mm

• อายุการใช้งานของเครื่องมือ: 47 ชิ้น/เครื่องมือ (trochoidal) เทียบกับ 18 ชิ้น/เครื่องมือ (conventional)

2.ประสิทธิภาพในการกัดหยาบ

• แบบดั้งเดิม: ลบได้ 28 ลบ.ซม./นาที เทียบกับแบบ trochoidal ที่ 23 ลบ.ซม./นาที เมื่อให้อัตราการกัดเท่ากันที่ 0.3 มม./ฟัน

การสนทนา

1.เมื่อการกัดแบบ Trochoidal มีข้อได้เปรียบ

• รูปทรงเรขาคณิตซับซ้อน: การกัดช่องว่าง (pocketing), ซี่บาง (<5 มม.)

• พื้นที่เข้าถึงยาก: การมีส่วนร่วมเชิงรัศมี (radial engagement) ที่ลดลง ช่วยลดการเบี่ยงเบน

2.ข้อได้เปรียบของการกัดแบบดั้งเดิม

• กำจัดเศษวัสดุจำนวนมาก: เส้นทางตรงสามารถใช้อัตราการกัดที่สูงกว่า

• เครื่องจักรรุ่นเก่า: ไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์ CAM ขั้นสูง

บทสรุป

สำหรับไทเทเนียมในอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ:

• การกัดแบบ trochoidal milling: เป็นทางเลือกอันดับหนึ่งสำหรับลักษณะสำคัญและพื้นที่ที่ระบายความร้อนยาก

•การกัดแบบดั้งเดิม: เหมาะสำหรับรูปทรงเรียบง่ายที่มีการเข้าถึงสารหล่อลื่นได้สะดวกและรวดเร็วกว่า

งานวิจัยและพัฒนาในอนาคตควรสำรวจการผสมผสานเส้นทางแบบ AI ที่ถูกเพิ่มประสิทธิภาพ