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通過(guò)紅外熱成像對(duì)刀具測(cè)溫以獲得前刀面的溫度分布

使用一種新技術(shù)進(jìn)行刀具測(cè)溫,以獲得加工Ti6Al4V和Inconel 718的切屑與刀具之間的界面(刀具前刀面)的全場(chǎng)溫度分布。紅外熱成像技術(shù)可為1250 K以上的目標(biāo)溫度范圍提供高精度。在研究過(guò)程中,使用了透明釔鋁石榴石(YAG)工具為切屑工具界面提供了一條光路。

最開(kāi)始嘗試在加工中產(chǎn)生熱量的實(shí)際點(diǎn)上對(duì)刀具測(cè)溫可以追溯到肖爾和赫伯特,他們引入了熱電偶技術(shù)。從那時(shí)起已實(shí)施的各種方法中,通過(guò)使用嵌入式熱電偶,金相分析和輻射測(cè)定法,在刀具測(cè)溫方面均表現(xiàn)出眾。這些方法可以分為高溫計(jì)和紅外熱成像方法。如果工件和工具材料不同,則熱電偶技術(shù)基于在切屑工具界面處存在熱電效應(yīng)。它只能在界面上測(cè)量平均溫度。雖然可以將許多熱電偶放置在非??拷酒ぞ呓涌冢ㄇ度胧綗犭娕迹┑奈恢脕?lái)確定該接口處的溫度分布,但這些熱電偶的安裝成本高昂且非常繁瑣。更重要的是,必須鉆多個(gè)孔,這會(huì)改變通過(guò)工具的熱傳導(dǎo)并降低其強(qiáng)度。金相技術(shù)從與刀具直接接觸的切屑材料的微觀結(jié)構(gòu)或硬度變化推斷出切屑-刀具界面的溫度。即使此方法能夠在900 K至1150 K的范圍內(nèi)測(cè)量±25 K以內(nèi)的溫度,它也僅適用于微觀結(jié)構(gòu)變化對(duì)溫度非常敏感的工具材料。

紅外熱像儀檢測(cè)刀具裝置

圖為刀具裝置

 

在紅外熱成像中,可以將熱源在光譜的紅外或近紅外部分中的不同點(diǎn)發(fā)出的輻射轉(zhuǎn)換為源溫度,將黑體直接放在工具前刀面的頂部進(jìn)行校準(zhǔn)。如果使用高速相機(jī)測(cè)量輻射,則紅外熱像儀可以高時(shí)空分辨率返回源表面的溫度分布。該技術(shù)已用于研究切削刀具,切屑側(cè)面的溫度分布。使用紅外熱像儀確定切屑-工具界面溫度分布需要光學(xué)訪問(wèn)工具前刀面。

相機(jī)對(duì)紅外線很敏感,目的是找到切屑-工具界面溫度和工具磨損之間的關(guān)系。據(jù)報(bào)道,Ti6Al4V在約2.5 m / s的加工速度和約300μm/ rev的進(jìn)給速度下高達(dá)2000 K的溫度。對(duì)于AlZnMgCu1.5,在21.7 m / s的加工速度和400μm/ rev的進(jìn)給速度下,溫度高達(dá)800K。對(duì)于在上面應(yīng)用的加工速度和進(jìn)給率產(chǎn)生的溫度范圍,紅外線發(fā)射率的不確定性導(dǎo)致溫度估算的相對(duì)較大誤差。也就是說(shuō),大約+/- 50K。

紅外熱像儀檢測(cè)刀具裝置

圖為紅外熱成像

 

結(jié)果表明,最高溫度發(fā)生在距切削刃一定距離且位于切屑工具接觸面兩側(cè)的金屬沉積區(qū)域。據(jù)報(bào)道,在約1.5 m / s的加工速度和約50μm/ rev的進(jìn)給速度下,溫度高達(dá)?700K。紅外熱成像中的刀具測(cè)溫對(duì)發(fā)射率不確定性敏感性較低。溫度1250 K與溫度不確定度小于10 K有關(guān)。此外,使用的切削材料釔鋁石榴石(YAG)晶體實(shí)際上是透明的,并且非常堅(jiān)硬 。YAG晶體也足夠便宜,以允許制造完整尺寸的工具,以利于全場(chǎng)工具前刀面溫度的觀察。

其他參數(shù)相同,當(dāng)使用YAG刀具時(shí),切削Ti6Al4V和Inconel 718時(shí)的切屑刀具界面溫度大致相同,但進(jìn)給量大于100 μm時(shí)除外。這些溫度約為1000K。從切削刃到峰值溫度的距離隨著加工速度的增加而減小,并隨著進(jìn)給量的增加而增加。峰值溫度出現(xiàn)在距切削刃的有限距離處,該距離小于切屑工具接觸區(qū)的長(zhǎng)度。刀具前刀面的加工能力和/或摩擦力似乎可以直接控制切屑-刀具界面的峰值溫度。

 

參考文獻(xiàn):

Jean Carlos Garcia-Gonzalez, Wilfredo Moscoso-Kingsley, and Viswanathan Madhavan. Jean Carlos Garcia-Gonzalez, Wilfredo Moscoso-Kingsley, and Viswanathan Madhavan. Procedia Manufacturing. 2016.

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