清华大学冯平法教授团队：Ti-10V-2Fe-3Al钛合金孔高速超声振动精密磨削加工性能优化 | CJME论文推荐

引用论文

Feng Feng, Hanhui Zhan, Zhipeng Xu, Guangping Wang, Jianfu Zhang, Jianjian Wang, Xiangyu Zhang, Pingfa Feng,Precise machinability improvement of Ti-10V-2Fe-3Al hole using high-speed ultrasonic vibration grinding, Chinese Journal of Mechanical Engineering, Volume 38, 2025, 100166, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2025.100166.

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关于文章

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研究背景及目的

Ti-10V-2Fe-3Al（TB6）钛合金因其高比强度和优异耐腐蚀性，被广泛用于航空飞行器的承力孔制造。承力孔负载环境复杂，疲劳失效问题突出，其加工质量对飞行器的服役性能至关重要。但受限于钛合金导热性差与高硬度特性及内孔狭窄结构的影响，钛合金孔的磨削过程中表面烧伤与刀具磨损严重，亟待发展更高效精密的加工技术。

超声振动磨削在降力降热、提高加工性能方面展现出显著优势。采用较高的磨削速度可以进一步提高表面质量和效率。然而目前的研究对于超声螺旋磨削孔的分离模型、刀具磨损与表面质量之间的动态关系关注较少。为了进一步理解超声螺旋磨削技术特点，本文将基于多磨粒磨削分离机理，研究超声磨削在表面质量与刀具磨损上的改善效果。

02

试验方法

建立了如图1所示的超声螺旋磨削的磨头和单颗磨粒的运动学模型，提出了超声螺旋磨削的分离原理，揭示了磨粒与工件分离并实现空切效果的机理，阐明了磨头多刃切削模式在满足分离条件的基础上可大幅提高加工效率，进一步确定了如图2所示实现多颗磨粒叠加分离的工艺参数临界条件。

图1 超声振动螺旋磨削示意图

图2 多磨粒临界分离条件示意图

其次通过在分离条件下的工艺参数范围内进行普通磨削和超声磨削的对比实验，分析磨削过程中的磨头磨损形式与机理及其对表面质量的影响规律，探究超声磨削对于高精度高效率加工内孔的性能影响。实验过程中使用的工件为直径10 mm、深度20 mm的TB6钛合金承力孔，使用的磨削刀具为直径8 mm、粒度200 #的十字槽电镀立方氮化硼（CBN）磨头，所有实验在如图3所示的超声磨削实验平台上完成。

图3 超声磨削实验平台

03

结果

实验结果表明，超声磨削能够降低磨削表面粗糙度并延长刀具寿命。如图4所示，在该加工参数下超声磨削相较于普通磨削的刀具寿命延长了97%，表面粗糙度最大降低了62%。

图4 不同累计材料去除量下的表面粗糙度

如图5所示，普通磨削的材料沿磨粒两侧挤压排出，形成沟槽状、平行分布的划痕。超声磨削形成的划痕在垂直于切削速度方向上呈现正弦状重叠纹理，能够进一步降低表面残余高度。

图5 磨削表面三维形貌对比图

在刀具的初始磨损阶段，加工表面可见清晰的磨粒切削划痕，并伴有轻微材料沉积；进入稳定磨损阶段后，表面质量达到最优，划痕清晰且无材料沉积；至剧烈磨损阶段，表面质量显著恶化，大量沉积物粘附于表面致使加工轨迹难以辨识。如图6所示，超声磨削的刀具可在更长时间内保持稳定加工状态。

图6 不同刀具磨损阶段下的磨削表面形貌

如图7所示，实验发现当超声磨削的振幅从0 μm增大至6 μm时，粗糙度降低了17.3%，磨削力下降了26.2%；当振幅进一步增加至12 μm时，粗糙度降幅达46.1%，磨削力降幅为37.9%。

图7 不同超声振幅下的表面粗糙度和磨削力

在不同工艺参数下进行的实验表明，如图8所示，以表面粗糙度Sa=1.2 μm作为加工标准时，超声磨削的最大材料去除率相较于普通磨削可提升约82%。

图8 不同超声振幅下的材料去除率和表面粗糙度

04

结论

（1）超声磨削显著改善了TB6钛合金的加工性能，具体表现为：刀具寿命最高可延长97%，表面粗糙度最大降幅达62%。

（2）不同形式的磨损对磨削力的影响不同，约20%的粘附率是导致刀具失效的主要原因；而超声磨削能有效减缓刀具磨损，并最高降低磨削力57%。

（3）在连续加工过程中，表面形貌随刀具磨损呈现阶段性演变：初期划痕较深伴轻微材料沉积；稳定阶段超声磨削表面呈现重叠的正弦磨痕，质量达到最优；剧烈磨损阶段则出现严重材料粘附。

（4）在特定参数范围内，提高磨削速度与增大超声振幅均有助于降低表面粗糙度与磨削力，并能提高材料去除率。

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前景与应用

Ti-10V-2Fe-3Al（TB6）钛合金属于近β相钛合金，具有优异的比强度、锻造性能和抗疲劳能力，当其强度与TC4钛合金相当时，重量仅为TC4钛合金的80 %，被越来越广泛地应用于航空航天与汽车制造等领域。但TB6钛合金作为典型的难加工材料，在加工过程中面临多重挑战，表面质量与刀具寿命难以保证。深入开展TB6钛合金超声磨削技术研究，着力解决高质量与高效率加工难题，能够为其在高精尖端领域的深化应用提供关键加工技术支持。

关于作者

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作者介绍

冯平法，清华大学长聘教授，深圳市鹏城学者特聘教授，中国金属切削刀具协会切削先进技术研究分会常务理事，中国机械工程学会特种加工分会理事，超声加工委员会副主任委员。主要从事智能制造与精密加工领域的教学和科研工作，国家级精品课、国家一流本科课程“制造工程基础”负责人，获北京市优秀教师、清华大学良师益友等荣誉。主持完成国家973计划、重大专项、自然科学基金、国际合作及企业合作课题20余项，获中国机械工业科学技术进步奖1项，北京市科技发明奖1项，发表论文200余篇，授权发明专利50余项。

冯峰，清华大学深圳国际研究生院副教授，长期从事智能制造与精密加工技术研究工作，具体涉及先进制造装备与工艺、复合材料制造技术、制造装备数字孪生技术等方向，以第一或通讯作者发表SCI论文60余篇（ESI高被引用论文1篇、期刊封面论文1篇、期刊Highlights论文2篇），以第一发明人获得国家发明专利授权10余项、美国PCT专利授权1项。作为负责人主持国家自然科学基金、国家工业母机重大专项课题、广东省自然科学基金重点项目课题等各级科研课题20余项。中国机械工程学会高级会员、中国机械工程学会表面工程分会委员、中国民主同盟深圳市高等教育委员会委员。

詹寒慧，清华大学机械专业工学硕士。主要研究方向为钛合金精密加工和超声辅助磨削。

张翔宇，男，1990 年生，工学博士，现任清华大学机械工程系助理研究员。主要从事智能制造和超声精密加工相关技术等研究工作。主持和参与多项国家重点项目，发表 SCI/EI 收录期刊论文60余篇、参与出版专著1部、授权发明专利10余项和省部级奖励1项。

03

近两年团队发表文章

[1] S.L. Feng, P.F. Feng, F. Feng*, H.L. Zheng, J.F. Zhang, X.Y. Zhang*, Rotary ultrasonic rolling chamfer: impact on surface integrity and fatigue performance of load-bearing holes, Int. J. Fatigue, 203 (2026) 109269.

[2] J. Xu, P.F. Feng, Y.H. Gong, J.J. Wang, H.T. Yang, F. Feng*, Exploiting damage for inhibiting damage: A counterintuitive reasoning out of in-situ orthogonal cutting for brittle fiber composite,J. Mater. Process. Tech.,343 (2025) 118961.

[3] W.M. Zhou, P.F. Feng, W. Ji, Z.Y. Wang, Y. Ma, E.L. Jiang, H.T. Zha, Z.P. Cai, F. Feng*, Multiscale analysis on the wear process of cemented carbide tools during titanium alloy machining, Friction, 13 (2025) 9440921.

[4] Z. Zhu, P.F. Feng, M. Yuan, K. Zhou, J. Blumberg, E.L. Jiang, E. Uhlmann, F. Feng*, Functionalization and prediction of end milling surface topography based on a perspective decoupling chatter and forced vibration, J. Manuf. Process., 154 (2025) 563–576.

[5] Y.Y. Liang, P.F. Feng, Z.Y. Song, S.W. Zhu, T. Wang, J. Xu, Q.Z. Yue, E.L. Jiang, Y. Ma, G. Song, X.M. Yuan, F. Feng*, Wear mechanisms of straight blade tool by dual-periodic impact platform, Int. J. Mech. Sci., 288 (2025) 110031.

[6] N.S. Kang, H.W. Ma, F. Feng*, Q.H. Wu, J.J. Wang, K. Zhou, C.M. Wu, P.F. Feng, A multi-sensor tool wear monitoring method based on mechanism-data fusion for industrial scenario, Mech. Syst. Signal Proc., 234 (2025) 112834.

[7] J. Xu, B. Li, P.F. Feng, Q. Wang, F. Feng*, A novel method for AFRPs burrs removal: Principle of mechanochemo-induced fiber fracture, Chin. J. Aeronaut., 37 (2024) 522-538.

[8] G. Zhou, K. Zhou, J. Zhang, M. Yuan, X.H. Wang, P.F. Feng, M. Zhang*, F. Feng*, Digital modeling-driven chatter suppression for thin-walled part manufacturing, J. Intell. Manuf., 35 (2024) 289-305.

作 者：冯平法

责任编辑：杜蔚杰

责任校对：向映姣

审 核：张 强

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