数控车床加工工艺参数优化方法探讨

引言

随着制造业对加工质量和效率要求的不断提高，数控车床加工工艺参数的优化显得尤为重要。传统依靠经验选择参数的方法难以适应复杂工况和多目标优化需求。加工参数间存在复杂的交互作用，单一参数调整往往导致性能的此消彼长，如何科学分析影响因素，建立系统的优化方法，实现加工参数的最优组合，成为提升数控车削加工能力的关键。现代试验设计方法和智能优化算法为解决这一问题提供了新途径。

1 数控车床加工工艺参数的影响因素分析

数控车床加工工艺参数对零件质量和生产效率具有决定性影响，切削速度作为关键参数，直接影响工件表面粗糙度和刀具寿命，过高的切削速度导致刀具过快磨损，而过低则降低生产效率。进给量则主要影响表面质量和加工精度，合理的进给量设置能够平衡加工效率与表面粗糙度要求；背吃刀量对切削力和加工稳定性影响显著，过大的背吃刀量易引起振动和刀具崩刃，过小则会增加加工时间；加工材料硬度与均匀性、刀具材质与几何参数、切削液选择与供给方式、机床刚性与精度同样是影响工艺参数选择的重要因素。切削理论研究表明，切削速度与表面粗糙度、刀具寿命之间存在非线性关系，进给量与切削力呈正相关性，背吃刀量增加导致切削温度升高，参数间的复杂交互作用使优化过程必须综合考虑多种因素的影响，以寻求整体最优解。

2 数控车床加工工艺参数优化方法研究

2.1 基于试验设计的工艺参数优化方法

基于试验设计的工艺参数优化方法，通过系统性实验安排，实现对加工参数的科学优化。正交试验法作为常用方法，能够在较少试验次数下确定各参数对加工质量的影响权重，以 45 号钢车削为例，通过 L ₉ (34) 正交表设计，将切削速度 (80-120m/min) 、进给量(0.1-0.2mm/r) 和背吃刀量 (0.5-1.5mm) 作为变量因素，对表面粗糙度和加工效率进行综合评价，发现切削速度对表面质量的贡献率达62% ，而进给量对加工效率的影响达 57% 。响应面法则通过建立参数与加工指标间的二次回归模型，寻找最优参数组合。其简化数学模型为：

R_a=f(ν,f^*,a_p)

式中： R_α 为表面粗糙度， μm;ν 为切削速度， m/min ； f 为进给量，mm/r ； a_p 为背吃刀量， mm 。

在铝合金薄壁件加工中，响应面法建立的加工模型预测精度达93.7% ，优化后表面粗糙度改善 21% 。田口方法引入信噪比概念，增强参数优化的稳健性，在不锈钢车削中应用田口方法使刀具寿命波动从 ±17% 降至 ±8%^[1 ]。单因素试验虽简单直观，但难以揭示参数交互作用，而全因素试验虽全面但试验量大，实际应用中常结合经验与统计方法，选择适当试验设计方案。

2.2 智能算法在加工参数优化中的应用

智能算法在数控车床加工参数优化中表现出卓越能力，尤其适用于多目标、高维度、非线性优化问题，遗传算法通过模拟自然选择原理，对参数组合进行迭代优化。在高强度钢车削加工中，遗传算法优化参数比传统经验选择提高加工效率 18.3% ，延长刀具寿命25.7% ；粒子群算法利用群体智能，快速收敛于全局最优解，在钛合金薄壁件车削参数优化中，仅需 65 代迭代即可获得表面粗糙度和几何精度的平衡解，优化效果比人工经验提高 31.2%^[2 ]。

人工神经网络与模糊逻辑结合的神经 - 模糊系统，能够处理加工过程中的不确定性，建立切削参数与加工质量间的隐含映射关系，实际应用表明，在复杂曲面车削中，基于 BP 神经网络的参数优化使表面粗糙度预测误差降至 5% 以内。蚁群算法在解决多约束条件下的参数优化问题中展现优势，通过引入启发式信息提高收敛速度，案例分析显示，蚁群算法优化的热处理钢车削参数比传统方法降低加工成本 12.6% ，减少加工时间 9.3% ，同时保证产品质量要求。

3 优化参数的工程应用效果评估

3.1 优化参数在典型零部件加工中的应用案例

优化后的数控车床加工参数在实际工程应用中，展现出显著效益。某精密零部件制造企业应用响应面法优化的车削参数组合（切削速度 120m/min ，进给量 0.15mm/r ，背吃刀量 0.8mm ）加工 45 号钢轴类零件，表面粗糙度由原来的 Ra3.2μm 提升至 Ral.6μm ，尺寸一致性提高 28% ，同时刀具寿命延长 35% 。汽车变速箱壳体加工中，基于遗传算法优化的参数方案使加工节拍从 46 分钟减少至37 分钟，材料利用率提高 6.7% ，年节约成本达 46 万元；航空发动机叶片生产线采用神经网络优化的参数控制系统，使加工合格率从92.5% 提升至 98.3% ，返修率下降 62% ，加工效率提高 23% 。优化参数使机床维护周期延长 15% ，设备振动降低 8.3% ，加工噪声减小 4.5dB ，显著改善了车间工作环境，不同行业的应用案例表明，参数优化技术具有广泛适用性，能适应多种加工材料和复杂工况要求。

3.2 参数优化的经济效益与综合评价

参数优化带来的经济效益主要体现在三方面：提高产品质量一致性减少质量波动；延长刀具寿命降低工装成本；提升加工效率缩短生产周期。数据统计显示，优化参数应用于批量生产时，刀具采购成本平均降低 22.5% ，设备利用率提高 14.8% ，产品合格率提升5.3%-8.7% ，中小型制造企业采用优化参数后，年均节约加工成本约 12-18 万元，投资回报期仅为 3-6 个月 [3]。大型制造集团全面应用参数优化技术，年度经济效益可达百万级别，环保效益方面，优化参数降低了电力消耗约 7.2% ，减少切削液使用量 13.5% ，实现了节能减排与经济效益的双赢。综合评估显示，相比传统经验选参，科学优化的工艺参数能够实现加工质量与效率的最佳平衡，为制造企业带来 15%-30% 的综合效益提升，推动制造业向高质高效方向发展。

结语

数控车床加工工艺参数优化是一项系统工程，需综合考虑多种影响因素。试验设计方法能高效识别关键参数及其影响权重，智能算法则在处理多目标非线性优化问题上，具有独特优势。两类方法相结合，能够实现参数优化的高效与精准，工程应用证明，优化后的参数组合不仅提高了产品质量，还显著降低了生产成本，基于数字孪生技术的参数优化和虚拟仿真验证是新兴研究热点，结合 5G与工业互联网的远程参数监控与调整也具备广阔应用前景。未来研究方向应关注在线自适应参数优化，实现车削加工过程的智能化与数字化，进一步提升制造业核心竞争力。

参考文献

[1] 凌廷喜, 覃启路, 钟海雄. 数控车床加工薄壁零件的工艺参数分析 [J]. 南方农机 ,2025,56(06):189-192.

[2] 王有吉 . 数控车床加工中螺纹切削技术的误差控制研究[J]. 中国机械 ,2024,(35):64-67.

王姝英. 数控车床加工EN-36C 合金钢工艺参数实验分析[J].设备管理与维修 ,2023,(24):54-56.

作 者 简 介： 刘 士 朵， 男， 汉， 山 东 省 菏 泽 市，372926199204285730，湖北省钟祥市，讲师，本科，机械。