田口方法—优化钻削参数
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2.4刀具与涂层
试验所用的钻头有：氮化钛（TiN）,微单层氮化铝钛（TiAlN）,多涂层TiAlN/TiN和无涂层的直径为6mm的M35高速钢（DIN 1897）钻头。刀具和涂层材料的技术规格见表2.单涂层和多涂层结构件图5.
3.试验设计与优化
3.1田口试验设计方法
Genichi Taguchi针对工程设计的特殊要求研究出一种统计设计方法。Taguchi提出设计过程应包括三个阶段：系统设计，参数设计和公差设计。在系统设计阶段，为了计算出实验所需的基本数值，应用理论知识和经验的概念是明确的。Taguchi把各种可变因素分类两类，即可控因素和噪声因素。可控因素指那些低成本即可控制的因素，比如：可控自由度或者电参数。噪声因素则是指那些难控制，或者高成本才能控制的因素。然而，在环境温度和参数在允许范围内变动的实验条件下，噪声因素是可以被消除的[22]。田口方法很好的解决了各种设计中的质量改进问题。在早些时候的一些案例研究中，田口方法仅用于过程设计中，而没有应用到产品设计中。即过去田口方法仅仅被认为是实验设计方法而不被认为是设计方法学[23]。
层数1 1 6
摩擦系数0.25 0.35 0.3
图 5 涂层机构 （a）单层 （b） 多层[21].
前两项确定了可能被使用的最小ＯＡ，但这将是最低分辨率和最低成本实验。实验者可能会选择更大的实验（具有更大的ＯＡ），这将具有更高的分辨率，但也非造成更高的成本费用[31].
在这项研究中，刀具（无涂层，氮化钛涂层，TiAlN-N-Nano涂层，TiAlN/TiN多涂层），切削速度（V），进给率（f），被选择作为表面粗糙度和轴向力值的控制因素，它们的相关数值见表3.
@2012 Elsevier Ltd.版权所有。
1.引言
奥氏体不锈钢广泛应用于化工，石油，食品，制药业，核能和不锈钢设备等[1,2]。然而，由于奥氏体不锈钢具有更高的塑韧性，强度，加工硬化率和更低的导热系数，所以其加工非常困难[2,3]。随着科技的发展，通过粉末冶金制造的涂层和非涂层高速钢正在被广泛应用于现代钻削加工[4]。近年来，由于涂层技术的重大突破，单或多涂层刀具已经开始应用于更高切削速度和进给率的机械加工中。因此，利用但层或多涂层刀具做了大量的研究[5]。因为氮化铝钛具有更高的抗氧化性[6-8]，韧性[9]，硬度和抗腐蚀性，他们已经研究出这种材料来作为钛氮涂层的替代品。另外，由于氮化铝钛具有低导热系数[7]和摩擦性[10-12]，其更适用于高速干式切削环境。在多涂层方面，不同材料的涂层一定规律的次序覆盖在刀具表面。各涂层之间产生的结合面导致到刀具的硬度和强度急剧增加[6]。测量氮化钛，碳化钛，单涂层，多涂层高速工具钢的显微硬度值，得出多涂层刀具的硬度是其中最高的[12]。
田口方法是用来找到机械制造过程中目标函数的最优值。对比传统的实验设计，田口方法利用一种特殊的OA设计以最小的实验次数来达到检验质量特性的目的[30]。使用哪种OA设计主要取决于以下几项，其优先次序如下[31]：
●控制因素的数量级各因素的相互作用。
●各因素的数量水平。
●期望的实验结果及或成本的限制。
图4 表面粗糙度测量
名义最优：SN=10log( )=20log( ) (2)
注意： 是变差系数的倒数，是用来测量质量分散程度的。对于越小越好特征，因为目标值m为零，所以不能转化为对数形式。因此，田口建议在如下方程：L=kE(y2) (3)
中引入期望损失。
假设有一组特征数：y1,y2,...,yn,则E(y2)的自然评估为：
机械与精密仪器工程学院
外文资料翻译
******
学号：**********
班级：机(卓)111
专业：机械设计制造及其自动化
***********************
2015年3月15 日
基于表面涂有单层或多层PVD材料的AISI 316 高速钢钻削刀具参数优化的田口方法
摘要：这篇文章主要通过应用田口方法优化钻削参数以获得最小的钻孔表面粗糙度和钻削过程中产生的轴向力。基于L16正交整列理论，在立式加工中心做了大量钻削加工实验。在相同的干式切削条件下，分别用表面涂有M35 HSS材料和表面无涂有M35 HSS材料的AISI 316不锈钢钢材的麻花钻进行试验。引入方差分析的方法来找出影响钻削表面粗糙度和轴向力的主要因素。实验得出了控制因素为刀具，切削速度和进给速度。经过16次实验，总结出，刀具是影响表面粗糙度的最主要因素，进给速度是影响轴向力的最主要因素。验证实验结果表明，田口方法对于优化钻削参数以改善表面粗糙度和轴向力是非常有效的。
田口非线性方法主要研究设计并初步确定最优的一组参数，是的产品具有更佳的性能[24]。田口方法主要被用于改善工业产品的质量，因其在这方面已被证实的成功[25]。然而，该方法的最终目的不是优化任何目标函数，而是降低其对不可控因素即噪声的敏感程度。所用到的目标函数是S/N最大值之比。这一方法把设计目标转到了设计过程的中间阶段，从而降低了影响设计的外部可变因素[26].有信噪比可得出最优的参数值，损耗函数能得出损失的补偿值。因此，S/N比和损耗函数就直接相关于质量测量[27]。质量损失可由损耗函数逼近，损耗函数即如下二次函数，它用一个具体的函数里计算经济损失。如果y代表与质量相关得变量，m是有限的目标值，则损失函数L(y)可以被定义为[28]：
对于涂层或非涂层钻削刀具，奥氏体钢具有难的机械加工特性和更低的导热系数，在钻削奥氏体不锈钢时，通过优化主要影响表面粗糙度和轴向力的钻削参数，该研究大大的降低了在立式加工中心实验的复杂性，费用以及时间。对于制造业中的许多不同应用，这种方法用来获得最优的加工参数也是可能的，比如：切削参数，刀具几何形状及材料，图层类型及材料，切削条件，还有用于提供更高的生产率及质量。而且，许多关于田口方法的科学研究很清楚地显示出了它的可靠性。因此，这种方法既可应用于制造业，又可以用到学术研究领域。
表3
切削参数及大小
特征切削参数
表2
刀具和涂层材料的技术规格。
高速钢涂层（TiN-PVD）高速钢涂层（单层TiAlN-PVD）高速钢涂层（TiAlN/TiN-PVD）
刀具材料M35 HSS M35 HSS M35 HSS
涂层厚度（μm）2.5 2.5 4
硬度（HV 0.05）2200 3400 3600
涂层结构Mono Mono Mutli
均方偏差：MSD= (来自百度文库)
这个公式指出了质量特征目标值的均方差。这里，更小数量级值仍总是大于其他值，并且理论目标值为零。最小有效值的实际值可以被定义为一个近似值[29]。为了与工程实际应用相联系，S/N比值在允许的情况下可以被设定得较大值，并且，对于越小值越好特征的采用以下变换：
越小越好：SN=-10log( ) (5)
表一
AISI 316化学成分
C Si Mn P S Cr Ni Mo Cu
0.05 0.380 0.971 0.039 0.006 16.58 9.94 2.156 0.321
钻削加工工人
图1.钻孔参数优化流程图
图3.钻削加工作用力
2.3表面粗糙度测量
使用SJ-301便携式表面测量量具测量每次试验钻孔的内孔表面粗糙度，并将所测得的表面粗糙度值的平均值作为评价标准。为了测量出表面粗糙度值，利用电火花线切割机将工件从经过孔轴线切开。从三个不同点分别沿平行于孔轴线测量表面粗糙度值，并取其平均值作为评价标准。表面粗糙度测量见图4.
表面粗糙度是衡量机械加工表面的一个重要的质量指标，它对于诸如：机械零部件的耐磨性，疲劳强度，摩擦系数，润滑，磨损率和耐腐蚀性有均有影响[13]。另外，根据材料的切削阻力说明，钻削所需的轴向力是最重要的参数，它决定了加工消耗的功率和能量。许多的参数影响切削力和表面粗糙度，如：切削速度，进给率，切削深度，刀具前角，刀尖半径和断屑槽几何形状。因此，很难得出一个切削力模型[14,15]。许多如，人工神经网络，多元回归分析和有限元分析已经得出分析模型和预算切削力和表面粗糙度。基于优化刀具参数的田口方法研究出一种不同以往方法的独一无二的有效的理论[16]。Kurt et al.[17]应用田口方法完成了在干式切削条件下对表面成形，孔径精度方面的刀具参数的优化。正交整列法，S/N比率，方差分析，回归方程分析被用来确定对于表面粗糙度和孔径参数的作用和最有水平。Tsao和Hocheng[18]负责预算和评估钻削合成材料的轴向力和表面粗糙度。他们使用的是田口方法和人工网络。实验结果表明进给速率和钻孔直径是决定轴向力的主要因素，同时进给速率和主轴转速主要影响表面粗糙度。Asilturk and Akkus[19]基于田口方法创造出最小化表面粗糙度的车削加工参数优化方法。并且他们的方法被引入应用到数控车床上。实验所用的是带涂层的标准AISI 4140刀具。使用反应曲面分类研究法（RSM），Nes_eli et al. [20]研究出了在车削加工AISI 1040钢中刀具几何形状对表面成形的影响。研究结果表明刀尖圆角半径是影响加工表面粗糙度的主要因素。
2.2轴向力测量
在钻削试验中，利用9257B型Ksitler压电测力计来次梁轴向力。来自测力计的信号传输至Ksiter 5070-A型多频段（8频段）放大器，然后存储到个人电脑上。测力计和工件被固定在数控加工机床工作台上。测量轴向力的实验布置键图2。
在钻削加工过程中会产生切削分力，即主切削力（Fc），轴向力（Ff）和径向力（Fr），三者见图三。钻头上两切削刃所受到的径向作用力可以认为相互平衡，因此仅有切削力和轴向力在加工过程中产生作用。因为钻削过程中所测得的主切削力大小远小于轴向力的大小。在这项研究中，虽然三个方向的分里均被测量，但只使用轴向力作为主要衡量机械加工功率的参数。
SN=-10log( ) (7)
注意：这里的目标值1/y为零。在这项应用中的田口方法包括有以下步骤：
●确定控制因素。
●确定每个控制因素的水平并选择近似的OA。
●在正交矩阵中填入可控因素值并指导实验。
●分析数据并确定控制因素的最优水平值。
●进行验证实验并得出置信区间。
●改善质量特性
3.2控制因素与正交真理的选择
其也可用于测量分贝。在越大越好测量类型中，较大的评估值往往取得其中更小值。理论上，得出的值没有上限，但在实际情况下，为了数据的正确性，需要有一些上限值。为了保持一致性，平均值被单做目标值[29].越大越好特征较小于越小越好特征，以下是期望损失L=kE(y2) 的评估：
越小越好模型：MSD= (6)
相应的S/N比变成[28]：
L(y)=k(y-m)2(1)
田口方法原本应用于通信与电子工程，后来引用相同的理论到实验设计中。S/N之比的概念在这两个应用中是很有用的，其通过减少可变因素和改善测量，提高了产品的质量。
S/N比将一些重复转化成一个可以当前变化数量和平均响应的值。一些S/N比有一个典型的特点：连续的或离散的；名义上是最好的，越小越好或者越大越好。田口建议，把该S/N之比的对数乘以10即可表示分贝的比率；这一应用在通信领域已有许多年了。因此，由于连续和名义最小这一特点，则要得出一个不变的期望值。这个不变的期望值就是所谓的名义目标值[29]。对于名义最好特点的S/N比可以定义为如下公式[28]:
2.试验方法
2.1钻削试验
在这项研究中，工件材料为AISI 316奥氏体不锈钢。工件尺寸为100×170×15 mm。AISI 316奥氏体不锈钢化学成分见表一。
在试验开始前，奥氏体不锈钢工件需消除任何表面缺陷。为了减少扭曲影响，设置钻削刀具刀尖与刀架距离为30 mm。为了确定所获的值，在所有试验中距离保持恒定不变。在不锈钢块上打一个盲孔。在每中试验条件下，打三个孔以对比轴向力和表面粗糙度。为了保持每次试验的初始条件，每次试验均使用新的钻头，试验采用Johnford VMC 850模型，三轴联动立式数控加工中心（最大转速为6000rpm，电动机功率为7.5kW）。试验分别在四种不同的切削速度（12,14,16和18m/min）和进给速率（0.1和0.12mm/rev）条件下进行，同时，孔深均保持为13mm。所有钻削试验均在干式切削条件下进行。钻削参数优化流程图见图1。
试验所用的钻头有：氮化钛（TiN）,微单层氮化铝钛（TiAlN）,多涂层TiAlN/TiN和无涂层的直径为6mm的M35高速钢（DIN 1897）钻头。刀具和涂层材料的技术规格见表2.单涂层和多涂层结构件图5.
3.试验设计与优化
3.1田口试验设计方法
Genichi Taguchi针对工程设计的特殊要求研究出一种统计设计方法。Taguchi提出设计过程应包括三个阶段：系统设计，参数设计和公差设计。在系统设计阶段，为了计算出实验所需的基本数值，应用理论知识和经验的概念是明确的。Taguchi把各种可变因素分类两类，即可控因素和噪声因素。可控因素指那些低成本即可控制的因素，比如：可控自由度或者电参数。噪声因素则是指那些难控制，或者高成本才能控制的因素。然而，在环境温度和参数在允许范围内变动的实验条件下，噪声因素是可以被消除的[22]。田口方法很好的解决了各种设计中的质量改进问题。在早些时候的一些案例研究中，田口方法仅用于过程设计中，而没有应用到产品设计中。即过去田口方法仅仅被认为是实验设计方法而不被认为是设计方法学[23]。
层数1 1 6
摩擦系数0.25 0.35 0.3
图 5 涂层机构 （a）单层 （b） 多层[21].
前两项确定了可能被使用的最小ＯＡ，但这将是最低分辨率和最低成本实验。实验者可能会选择更大的实验（具有更大的ＯＡ），这将具有更高的分辨率，但也非造成更高的成本费用[31].
在这项研究中，刀具（无涂层，氮化钛涂层，TiAlN-N-Nano涂层，TiAlN/TiN多涂层），切削速度（V），进给率（f），被选择作为表面粗糙度和轴向力值的控制因素，它们的相关数值见表3.
@2012 Elsevier Ltd.版权所有。
1.引言
奥氏体不锈钢广泛应用于化工，石油，食品，制药业，核能和不锈钢设备等[1,2]。然而，由于奥氏体不锈钢具有更高的塑韧性，强度，加工硬化率和更低的导热系数，所以其加工非常困难[2,3]。随着科技的发展，通过粉末冶金制造的涂层和非涂层高速钢正在被广泛应用于现代钻削加工[4]。近年来，由于涂层技术的重大突破，单或多涂层刀具已经开始应用于更高切削速度和进给率的机械加工中。因此，利用但层或多涂层刀具做了大量的研究[5]。因为氮化铝钛具有更高的抗氧化性[6-8]，韧性[9]，硬度和抗腐蚀性，他们已经研究出这种材料来作为钛氮涂层的替代品。另外，由于氮化铝钛具有低导热系数[7]和摩擦性[10-12]，其更适用于高速干式切削环境。在多涂层方面，不同材料的涂层一定规律的次序覆盖在刀具表面。各涂层之间产生的结合面导致到刀具的硬度和强度急剧增加[6]。测量氮化钛，碳化钛，单涂层，多涂层高速工具钢的显微硬度值，得出多涂层刀具的硬度是其中最高的[12]。
田口方法是用来找到机械制造过程中目标函数的最优值。对比传统的实验设计，田口方法利用一种特殊的OA设计以最小的实验次数来达到检验质量特性的目的[30]。使用哪种OA设计主要取决于以下几项，其优先次序如下[31]：
●控制因素的数量级各因素的相互作用。
●各因素的数量水平。
●期望的实验结果及或成本的限制。
图4 表面粗糙度测量
名义最优：SN=10log( )=20log( ) (2)
注意： 是变差系数的倒数，是用来测量质量分散程度的。对于越小越好特征，因为目标值m为零，所以不能转化为对数形式。因此，田口建议在如下方程：L=kE(y2) (3)
中引入期望损失。
假设有一组特征数：y1,y2,...,yn,则E(y2)的自然评估为：
机械与精密仪器工程学院
外文资料翻译
******
学号：**********
班级：机(卓)111
专业：机械设计制造及其自动化
***********************
2015年3月15 日
基于表面涂有单层或多层PVD材料的AISI 316 高速钢钻削刀具参数优化的田口方法
摘要：这篇文章主要通过应用田口方法优化钻削参数以获得最小的钻孔表面粗糙度和钻削过程中产生的轴向力。基于L16正交整列理论，在立式加工中心做了大量钻削加工实验。在相同的干式切削条件下，分别用表面涂有M35 HSS材料和表面无涂有M35 HSS材料的AISI 316不锈钢钢材的麻花钻进行试验。引入方差分析的方法来找出影响钻削表面粗糙度和轴向力的主要因素。实验得出了控制因素为刀具，切削速度和进给速度。经过16次实验，总结出，刀具是影响表面粗糙度的最主要因素，进给速度是影响轴向力的最主要因素。验证实验结果表明，田口方法对于优化钻削参数以改善表面粗糙度和轴向力是非常有效的。
田口非线性方法主要研究设计并初步确定最优的一组参数，是的产品具有更佳的性能[24]。田口方法主要被用于改善工业产品的质量，因其在这方面已被证实的成功[25]。然而，该方法的最终目的不是优化任何目标函数，而是降低其对不可控因素即噪声的敏感程度。所用到的目标函数是S/N最大值之比。这一方法把设计目标转到了设计过程的中间阶段，从而降低了影响设计的外部可变因素[26].有信噪比可得出最优的参数值，损耗函数能得出损失的补偿值。因此，S/N比和损耗函数就直接相关于质量测量[27]。质量损失可由损耗函数逼近，损耗函数即如下二次函数，它用一个具体的函数里计算经济损失。如果y代表与质量相关得变量，m是有限的目标值，则损失函数L(y)可以被定义为[28]：
对于涂层或非涂层钻削刀具，奥氏体钢具有难的机械加工特性和更低的导热系数，在钻削奥氏体不锈钢时，通过优化主要影响表面粗糙度和轴向力的钻削参数，该研究大大的降低了在立式加工中心实验的复杂性，费用以及时间。对于制造业中的许多不同应用，这种方法用来获得最优的加工参数也是可能的，比如：切削参数，刀具几何形状及材料，图层类型及材料，切削条件，还有用于提供更高的生产率及质量。而且，许多关于田口方法的科学研究很清楚地显示出了它的可靠性。因此，这种方法既可应用于制造业，又可以用到学术研究领域。
表3
切削参数及大小
特征切削参数
表2
刀具和涂层材料的技术规格。
高速钢涂层（TiN-PVD）高速钢涂层（单层TiAlN-PVD）高速钢涂层（TiAlN/TiN-PVD）
刀具材料M35 HSS M35 HSS M35 HSS
涂层厚度（μm）2.5 2.5 4
硬度（HV 0.05）2200 3400 3600
涂层结构Mono Mono Mutli
均方偏差：MSD= (来自百度文库)
这个公式指出了质量特征目标值的均方差。这里，更小数量级值仍总是大于其他值，并且理论目标值为零。最小有效值的实际值可以被定义为一个近似值[29]。为了与工程实际应用相联系，S/N比值在允许的情况下可以被设定得较大值，并且，对于越小值越好特征的采用以下变换：
越小越好：SN=-10log( ) (5)
表一
AISI 316化学成分
C Si Mn P S Cr Ni Mo Cu
0.05 0.380 0.971 0.039 0.006 16.58 9.94 2.156 0.321
钻削加工工人
图1.钻孔参数优化流程图
图3.钻削加工作用力
2.3表面粗糙度测量
使用SJ-301便携式表面测量量具测量每次试验钻孔的内孔表面粗糙度，并将所测得的表面粗糙度值的平均值作为评价标准。为了测量出表面粗糙度值，利用电火花线切割机将工件从经过孔轴线切开。从三个不同点分别沿平行于孔轴线测量表面粗糙度值，并取其平均值作为评价标准。表面粗糙度测量见图4.
表面粗糙度是衡量机械加工表面的一个重要的质量指标，它对于诸如：机械零部件的耐磨性，疲劳强度，摩擦系数，润滑，磨损率和耐腐蚀性有均有影响[13]。另外，根据材料的切削阻力说明，钻削所需的轴向力是最重要的参数，它决定了加工消耗的功率和能量。许多的参数影响切削力和表面粗糙度，如：切削速度，进给率，切削深度，刀具前角，刀尖半径和断屑槽几何形状。因此，很难得出一个切削力模型[14,15]。许多如，人工神经网络，多元回归分析和有限元分析已经得出分析模型和预算切削力和表面粗糙度。基于优化刀具参数的田口方法研究出一种不同以往方法的独一无二的有效的理论[16]。Kurt et al.[17]应用田口方法完成了在干式切削条件下对表面成形，孔径精度方面的刀具参数的优化。正交整列法，S/N比率，方差分析，回归方程分析被用来确定对于表面粗糙度和孔径参数的作用和最有水平。Tsao和Hocheng[18]负责预算和评估钻削合成材料的轴向力和表面粗糙度。他们使用的是田口方法和人工网络。实验结果表明进给速率和钻孔直径是决定轴向力的主要因素，同时进给速率和主轴转速主要影响表面粗糙度。Asilturk and Akkus[19]基于田口方法创造出最小化表面粗糙度的车削加工参数优化方法。并且他们的方法被引入应用到数控车床上。实验所用的是带涂层的标准AISI 4140刀具。使用反应曲面分类研究法（RSM），Nes_eli et al. [20]研究出了在车削加工AISI 1040钢中刀具几何形状对表面成形的影响。研究结果表明刀尖圆角半径是影响加工表面粗糙度的主要因素。
2.2轴向力测量
在钻削试验中，利用9257B型Ksitler压电测力计来次梁轴向力。来自测力计的信号传输至Ksiter 5070-A型多频段（8频段）放大器，然后存储到个人电脑上。测力计和工件被固定在数控加工机床工作台上。测量轴向力的实验布置键图2。
在钻削加工过程中会产生切削分力，即主切削力（Fc），轴向力（Ff）和径向力（Fr），三者见图三。钻头上两切削刃所受到的径向作用力可以认为相互平衡，因此仅有切削力和轴向力在加工过程中产生作用。因为钻削过程中所测得的主切削力大小远小于轴向力的大小。在这项研究中，虽然三个方向的分里均被测量，但只使用轴向力作为主要衡量机械加工功率的参数。
SN=-10log( ) (7)
注意：这里的目标值1/y为零。在这项应用中的田口方法包括有以下步骤：
●确定控制因素。
●确定每个控制因素的水平并选择近似的OA。
●在正交矩阵中填入可控因素值并指导实验。
●分析数据并确定控制因素的最优水平值。
●进行验证实验并得出置信区间。
●改善质量特性
3.2控制因素与正交真理的选择
其也可用于测量分贝。在越大越好测量类型中，较大的评估值往往取得其中更小值。理论上，得出的值没有上限，但在实际情况下，为了数据的正确性，需要有一些上限值。为了保持一致性，平均值被单做目标值[29].越大越好特征较小于越小越好特征，以下是期望损失L=kE(y2) 的评估：
越小越好模型：MSD= (6)
相应的S/N比变成[28]：
L(y)=k(y-m)2(1)
田口方法原本应用于通信与电子工程，后来引用相同的理论到实验设计中。S/N之比的概念在这两个应用中是很有用的，其通过减少可变因素和改善测量，提高了产品的质量。
S/N比将一些重复转化成一个可以当前变化数量和平均响应的值。一些S/N比有一个典型的特点：连续的或离散的；名义上是最好的，越小越好或者越大越好。田口建议，把该S/N之比的对数乘以10即可表示分贝的比率；这一应用在通信领域已有许多年了。因此，由于连续和名义最小这一特点，则要得出一个不变的期望值。这个不变的期望值就是所谓的名义目标值[29]。对于名义最好特点的S/N比可以定义为如下公式[28]:
2.试验方法
2.1钻削试验
在这项研究中，工件材料为AISI 316奥氏体不锈钢。工件尺寸为100×170×15 mm。AISI 316奥氏体不锈钢化学成分见表一。
在试验开始前，奥氏体不锈钢工件需消除任何表面缺陷。为了减少扭曲影响，设置钻削刀具刀尖与刀架距离为30 mm。为了确定所获的值，在所有试验中距离保持恒定不变。在不锈钢块上打一个盲孔。在每中试验条件下，打三个孔以对比轴向力和表面粗糙度。为了保持每次试验的初始条件，每次试验均使用新的钻头，试验采用Johnford VMC 850模型，三轴联动立式数控加工中心（最大转速为6000rpm，电动机功率为7.5kW）。试验分别在四种不同的切削速度（12,14,16和18m/min）和进给速率（0.1和0.12mm/rev）条件下进行，同时，孔深均保持为13mm。所有钻削试验均在干式切削条件下进行。钻削参数优化流程图见图1。