鈷合金和鈷鉻鉬合金的加工研究—Ⅰ

人們對鈷合金和鈷鉻鉬合金（CoCrMo alloys）的加工研究在很久以前就已經開始，這些合金被廣泛用於製造業和航空航太業。此前，所有的研究都集中在改善材料性能上，如硬度、韌性、強度、耐磨性、耐腐蝕性和耐高溫性。CoCrMo合金是鈷家族的一種改進材料，被用於各種生物醫學應用。

正如以前的研究人員所報告的那樣，與鈦、不銹鋼和英科鎳合金相比，對這些材料，特別是鈷鉻鉬合金的加工研究仍然有限。通常CoCrMo合金的加工是通過非傳統的加工技術，如放電加工（EDM）、雷射光束機（LBM）和傳統的加工技術，如車、銑、磨加工工藝。

（圖片來源：Modern Aspects of Electrochemistry No. 53）

在過往幾年裡，面銑和車銑是研究人員對鈷合金的主要操作，同時也建立了最佳的切削條件，直到2013年，CoCrMo合金被引入。這種合金由於含有大量的鎳，而鎳是一種可能引起人體過敏反應的高危元素，因此被認為是取代鈷合金的極具潛力的金屬生物材料之一。鈷鉻鉬合金有望用於使用加工操作製造的植入物和醫療設備，特別是為了達到所需的表面光潔度和尺寸精度。

不同的研究人員探索了各種加工方法和建模技術來優化切削條件，以預測加工性能並實現更高的效率。Aykut等採用設計實驗法（DOE）研究了在幹式加工中使用PVD塗層和無塗層硬質合金刀具對衛星6號超級合金進行對稱面銑加工時，加工條件對刀具磨損、切削力和切屑形態的影響。研究結果表明，切削深度和額定進給量對刀具磨損和切削力有很大影響。隨著進給率的變化，在切口邊緣觀察到了切屑形成和切屑形態的變化。

Bagci和Aykut採用田口方法研究了面銑加工stellite合金時切削條件對表面粗糙度的影響。結果表明，表面粗糙度值受切削速度、進給率和切削深度的影響很大。遺傳優化神經網路系統（GONNS）、遺傳演算法（GA）、人工神經網路（ANN）、回應面方法學（RSM）是其他用於優化加工操作中的工藝參數的建模技術。

Aykut等通過使用ANN模型，在乾燥條件下使用無塗層硬質合金刀具，對stellite合金的對稱面銑進行了可加工性測試。切削力是通過進給率、切削速度和切削深度來預測的。隨後，Aykut等使用兩種模型研究了表面粗糙度、切削力和加工參數之間的關係。

（圖片來源：Modern Aspects of Electrochemistry No. 53）

參考來源：Zaman H A, Sharif S, Kim D W, et al. Machinability of cobalt-based and cobalt chromium molybdenum alloys-a review[J]. Procedia Manufacturing, 2017, 11: 563-570.

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