引言

鈦合金因比強(qiáng)度高、耐腐蝕性好、熱強(qiáng)度高等一系列優(yōu)異的性能，在航空航天、國(guó)防工業(yè)等高端裝備制造領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]。銑削是鈦合金結(jié)構(gòu)件加工中最常用的方法之一。但是，由于鈦合金切削過(guò)程溫度高、切削力大、刀具易磨損等，鈦合金的加工表面質(zhì)量很難控制[2]。探明鈦合金銑削加工表面形貌特征及其對(duì)切削參數(shù)的響應(yīng)規(guī)律，對(duì)實(shí)現(xiàn)鈦合金加工表面質(zhì)量調(diào)控和提升鈦合金結(jié)構(gòu)件服役性能具有重要理論和實(shí)踐意義。

銑削加工表面形貌的創(chuàng)成取決于多種因素，如切削參數(shù)、刀具材料、刀具磨損程度等，其中切削工藝參數(shù)的優(yōu)選是最直接和有效的方法[3]。目前，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)TC4鈦合金銑削加工表面形貌及參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行了一系列的研究。文獻(xiàn)[4]對(duì)TC4鈦合金進(jìn)行了銑削加工，發(fā)現(xiàn)每齒進(jìn)給量 f 對(duì)表面粗糙度 R_a 的影響最 大 ，最 優(yōu) 的 銑 削 參 數(shù) 組 合 為 ：銑 削 速 度v_c = 100 m/min，徑 向 切 深 a_e = 4.3 mm，每 齒 進(jìn) 給 量f_z = 0.02 mm/齒，軸向切深 a_p = 0.05 mm，可獲得的表面粗糙度 R_a = 0.17 μm。文獻(xiàn)[5]通過(guò)開(kāi)展側(cè)銑實(shí)驗(yàn)，研究 了 不 同 切 削 速 度 v_c (48~108 m/min) 以 及 進(jìn) 給 量f (0.04~0.06 mm/r) 下的TC4鈦合金的表面粗糙度 R_a。

結(jié)果表明，在較高的切削速度和較低的進(jìn)給量下，表面粗糙度降低了 20% 以上。文獻(xiàn)[6]對(duì)TC4鈦合金進(jìn)行了不同切削速度 v_c（30 mm/min 和 60 mm/min）和每齒進(jìn)給量 f_z（0.01 mm/齒和 0.05 mm/齒）的銑削實(shí)驗(yàn)，并分析了銑削表面粗糙度 S_a 的變化規(guī)律。結(jié)果表明，f_z 對(duì) S_a 的影響大于 v_c，較低的切削速度和進(jìn)給速度可以獲得較低的表面粗糙度，即較高的表面質(zhì)量。

在切削工藝參數(shù)的優(yōu)化方法研究方面，文獻(xiàn)[7]基于遺傳算法以磨損量、表面粗糙度和材料去除率為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì) AISI 1040 鋼切削參數(shù)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化，獲得了最優(yōu)切削參數(shù)組合，預(yù)測(cè)誤差在 2% 以下。文獻(xiàn)[8]以銑削力和材料去除率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)TC4鈦合金加工參數(shù)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化，得 到 了 最 優(yōu) 參 數(shù) 組 合 ：v_c = 120 m/min，a_e = 1 mm，f_z = 0.04 mm/z，a_p = 10 mm。文獻(xiàn)[9]以TC4鈦合金銑削力和材料去除率為優(yōu)化目標(biāo)，基于遺傳算法得到了加工參數(shù)的最優(yōu)解集。文獻(xiàn)[10]以銑削力、粗糙度、材料去除率建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型，采用遺傳算法求解獲得了最優(yōu)銑削參數(shù)解集，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可行性。

為實(shí)現(xiàn)面向側(cè)銑加工表面形貌的切削工藝參數(shù)優(yōu)選，本文主要開(kāi)展TC4鈦合金側(cè)銑加工實(shí)驗(yàn)研究。

從銑削加工表面微觀缺陷、表面粗糙度隨切削參數(shù)的響應(yīng)規(guī)律和基于遺傳算法的工藝參數(shù)優(yōu)化 3個(gè)方面進(jìn)行研究，為T(mén)C4鈦合金側(cè)銑加工實(shí)踐提供依據(jù)。

1、TC4鈦合金側(cè)銑加工實(shí)驗(yàn)

試驗(yàn)材料為T(mén)C4鈦合金鍛坯，規(guī)格尺寸為30mm×30mm×5mm。材料微觀組織結(jié)構(gòu)和EDS能譜如圖1所示。

圖中可以看出，TC4鈦合金是α+β型雙相鈦合金，α相為基體相呈灰暗色，β相為強(qiáng)化相附著在基體上，呈亮白色。TC4鈦合金主要物理力學(xué)性能如表 1所列。

側(cè)銑加工實(shí)驗(yàn)在型號(hào)為GJ SEIKO LM-6050 的數(shù)控機(jī)床上進(jìn)行。加工刀具選用直徑為50mm的直角六齒可轉(zhuǎn)位銑刀，刀片選用 Kennametal 公司生產(chǎn)的硬質(zhì) 合 金 AlTiN（PVD）涂 層 刀 片（APPT1135PESR-FSKC522M），其有效切削長(zhǎng)度為 11 mm。考慮到干切削方式可以避免切削液阻力引起的排屑不暢，保證加工精度的同時(shí)，可解決鈦合金加工液冷成本高、污染環(huán)境等方面的問(wèn)題。因此，實(shí)驗(yàn)加工方式選擇干式銑削。側(cè)銑加工實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖2所示。

采用 S-4800 冷場(chǎng)發(fā)射掃描電子顯微鏡和基恩士形狀測(cè)量激光顯微系統(tǒng) VK-X260K 觀測(cè)銑削后的表面形貌，測(cè)量三維表面粗糙度 S_a 以及沿進(jìn)給方向的二維表面粗糙度R_a。

采用三因素四水平 L16（43）正交實(shí)驗(yàn)方法開(kāi)展實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)考察因素分別為主軸轉(zhuǎn)速 n、徑向切深 a_e和每轉(zhuǎn)進(jìn)給量f。具體實(shí)驗(yàn)方案如表2所列。

2 、結(jié)果與分析

2.1 加工表面缺陷

不同銑削條件下獲得的加工表面形貌圖及其對(duì)應(yīng)的三維高度云圖如圖3所示。

從圖 3可以看出，加工表面呈現(xiàn)均勻分布的棱線，這是銑刀和工件之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的進(jìn)給痕跡，相鄰進(jìn)給痕跡之間的距離由進(jìn)給速率決定。由于銑刀后角的影響，在相鄰的進(jìn)給痕跡之間產(chǎn)生了沿進(jìn)給方向的劃痕。進(jìn)給刀痕和表面劃痕可歸結(jié)為側(cè)銑加工表面固有缺陷，此類(lèi)缺陷分布規(guī)律是由刀具幾何特征和刀具-工件相對(duì)運(yùn)動(dòng)形成的。

此外，加工表面還觀察到黏附顆粒、隨機(jī)劃痕和微小裂紋等缺陷。黏附顆粒可能是微小的切屑或者是從刀具上脫落的硬質(zhì)點(diǎn)等[11]。對(duì)銑削表面的黏附顆粒進(jìn)行能譜檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如圖 4 所示。圖 4 a）發(fā)現(xiàn)其成分與TC4鈦合金基體材料基本相同。可以推斷，黏附顆粒主要是在側(cè)銑過(guò)程中高溫的微切屑黏附到表面而形成。表面上還存在一些隨機(jī)方向的劃痕，這是從銑刀上剝落的硬質(zhì)點(diǎn)、積屑瘤或者切屑在銑削表面滑擦產(chǎn)生[12-13]。圖 4 b）中，劃痕的能譜分析結(jié)果與TC4鈦合金的基體材料基本相同。可以推斷，隨機(jī)無(wú)定向劃痕是由積屑瘤或碎屑在刀具和工件之間的接觸面滑擦形成。此外，在干式銑削的條件下，由于加工區(qū)域中存在較高的熱應(yīng)力和機(jī)械應(yīng)力，銑削表面便產(chǎn)生了微小裂紋[14]。

2.2 銑削表面粗糙度

不同銑削工藝條件下，加工表面粗糙度 R_a和 S_a隨切削工藝參數(shù)的響應(yīng)規(guī)律如圖5所示。

圖 5 a）中，表面粗糙度 R_a 的值隨著主軸轉(zhuǎn)速 n 從400 r/min 增加到 900 r/min 而減小，并在 n = 900 r/min時(shí) 達(dá) 到 最 小 值（R_a = 0.944 μm）。 當(dāng) 主 軸 轉(zhuǎn) 速 超 過(guò)900 r/min 時(shí)，表面粗糙度呈上升趨勢(shì)。主軸速度的增加意味著材料變形率的增加，這將導(dǎo)致在銑削過(guò)程中產(chǎn)生更多的熱量。銑刀和工件接觸表面之間的熱量積累會(huì)軟化TC4鈦合金材料，材料的塑性流動(dòng)使得銑削后的表面粗糙度有所降低[15]。但當(dāng)主軸速度繼續(xù)增加時(shí)，刀具與工件接觸表面上積聚的熱量將難以快速消散，導(dǎo)致切屑與銑刀、加工表面間的黏附力增加，從而增加了銑削力[16]。此外，在較高的主軸轉(zhuǎn)速下，應(yīng)變硬化和應(yīng)變率硬化對(duì)銑削力的影響大于熱軟化，這也導(dǎo)致銑削力呈上升趨勢(shì)[17]。銑削力的增加會(huì)使刀具產(chǎn)生顫振現(xiàn)象[18]，影響了加工的精度，從而惡化了銑削表面質(zhì)量，導(dǎo)致表面粗糙度的增加。

圖 6 為主軸轉(zhuǎn)速 900 r/min 和 1 150 r/min 下觀測(cè)的加工表面形貌圖。可以看出，隨著主軸轉(zhuǎn)速的增加，銑削表面質(zhì)量降低。在 n = 1150 r/min 時(shí)獲得的表面高度波動(dòng)遠(yuǎn)大于在 n = 900 r/min 處獲得的表面高波動(dòng)，并且表面上黏附顆粒數(shù)量大于在 n = 900 r/min 下獲得的。

在圖 5 b）中，隨著徑向切深 ae 由 0.2 mm 增加到0.4 mm，表面粗糙度 R_a 的值先是減小了 1.88%，然后顯著增加。一方面，工件在加工之前進(jìn)行了預(yù)加工以找平加工面。銑刀和工件表面之間的擠壓和摩擦?xí)?dǎo)致表面纖維化，從而硬化了待加工表面[19-20]。另一方面，TC4鈦合金的化學(xué)活性非常高，很容易與空氣中的元素反應(yīng)，產(chǎn)生表面硬化層，這也導(dǎo)致了表面硬度的增加[21]。因此，適當(dāng)增加徑向切削深度會(huì)使銑刀在一定程度上避免產(chǎn)生表面硬化層，從而更容易切削材料，使表面粗糙度值略微下降。但銑削過(guò)程中，材料剪切區(qū)的橫截面積會(huì)隨著徑向切深的增加而增加，并且單位時(shí)間材料去除率的增加將導(dǎo)致銑削力的增加，從而使表面粗糙度增加。圖 7 為徑向切深 0.3 mm 和0.4 mm 下觀測(cè)的加工表面三維形貌圖，徑向切深的增加導(dǎo)致表面上黏附顆粒、劃痕的增加和表面質(zhì)量的惡化。當(dāng)徑向切深 a_e超過(guò)0.4 mm時(shí)，表面粗糙度呈下降趨勢(shì)。這可解釋為擠壓變形的進(jìn)一步增加使銑削溫度升高，表面熱軟化效應(yīng)變得顯著[22]。因此，表面材料更容易去除，并且表面質(zhì)量得到改善。

在圖 5 c）中，隨著進(jìn)給量 f 從 0.06 mm/r 增加到0.14 mm/r，表面粗糙度 R_a 的值增大了 19.9%。這是由于銑刀在進(jìn)給方向上每單位切削面積的切削時(shí)間減少，加工表面上相鄰峰和谷之間的間距和形態(tài)差異增加。銑刀在加工表面上的殘余高度也有所增加，最終導(dǎo)致表面粗糙度增加。特別是在圖 3 中，進(jìn)給痕跡間的不均勻間距會(huì)惡化表面質(zhì)量，這可歸因于銑削力的增加使銑刀在加工過(guò)程中產(chǎn)生了振動(dòng)[23]。當(dāng)進(jìn)給量 f超過(guò) 0.14 mm/r 時(shí)，表面粗糙度 R_a 呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)。這可歸因?yàn)殂娤鳒囟茸兏哕浕薚C4鈦合金材料[24]，

從而使材料更容易去除，表面粗糙度降低。另一種可能是涂抹效應(yīng)[25]，效應(yīng)降低了工件表面峰值的高度，從而使表面粗糙度 R_a 降低。較高的機(jī)械載荷和熱載荷促使了這種現(xiàn)象的發(fā)生。圖 8 為進(jìn)給量 0.14 mm/r和 0.18 mm/r 下觀測(cè)的加工表面三維形貌。隨著進(jìn)給量的增加，銑削表面上后刀面引起的劃痕變得更加清晰均勻，表明表面質(zhì)量有所改善。

從圖 5 還可以看出，粗糙度 S_a 的值都高于沿進(jìn)給方向的粗糙度 R_a，S_a與 R_a隨銑削參數(shù)有類(lèi)似的變化趨勢(shì)，但并不完全相同。圖5 a）中，表面粗糙度S_a隨主軸轉(zhuǎn)速具有先降低后增加的相同趨勢(shì)，并在 n = 900 r/min時(shí)達(dá)到最小值（Sa = 1.250 μm）；圖 5 b）中，隨著徑向切深 a_e 由 0.2 mm 增 加 到 0.3 mm，粗 糙 度 S_a 增 大 了0.75%，這與粗糙度 Ra 的變化趨勢(shì)恰恰相反；圖 5 c）中，當(dāng)進(jìn)給量 f 超過(guò) 0.14 mm/r 時(shí)，粗糙度 S_a 的值反而呈上升趨勢(shì)，這是因?yàn)門(mén)C4鈦合金側(cè)銑表面不僅包含沿著進(jìn)給方向的表面特征，還包括垂直于進(jìn)給方向的特征，如劃痕、隨機(jī)顆粒等。特別是銑刀后角引起的劃痕，其在垂直于進(jìn)給方向的高度波動(dòng)導(dǎo)致表面粗糙度S_a的增大。

3、 基于遺傳算法的側(cè)銑工藝參數(shù)優(yōu)化

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是 1 種模擬達(dá)爾文進(jìn)化論中自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型。該算法將問(wèn)題求解的過(guò)程轉(zhuǎn)換成生物體中染色體選擇、交叉和變異的過(guò)程，相對(duì)于一些常規(guī)優(yōu)化算法，其計(jì)算簡(jiǎn)單高效。算法的基本流程如圖9所示。

將主軸轉(zhuǎn)速 n、徑向切深 ae、每轉(zhuǎn)進(jìn)給量 f 作為優(yōu)化模型的變量，根據(jù)正交試驗(yàn)結(jié)果以及各銑削參數(shù)的取值范圍，可以得到優(yōu)化目標(biāo)的約束方程如下：

則優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型可寫(xiě)為：

借助 MATLAB 數(shù)學(xué)軟件平臺(tái)，采用 Gamultiobj 函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化問(wèn)題的求解。在 Gamultiobj 函數(shù)的參數(shù)中，交叉概率和變異概率的選擇對(duì)種群的更新影響最大。交叉的概率過(guò)低會(huì)大大降低種群的更新速度，交叉概率過(guò)高會(huì)破壞種群內(nèi)的最優(yōu)解；變異概率過(guò)低會(huì)使種群內(nèi)的有效基因缺失，變異概率過(guò)高雖使得種群多樣性增大，但會(huì)使現(xiàn)有種群規(guī)模遭到破壞。因此，需要根據(jù)實(shí)際求解問(wèn)題，對(duì)參數(shù)進(jìn)行合理的處理，具體參數(shù)設(shè)置如表3所示。

求解后，獲得了 150 組帕累托（Pareto）最優(yōu)解，對(duì)應(yīng)的粗糙度值如圖10所示，部分最優(yōu)解如表4所示。

采用隸屬度函數(shù)對(duì) Pareto解集中的最優(yōu)解進(jìn)行評(píng)價(jià)：

式（4）中： fi表示第 i個(gè)目標(biāo)函數(shù)，i = 1,2；最優(yōu)結(jié)果選取P值最大時(shí)對(duì)應(yīng)的Pareto解集中的銑削參數(shù)。

最終得到的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果為x = ()1 093.48,0.201,0.060T，根據(jù)實(shí)際加工經(jīng)驗(yàn)對(duì)結(jié)果進(jìn)行近似處理后得到的加工參數(shù)為 ：主 軸 轉(zhuǎn) 速n = 1 093 r/min，徑向切深ae = 0.2 mm，每轉(zhuǎn)進(jìn)給量f = 0.06 mm/r，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)粗糙度值為R_a = 0.1673μm和Sa = 0.6043μm。

4 、結(jié)論

1）TC4鈦合金側(cè)銑加工表面微觀缺陷主要包括進(jìn)給刀痕、后刀面摩擦劃痕、黏附顆粒、微小裂紋和隨機(jī)劃痕等。進(jìn)給刀痕和后刀面摩擦劃痕可歸結(jié)為側(cè)銑加工表面固有缺陷，此類(lèi)缺陷分布規(guī)律是由刀具幾何特征和刀具-工件相對(duì)運(yùn)動(dòng)形成的；黏附顆粒、隨機(jī)劃痕和微小裂紋等隨機(jī)性缺陷，主要是微小切屑附著、積屑瘤摩擦以及在熱應(yīng)力和機(jī)械應(yīng)力的作用下產(chǎn)生的。

2） 銑削表面粗糙度隨主軸轉(zhuǎn)速的增大先減小后增大；隨徑向切深的增大先增大后減小；隨進(jìn)給量先增大后減小。但 R_a 和 S_a 隨銑削參數(shù)的變化規(guī)律并不完全，這是因?yàn)殂娤鞅砻娌粌H包含沿進(jìn)給方向的特征，還包括垂直于進(jìn)給方向的特征，特別是銑削后角引起的劃痕，其在垂直于進(jìn)給方向的高度波動(dòng)使得 S_a數(shù)值增大。

3） 基于遺傳算法以最小表面粗糙度值為優(yōu)化目標(biāo)，在實(shí)驗(yàn)參數(shù)范圍內(nèi)得到的最優(yōu)側(cè)銑參數(shù)組合為：

主軸轉(zhuǎn)速 n =1093 r/min，徑向切深 a_e = 0.2 mm，每轉(zhuǎn)進(jìn)給量 f = 0.06 mm/r。在該條件下，可獲得較小的表面粗糙度值，即R_a = 0.1673μm和S_a = 0.6043μm。

參考文獻(xiàn)：

[1]HOURMAND M, SARHAN A A D, SAYUTI M, et al. A comprehensive review on machining of titanium alloys [J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2021,46(8): 7087-7123.

[2]PASCHOALINOTO N W, BATALHA G F, BORDINAS‐SI E C, et al. MQL strategies applied in Ti-6Al-4V alloy milling-comparative analysis between experimental de‐sign and artificial neural networks[J]. Materials, 2020, 13(17): 3828.

[3]YAN BOLING, ZHU LIDA, LIU CHANGFU. Prediction model of peripheral milling surface geometry considering cutting force and vibration[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2020, 110(5):1429-1443.

[4]紀(jì)煦, 朱瑋瑜, 付宏鴿, 等 . 基于曲面響應(yīng)法的 TC4 銑削加 工 表 面 粗 糙 度 研 究 [J]. 北 華 航 天 工 業(yè) 學(xué) 院 學(xué) 報(bào) ,2022, 32(4): 11-13, 20.

JI XU, ZHU WEIYU, FU HONGGE, et al. Surface roughness of TC4 milling based on surface response method[J]. Journal of North China Institute of Aerospace Engineering, 2022, 32(4): 11-13, 20. (in Chinese)

[5]SUR G, MOTORCU A R, NOHUT?U S. Single and multi-objective optimization for cutting force and surface roughness in peripheral milling of Ti6Al4V using fixed and variable helix angle tools[J]. Journal of Manufactur‐ing Processes, 2022, 80: 529-545.

[6]LIZZUL L, SORGATO M, BERTOLINI R, et al. Anisot‐ropy effect of additively manufactured Ti6Al4V titanium alloy on surface quality after milling[J]. Precision Engi‐neering, 2021, 67: 301-310.

[7]VUKELIC D, SIMUNOVIC K, KANOVIC Z, et al.Multi-objective optimization of steel AISI 1040 dry turn‐ing using genetic algorithm[J]. Neural Computing and Ap‐plications, 2021, 33(19): 12445-12475.

[8]鞏亞?wèn)|, 丁明祥, 李響, 等 .TC4鈦合金材料銑削加工分析 及 參 數(shù) 優(yōu) 化 [J/OL]. 吉 林 大 學(xué) 學(xué) 報(bào) (工 學(xué) 版): 1-10(2022-11-09) [2023-10-12]. https://doi. org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220681.

GONG YADONG, DING MINGXIANG, LI XIANG, etal. Milling analysis and parameters optimization for TC4 titanium alloy material[J/OL]. Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition: 1-10(2022-11-09)[2023-10-12]. https://doi. org/10.13229/j. cnki. jdxb‐gxb20220681. (in Chinese)

[9]李體仁, 胡曉強(qiáng) . 高速銑削鈦合金 TC4 切削力試驗(yàn)研究及切削參數(shù)優(yōu)化[J]. 機(jī)床與液壓, 2019, 47(1): 45-48.

LI TIREN, HU XIAOQIANG. Experimental research on cutting force of high speed milling titanium alloy TC4 and optimization of cutting parameters[J]. Machine Tool& Hydraulics, 2019, 47(1): 45-48. (in Chinese)

[10] 鮑駿, 白海清, 任禮, 等 .TC4鈦合金銑削性能分析及多目 標(biāo) 參 數(shù) 優(yōu) 化 [J]. 科 學(xué) 技 術(shù) 與 工 程 , 2021, 21(36):15400-15410.

BAO JUN, BAI HAIQING, REN LI, et al. Analysis of milling performance of TC4 titanium alloy and optimiza‐tion of multi-objective parameters[J]. Science Technology and Engineering, 2021, 21(36): 15400-15410. (in Chi‐nese)

[11] ULUTAN D, OZEL T. Machining induced surface integri‐ty in titanium and nickel alloys: a review[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2011, 51(3):250-280.

[12] GINTING A, NOUARI M. Surface integrity of dry ma‐chined titanium alloys[J]. International Journal of Ma‐chine Tools and Manufacture, 2009, 49(3/4): 325-332.

[13] LIANG XIAOLIANG, LIU ZHANQIANG, WANG BING. State-of-the-art of surface integrity induced by tool wear effects in machining process of titanium and nickel alloys: a review[J]. Measurement, 2019, 132: 150-181.

[14] MASOUDI S, ESFAHANI M J, JAFARIAN F, et al.Comparison the effect of MQL, wet and dry turning on surface topography, cylindricity tolerance and sustainabil‐ity[J]. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 2023, 10(1): 9-21.

[15] CARVALHO S, HOROVISTIZ A, DAVIM J P. Surface topography in machining Ti alloys for biomedical applica‐tions: correlative microscopy approach for qualitative and quantitative analysis[J]. The International Journal of Ad‐vanced Manufacturing Technology, 2021, 114(3): 683-694.

[16] KE YINGLIN, DONG HUIYUE, LIU GANG, et al. Useof nitrogen gas in high-speed milling of Ti-6Al-4V[J].Transactions of Nonferrous Metals Society of China,2009, 19(3): 530-534.

[17] ULLAH I, ZHANG SONG, ZHANG QING, et al. Micro‐structural and mechanical property investigation of ma‐chined surface layer in high-speed milling of Ti-6Al-4V alloy[J]. The International Journal of Advanced Manufac‐turing Technology, 2021, 116(5): 1707-1719.

[18] LUO MING, YAO QI. Vibrations of flat-end cutter enter‐ing workpiece process: modeling, simulations, and experi‐ments[J]. Shock and Vibration, 2018, 2018: 8419013.

[19] CHEN ZHEN, HUANG CHUANZHEN, LI BINGHAO,et al. Experimental study on surface integrity of Inconel 690 milled by coated carbide inserts[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2022,121(5): 3025-3042.

[20] SONG WENGANG, LIU ZHANQIANG, YAO GONG‐HOU, et al. Effect of workpiece work hardening on ma‐chined surface topography generated in two-step milling process[J]. Journal of Manufacturing Processes, 2022, 77:348-360.

[21] GULERYUZ H, CIMENOGLU H. Oxidation of Ti–6Al– 4V alloy[J]. Journal of Alloys and Compounds, 2009,472(1/2): 241-246.

[22] 杜舜堯 . 新型鈦合金加工表面完整性與疲勞性能研究[D]. 南京: 南京航空航天大學(xué), 2017.

DU SHUNYAO. Research on surface integrity and fa‐tigue property in machining of new titanium alloy[D].Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronau‐tics, 2017. (in Chinese)

[23] ZHU SIYUAN, ZHAO MAN, MAO JIAN, et al. A Ti-6Al-4V milling force prediction model based on the tay‐lor factor model and microstructure evolution of the mill‐ing surface[J]. Micromachines, 2022, 13(10): 1618.

[24] WANG TAO, LI YANG, LIU JIAQI, et al. Milling force and surface topography of Ti-6Al-4V titanium alloy clad‐ded by the laser[J]. Surface Review and Letters, 2019, 26(5): 1850185.

[25] GUTZEIT K, BULUN G, STELZER G, et al. Sub-zero milling of Ti-6Al-4V—impact of the cutting parameterson the resulting forces, tool wear, and surface quality[J].The International Journal of Advanced ManufacturingTechnology, 2023, 126(7): 3367-3381.

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