在钛和镍超合金等难切削金属的高速加工中，正确选择加工参数、冷却策略和加工方法对于提高其可加工性、生产率和降低成本具有重要意义。这些难以切削的金属在加工过程中造成严重的困难，例如由于切屑/工具/工件界面之间的高摩擦力而在切削区产生的高热量，由于它们的低导热性而不能快速提取。因此，产生的大部分热量停留在切削区，导致严重的刀具磨损、大的切削力和刀具故障。本章将向读者介绍有关钛合金和镍超合金高速加工过程中加工参数、铣削方法和冷却策略对可加工性影响的最新研究/案例研究。此处描述的工作是机械与航空航天工程系计算机数控(CNC) 和虚拟制造实验室进行的一系列研究的结果在大学。本章的目的是为在高速加工领域工作的研究人员、教授、研究生和实践工程师或生产经理提供有用的信息。它们的应用将导致环境友好、成本效益高和可持续的制造。
虚拟加工 (VM) 提供了一种在计算机中建模和模拟加工过程的媒介。VM 概念的产生是出于在实际生产之前可视化和优化加工过程的需要，以及加强制造工程师和操作员的教育和学习。本章将向读者概述虚拟数控机床建模和加工过程模拟的研究成果，并具体应用于铬镍铁合金和钛合金的高速铣削。所描述的工作是在和航空航天工程的 CNC 和计量实验室进行的一系列研究的结果部门。本章的目的是为在高速加工领域工作的研究人员、教授、工程专业的学生、实践工程师或生产经理提供有关机床虚拟建模和加工过程模拟的有用信息。它们的应用将导致在物理机床上加工之前对给定切削刀具和加工参数的切削力进行 CNC 程序验证和预测，这将显着节省成本并提高生产率和质量。
已经开发了一种新的方法来预测铣削操作的稳定性。使用基于过程的数学模型开发的稳定性叶图 (SLD) 预测了稳定性。采用耦合方法在机床不同部分进行动态接收，而不是直接在刀尖处获得接收。这有助于将当前模型推广到各种铣刀。使用一次性实验模态测试在刀架处捕获了典型 VMC 在接受度方面的动态特征。使用 Timoshenko 光束理论获得了铣刀凹槽部分的接收函数。使用基于 MATLAB 的代码，将这两个接受度耦合以获得工具尖端的接受度 [频率响应函数 (FRF)]。使用变形切屑应变 (SDC) 模型获得的刀尖 FRF 和切削力系数已进一步用于 SLD 的开发。
与现有方法不同，本方法避免了对典型 SLD 的大量实验设置和数值软件的预先开发的需要。本方法适用于机床生产行业，其中机床制造商可以在发货之前获得夹紧刀架的接受度。通过这种方式，SLD 可以由不熟练的操作员提供有关铣刀（直径、材料、凹槽、悬伸等）、工件特性和加工参数（速度、进给和切削深度）的基本数据轻松获得) 到模型。已被进一步用于 SLD 的开发。与现有方法不同，本方法避免了对典型 SLD 的大量实验设置和数值软件的预先开发的需要。本方法适用于机床生产行业，其中机床制造商可以在发货之前获得夹紧刀架的接受度。通过这种方式，SLD 可以由不熟练的操作员提供有关铣刀（直径、材料、凹槽、悬伸等）、工件特性和加工参数（速度、进给和切削深度）的基本数据轻松获得) 到模型。已被进一步用于 SLD 的开发。与现有方法不同，本方法避免了对典型 SLD 的大量实验设置和数值软件的预先开发的需要。本方法适用于机床生产行业，其中机床制造商可以在发货之前获得夹紧刀架的接受度。通过这种方式，SLD 可以由不熟练的操作员提供有关铣刀（直径、材料、凹槽、悬伸等）、工件特性和加工参数（速度、进给和切削深度）的基本数据轻松获得) 到模型。
本方法适用于机床生产行业，其中机床制造商可以在发货之前获得夹紧刀架的接受度。通过这种方式，SLD 可以由不熟练的操作员提供有关铣刀（直径、材料、凹槽、悬伸等）、工件特性和加工参数（速度、进给和切削深度）的基本数据轻松获得) 到模型。本方法适用于机床生产行业，其中机床制造商可以在发货之前获得夹紧刀架的接受度。通过这种方式，SLD 可以由不熟练的操作员提供有关铣刀（直径、材料、凹槽、悬伸等）、工件特性和加工参数（速度、进给和切削深度）的基本数据轻松获得) 到模型。
可加工性是衡量任何加工操作性能的最重要指标。切削力、表面粗糙度、刀具磨损、尺寸精度和切削温度等是最重要的切削加工性指标。各种材料，如铬镍铁合金、钛、合金材料等，都是难加工（DTM）材料。低温冷却是提高这些材料的可加工性的技术之一，在高速加工时特别有效。本章阐述了低温冷却加工及其工作原理和机理，以及各种DTM材料低温冷却加工的案例研究。