1引言
15-5PH固溶不锈钢以其良好的力学性能广泛应用于军用和民用航空的结构件中，但良好的力学性能给高效加工带来了诸多困难，例如刀具磨损剧烈、钻削力较大、钻削温度高、孔径偏差较大、出口毛刺较多等问题，有待深入研究。目前15-5PH固溶不锈钢材料在航空领域的应用全部依赖进口，且国外对该材料的切削参数性能分析均进行信息封锁，很难查询到该材料的加工特性。因此，为深入了解15-5PH固溶不锈钢的切削加工性能，迫切需要开展一系列的基础试验研究。钻削是航空结构件加工过程中必不可少的工序，孔径精度是确保结构件之间的连接刚度和连接强度的前提条件，本文以孔径偏差为研究对象，对材料的钻削参数优化进行研究。
2钻孔试验设计
通孔试验采用直径为5mm的普通高速钢钻头(含钴约为5%)。试验设备为四川长征立式加工中心KVCN，冷却方式为外置油冷。毛坯材料的成分和主要性能指标分别见表1和表2。
考虑到其他试验方法需进行的试验次数较多，故选取正交试验法进行设计。同时，选取机床进给速度、孔深及机床主轴转速为影响孔径偏差的三因素，并根据加工该材料时的经验设置四个不同的水平，按照L16(43)正交试验表安排16组试验(见表3)。
3孔径预测模型的构建
基于上述试验设计开展相应试验，并采用游标卡尺获取了16组试验的孔径值(见表4)。
基于正交试验结果，采用多元线性回归分析方法，建立15－5PH不锈钢钻削后孔径的指数预测模型，可表示为
式中，D为已加工孔的直径，c表示由于材料性能、刀具几何形状以及机床本身等对已加工孔径的影响系数，a1、a2、a3、a4为待定系数，其大小代表各因素对已加工孔径的影响程度。
建立多元线性回归方程为
通过最小二乘估计的矩阵算法可得A=(XTX)－1XTY，有
4钻削参数优化
4．1遗传算法的基本原理
遗传算法GA(GeneticAlgorithm)是受生物学进化学说和遗传学理论的启发而发展的一类模拟自然生物进化过程与机制求解问题的自组织与自适应的人工智能技术，是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。
遗传算法模拟了自然选择和遗传等现象，分为编码、初始群体生成、适应度值评价检测、选择、交叉、变异六部分。从任意初始种群(Population)出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适应环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代地不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体(Individual)，求得问题的最优解。遗传算法的运算流程见图1。
4．2钻孔参数优化的数学模型构建
建立以最大加工效率为目标，以孔径偏差、机床和刀具对铣削参数的限制为约束的切削参数优化模型。模型参数包括主轴转速n、每转进给量fn、孔深d;优化目标函数为最大切削效率如下式
Maxq（fn，n）=πrnfn（6）
由于航空制孔时要求精度需达到H12级，因此孔径的最大偏差不能超过0.12mm，孔的深度设置为20mm，受机床性能的制约，其他约束条件可表示为
优化约束条件
应用惩罚函数法将约束条件进行处理，将约束条件融入目标函数。建立优化数学模型，并利用遗传算法对数学模型进行寻优求解，求解过程见图2。
通过步迭代得到的最优结果:转速.r/min、每转进给量0.mm/r，圆整后转速r/min、进给速度50mm/min。在此基础上对优化后的数据进行试验验证，通过测量可得出口孔径为5.10mm，在设计允许范围之内。
5结语
本文就15-5PH固溶不锈钢的钻孔试验展开了研究，建立了其孔径的预测模型，并基于遗传算法对钻孔过程中的主轴转速和进给速度进行了参数优化，得到了较为合理的结果，并通过了试验验证。该研究可为航空制造企业后续的钻孔试验及其他特征的切削加工提供基础指导。