在鈦和鎳超合金等難切削金屬的高速加工中，正確選擇加工參數、冷卻策略和加工方法對于提高其可加工性、生產率和降低成本具有重要意義。這些難以切削的金屬在加工過程中造成嚴重的困難，例如由于切屑/工具/工件界面之間的高摩擦力而在切削區產生的高熱量，由于它們的低導熱性而不能快速提取。因此，產生的大部分熱量停留在切削區，導致嚴重的刀具磨損、大的切削力和刀具故障。本章將向讀者介紹有關鈦合金和鎳超合金高速加工過程中加工參數、銑削方法和冷卻策略對可加工性影響的最新研究/案例研究。此處描述的工作是機械與航空航天工程系計算機數控(CNC) 和虛擬制造實驗室進行的一系列研究的結果在大學。本章的目的是為在高速加工領域工作的研究人員、教授、研究生和實踐工程師或生產經理提供有用的信息。它們的應用將導致環境友好、成本效益高和可持續的制造。
虛擬加工 (VM) 提供了一種在計算機中建模和模擬加工過程的媒介。VM 概念的產生是出于在實際生產之前可視化和優化加工過程的需要，以及加強制造工程師和操作員的教育和學習。本章將向讀者概述虛擬數控機床建模和加工過程模擬的研究成果，并具體應用于鉻鎳鐵合金和鈦合金的高速銑削。所描述的工作是在和航空航天工程的 CNC 和計量實驗室進行的一系列研究的結果部門。本章的目的是為在高速加工領域工作的研究人員、教授、工程專業的學生、實踐工程師或生產經理提供有關機床虛擬建模和加工過程模擬的有用信息。它們的應用將導致在物理機床上加工之前對給定切削刀具和加工參數的切削力進行 CNC 程序驗證和預測，這將顯著節省成本并提高生產率和質量。
已經開發了一種新的方法來預測銑削操作的穩定性。使用基于過程的數學模型開發的穩定性葉圖 (SLD) 預測了穩定性。采用耦合方法在機床不同部分進行動態接收，而不是直接在刀尖處獲得接收。這有助于將當前模型推廣到各種銑刀。使用一次性實驗模態測試在刀架處捕獲了典型 VMC 在接受度方面的動態特征。使用 Timoshenko 光束理論獲得了銑刀凹槽部分的接收函數。使用基于 MATLAB 的代碼，將這兩個接受度耦合以獲得工具尖端的接受度 [頻率響應函數 (FRF)]。使用變形切屑應變 (SDC) 模型獲得的刀尖 FRF 和切削力系數已進一步用于 SLD 的開發。
與現有方法不同，本方法避免了對典型 SLD 的大量實驗設置和數值軟件的預先開發的需要。本方法適用于機床生產行業，其中機床制造商可以在發貨之前獲得夾緊刀架的接受度。通過這種方式，SLD 可以由不熟練的操作員提供有關銑刀（直徑、材料、凹槽、懸伸等）、工件特性和加工參數（速度、進給和切削深度）的基本數據輕松獲得) 到模型。已被進一步用于 SLD 的開發。與現有方法不同，本方法避免了對典型 SLD 的大量實驗設置和數值軟件的預先開發的需要。本方法適用于機床生產行業，其中機床制造商可以在發貨之前獲得夾緊刀架的接受度。通過這種方式，SLD 可以由不熟練的操作員提供有關銑刀（直徑、材料、凹槽、懸伸等）、工件特性和加工參數（速度、進給和切削深度）的基本數據輕松獲得) 到模型。已被進一步用于 SLD 的開發。與現有方法不同，本方法避免了對典型 SLD 的大量實驗設置和數值軟件的預先開發的需要。本方法適用于機床生產行業，其中機床制造商可以在發貨之前獲得夾緊刀架的接受度。通過這種方式，SLD 可以由不熟練的操作員提供有關銑刀（直徑、材料、凹槽、懸伸等）、工件特性和加工參數（速度、進給和切削深度）的基本數據輕松獲得) 到模型。
本方法適用于機床生產行業，其中機床制造商可以在發貨之前獲得夾緊刀架的接受度。通過這種方式，SLD 可以由不熟練的操作員提供有關銑刀（直徑、材料、凹槽、懸伸等）、工件特性和加工參數（速度、進給和切削深度）的基本數據輕松獲得) 到模型。本方法適用于機床生產行業，其中機床制造商可以在發貨之前獲得夾緊刀架的接受度。通過這種方式，SLD 可以由不熟練的操作員提供有關銑刀（直徑、材料、凹槽、懸伸等）、工件特性和加工參數（速度、進給和切削深度）的基本數據輕松獲得) 到模型。
可加工性是衡量任何加工操作性能的最重要指標。切削力、表面粗糙度、刀具磨損、尺寸精度和切削溫度等是最重要的切削加工性指標。各種材料，如鉻鎳鐵合金、鈦、合金材料等，都是難加工（DTM）材料。低溫冷卻是提高這些材料的可加工性的技術之一，在高速加工時特別有效。本章闡述了低溫冷卻加工及其工作原理和機理，以及各種DTM材料低溫冷卻加工的案例研究。