在极端制造领域，超硬材料（如金刚石、立方氮化硼等）的精密加工是实现高性能光学元件、精密模具等关键部件的核心工艺。然而，刀具在加工过程中的快速磨损，严重制约了加工效率、表面质量和成本控制。深入研究其磨损机理并建立可靠的寿命预测模型，已成为提升我国极端制造能力的关键技术瓶颈之一。

刀具磨损的微观物理与化学机制

超硬材料加工中的刀具磨损并非单一过程，而是多种机制耦合作用的结果。其主要机理包括：

• 磨粒磨损：被加工材料中的硬质颗粒或材料本身的高硬度，对刀具刃口产生微观切削和犁削作用。
• 扩散磨损：在高温高压下，刀具材料（如硬质合金中的Co、W元素）会向工件或切屑中扩散，导致刀具表层弱化。
• 氧化与化学反应磨损：加工区的高温促使刀具材料与空气中的氧或切削液发生化学反应，生成强度较低的化合物层，随后被机械作用剥离。

这些机制在不同加工条件下（如干切削、低温冷却）的主导地位不同，需要通过微观分析（如SEM、EDS）进行精确鉴别。

基于多源信息融合的寿命预测模型构建

传统的基于加工时间的寿命预测过于粗糙。我们研究所的团队提出了一种融合多源传感数据的预测模型。该模型实时采集并分析以下信号：

1. 切削力与振动信号：通过三向测力仪和加速度传感器获取，磨损加剧时特定频段的振幅会显著增大。
2. 声发射信号：对刀具微观崩刃、裂纹扩展极为敏感，是早期磨损的预警指标。
3. 机床主轴功率/电流：随磨损增加而平稳上升，易于在线监测。

通过特征提取与融合，我们将这些信号映射为刀具的“健康指数”，并利用机器学习算法（如支持向量回归、长短期记忆网络）建立从健康指数到剩余有用寿命的非线性预测模型。

为验证模型有效性，我们在飞切单晶硅的典型极端制造工艺中进行了对比实验。一组采用固定时间换刀策略（每加工4小时更换），另一组采用我们的预测模型指导换刀（当预测剩余寿命低于15分钟时更换）。结果显示：

• 在保证表面粗糙度Ra < 10 nm的同等质量要求下，模型指导组的刀具平均利用率提升了22%。
• 因刀具意外崩损导致的工件报废率从5.3%下降至0.8%。

这显著降低了单件成本，提升了工艺稳定性。

本研究的相关成果，不仅服务于我所承担的极端制造科研项目，也通过中国机械工程学会极端制造分会的平台进行了深入交流。未来，我们计划将模型集成到智能数控系统中，并依托机械制造工艺研究所学术网站与极端制造学术网，共享部分实验数据与算法框架，促进极端制造交流与服务的生态建设。同时，核心方法论也将整理成文，投稿至极端制造期刊，并作为后续极端制造培训与极端制造咨询的技术基础，推动该技术在行业内的应用与迭代。

刀具磨损的精准管控是连接工艺理论与生产实践的桥梁。从微观机理出发，利用数据驱动的方法构建预测模型，代表了极端制造工艺向智能化、高可靠性发展的必然趋势。我们将持续深化这一方向的研究，为突破高端制造瓶颈提供工艺支撑。