数实融合将进一步深化，从企业内部转向产业生态的协同整合，从要素数字化转向价值重构，形成新型产业链分工与分配机制，由制造业向更多服务领域扩散，推动数字经济与实体经济的耦合，形成新的经济增长模式，数据要素将从价值确认阶段进入价值释放阶段。

然而，“十五五”期间我国数字经济发展也面临诸多挑战：

算力产业核心技术自主可控方面，GPU芯片、先进光刻设备和EDA软件等关键领域对外依赖度高，“卡脖子”风险短期内难以消除，影响技术创新自主性和可持续性；

国产基础软件生态在完整性、成熟度与市场接受度上仍与国际领先产品存在差距，软硬件协同效应不足；

算力供需不匹配、区域分布不平衡问题突出，如何兼顾算力供给与绿色低碳、高效运营的平衡。

在数据安全与合规治理方面，数据的特性使传统产权制度难以适用，虽有“三权分置”制度创新，但确权方法、价值分配、资产评估等实践层面仍存难题；全球数据保护及跨境流动法规标准不统一，企业合规成本和风险持续增加；生成式AI兴起带来算法公平性、数据溯源、安全防护等新挑战，传统边界防护在高度互联场景下有效性减弱。

数字消费创新与用户体验方面，沉浸式终端普及面临硬件成本高、内容生态薄弱、交互体验不佳等障碍，导致相关产品及服务的渗透率相对偏低；线上线下、虚实空间的深度连接不足，数据孤岛导致用户体验割裂；数据透明度不足、隐私保护滞后、算法偏见等问题削弱用户信任，阻碍新型数字消费模式规模化。

产业数字化转型不均衡方面，部分数字企业过度依赖模仿和应用层创新，缺乏核心技术和基础研究突破动力；传统企业面临路径依赖与结构性阻力，组织架构、业务流程与企业文化难以与数字技术深度耦合；创新资源过度向头部企业集聚，中小微企业在资金、技术、人才及获取针对性转型方案方面面临障碍。

为推动“十五五”时期我国数字经济高质量可持续发展，提出以下建议：

一是构建多层次算力生态，突破核心瓶颈，前瞻布局量子计算、光子芯片；产学研协同，持续提升关键技术的研发与落地能力；优化算力布局，加快全国一体化算力网络建设，协同云、边、端算力资源；推动绿色低碳，建立能效考核体系，推动新型散热技术与可再生能源在数据中心的广泛应用。

二是推进AI技术的研发与推广，深化模型应用，实现“AI大模型 ^ + 实体经济”的深度融合；夯实基础生态，推动关键基础软件生态自主研发；强化人才制度，完善跨学科AI人才培养体系；健全监管体系，在算法透明度、数据隐私保护和算法偏见等方面建立适应新形势的监管体系。

三是完善数据要素市场与数字治理框架，完善配套法规，推动“三权分置”实践落地；畅通要素流通，支持数据交易所、数据银行等平台发展；强化安全防护，构建数据分类分级保护体系；参与全球治理，积极参与全球跨境数据治理规则制定。

四是深化产业数字化转型，赋能传统企业，提供全生命周期支持；打造行业标杆，依托工业互联网平台，鼓励龙头企业发挥示范带动作用；扶持中小微企，设立专项扶持资金，提供多维支持。

五是推动数字贸易发展与国际协调，试点创新模式，建设数字自贸试验区；构建制度框架，与国际现行规则接轨；贡献中国方案，倡导基础设施互联互通、技术共建共享和跨境业务协同。

未来五年，我国需强化技术攻关、优化制度市场、深化产业转型、谋划国际合作，以把握数字竞争主动权，推动数字经济高质量可持续发展。政企社协同发力，必将取得新突破，注入持久动力。数控刀具

高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，推进新型工业化是全面建成社会主义现代化强国的重要支撑。习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示强调，要把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。对一个城市特别是一个传统工业城市来说，要深入贯彻习近平总书记关于新型工业化的重要论述，完整准确全面贯彻新发展理念，把高质量发展要求贯穿工作始终，加快推进新型工业化、发展新质生产力、建设制造强市，努力为推动高质量发展、实现中国式现代化作出更大贡献。

实现新型工业化是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的关键任务

推进新型工业化，是以习近平同志为核心的党中央统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局作出的重大战略部署。我们要学深悟透习近平总书记关于新型工业化重要论述的核心要义和精神实质，始终把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，坚定不移沿着习近平总书记指引的方向奋勇前进，坚决当好贯彻落实党中央决策部署的执行者、行动派、实干家。

深刻领悟“两个确立”的决定性意义、坚决做到“两个维护”的具体实践。习近平总书记就新型工业化一系列重大理论和实践问题作出重要论述，提出的一系列新思想新观点新论断，具有很强的政治性、思想性、指导性，为推进新型工业化进一步指明了前进方向、提供了根本遵循。我们要始终以高度的政治自觉、思想自觉、行动自觉，学深悟透习近平总书记关于新型工业化的重要论述，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把深刻领悟“两个确立”的决定性意义、坚决做到“两个维护”落实到实际行动和工作成效上。

推进强国建设、民族复兴伟业的现实所需。习近平总书记强调，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。新中国成立特别是改革开放以来，我们用几十年时间走完西方发达国家几百年走过的工业化历程，创造了经济快速发展和社会长期稳定的奇迹，为民族复兴开辟了广阔前景。我们要深刻认识把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，是全局所系、大势所趋、现实所需，必须持续筑牢实体经济这一根基，强化新型工业化这一引擎，涵养内在势能、强化外在驱动，不断开创新型工业化高质量发展的新局面，为强国建设、民族复兴伟业提供更有力保障。

为中国式现代化构筑强大物质技术基础的关键之举。习近平总书记强调，要深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。我们要抓住新一轮科技革命和产业变革的先机，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，深入实施“人工智能+”行动，用数字技术赋能传统产业，以科技创新推动产业创新，特别是以巅覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力，加快推动制造业高质量发展，努力走出一条以科技创新引领高质量发展的新路子。

坚决端牢工业看家饭碗、保持发展定力、抓住关键环节，加快推进新型工业化

没有工业化，就没有现代化；没有新型工业化，就没有高质量发展。党的十八大以来，习近平总书记深入全国各地就加快推进新型工业化、发展新质生产力开展调研指导，在考察柳州时强调，制造业高质量发展是我国经济高质量发展的重中之重，建设社会主义现代化强国、发展壮大实体经济，都离不开制造业，要在推动产业优化升级上继续下功夫。作为西南地区百年工业重镇，柳州必须牢记嘱托、感恩奋进，始终把推动制造业高质量发展作为推动经济高质量发展的重中之重来抓，坚决端牢工业看家饭碗、保持发展定力，按照高质量发展要求，因地制宜发展新质生产力，加快传统产业转型升级、新兴产业培育壮大，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，夯实高质

量发展根基。

推动传统产业转型升级。传统产业是我国制造业体系的重要组成部分。习近平总书记指出，推动产业转型升级是高质量发展的重点工作。传统产业作为老工业基地的宝贵家底，不仅不能当成“低端产业”简单退出，而且必须改造升级，让传统产业焕发新的生机活力。新征程上，我们要持续在强龙头、补链条、聚集群上下功夫，广泛运用数智技术、绿色技术，加速推进重大产业标志性工程，加快机械、汽车、钢铁等重点产业机器换人、设备换芯、生产换线，促进汽车产业向新能源和智能网联转型、钢铁产品结构调整、工程机械电动化与智能化发展，巩固提升林木加工、化工、食品等传统产业优势，让“老树发新枝”。生产性服务业依附于制造业而存在，不仅仅是制造业高质量发展的基础，也是二三产业加速融合的关键环节，更是新质生产力发展的生态、环境和土壤。要以强生产性服务业带动强制造，大力发展现代物流、现代金融、工业设计、科技研发、检验检测、信息服务等生产性服务业，加快推动制造业与生产性服务业深度融合，实现制造业向价值链中高端延伸。

推进新兴产业集群发展。新兴产业是新型工业化的重要支撑，是推动高质量发展的强力引擎。习近平总书记强调，积极发展战略性新兴产业，做强做优数字经济、新能源等产业。作为老工业基地要把发展新兴产业摆在重要位置来抓，全力加快产业结构调整，使之成为破局求变、突围求进的强劲动力。新征程上，我们要聚焦智能终端及机器人、新能源、新材料、医药大健康等新兴产业，持续建链、延链、补链、强链，培育更多产业链细分领域专精特新企业和单项冠军企业，打造更具竞争力的新兴产业集群，全面提升经济发展质量。

以人工智能赋能产业升级。数字技术和实体经济深度融合是新型工业化的鲜明特征。习近平总书记要求，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。新征程上，我们要抢抓人工智能发展机遇，大力推进全域全时人工智能场景应用，打造“人工智能+”示范项目，构建覆盖群众服务、企业服务、城市运行、重点行业赋能的全场景建设体系，为千行百业注入新活力。重点推进“人工智能+制造”行动，既培育壮大人工智能产业，又围绕地方主导产业深化垂直领域大模型场景应用，以大数据、云计算、人工智能、大模型等新技术加快提升产业竞争力，着力打造广西人工智能应用场景及产业集群创新基地，其中应用场景展示中心和产业集群示范基地是建设的重中之重。

以绿色低碳塑造产业竞争新优势。绿色低碳是新型工业化的生态底色，是高质量发展的内在要求。习近平总书记强调，要推进生态产业化和产业生态化，培育大量生态产品走向市场，让生态优势源源不断转化为发展优势。新征程上，我们要坚持把生态文明理念贯穿新型工业化全过程、各方面，积极创建国家生态文明建设示范市、国家低碳试点城市、“无废城市”，加快绿色科技创新和先进绿色技术推广应用，做强绿色制造业，发展绿色服务业，壮大绿色能源产业，加快构建以绿色工厂、绿色产品、绿色园区、绿色供应链为主体的绿色制造体系，不断提升经济发展“含绿量”，加快经济社会发展全面绿色转型，坚定不移走好生态优先、绿色发展之路。

全面把握高质量发展的要求，大力营造推进新型工业化的良好生态

习近平总书记强调，推进新型工业化是一个系统工程，要做好各方面政策和要素保障，开拓创新、担当作为，汇聚起推进新型工业化的强大力量。我们要更加深刻把握高质量发展对新型工业化的新要求，坚持系统观念，强化要素保障，凝聚起加快推进新型工业化、发展新质生产力、建设制造强市的强大合力。

全面提升创新能力。创新是推进新型工业化的根本动力。习近平总书记指出，科技创新和产业创新，是发展新质生产力的基本路径。我们要准确把握教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动之间的关系，高水平统筹推进教育、科技、人才一体化发展，加快建设重大科研平台，推动政产学研协同发展，促进创新链产业链资金链人才链深度融合，打造高效协同的创新生态体系，以科技创新引领制造业高质量发展。

着力深化开放合作。开放发展是发展新质生产力、推进新型工业化的必由之路。习近平总书记指出，当前，中国正以高水平开放促进深层次改革、推动高质量发展，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业，加快发展新质生产力。我们要始终坚持对外开放不动摇，积极服务和融入高水平共建西部陆海新通道，主动对接粤港澳大湾区建设、长江经济带发展等国家战略，积极承接东部产业转移，加快先进制造业“引进来”。建强用好各类开放合作平台，推动汽车、机械等优势产品“走出去”，用好国内国际两个市场、两种资源，以高水平对外开放拓展制造业发展空间。

持续优化营商环境。发展靠产业，产业靠项目，项目靠招商，招商靠环境。习近平总书记高度重视优化营商环境，强调营商环境只有更好，没有最好。我们要着力打造一流营商环境，加快推进要素市场化配置，深入开展壮大实体经济调研服务，帮助企业降本增效。坚持全链条谋划、全周期跟踪、全要素保障、全过程服务，创新招商引资模式，深入开展产业链招商、驻外招商、以商招商、资本招商、场景招商，构建起涵盖从项目谋划、洽谈、签约，到项目开工、建设、投产、达产的全闭环工作机制，全力“招大引强、培新育优”，不断增强工业经济高质量发展的后劲。

大力弘扬工业文化。继承保护、弘扬传承优秀工业文化，是推进新型工业化的强大精神动力。习近平总书记指出，要把文化自信融入全民族的精神气质与文化品格中，养成昂扬向上的风貌和理性平和的心态。新征程上，我们要充分挖掘好、利用好柳州百年工业积淀的文化资源，推动大国工匠、国家卓越工程师竞相涌现，在全社会大力弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，营造尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造的浓厚氛围，广泛凝聚起强工业、兴产业、促发展的思想共识，教育引导党员干部群众坚守工业本色、挺起工业脊梁、重振工业雄风、再创工业辉煌。数控刀具

技术驱动下的产业革命与中国路径探索

全球制造业正经历由数字技术、生物技术、新材料技术等引发的深刻变革。在这场变革中，“未来制造”已突破传统制造范式，形成以智能化、服务化、生态化为核心的新型产业形态。中国作为全球制造业规模最大的国家，2024年制造业总体规模突破40.5万亿元，连续15年保持全球第一地位。但面对“大而不强”的产业困局，中国制造业亟须通过技术创新与生态重构实现跃迁。

当制造业开始进化

今天的中国工厂正在发生一些有意思的变化：比亚迪用新技术把电池研发时间从4年多缩短到3个月；宁德时代制定的电池标准被全球认可，每年光靠专利授权就能多赚上亿美元。这些变化背后，是中国制造业正在经历一场静悄悄的革命一一不是简单地把机器变得更智能，而是改变整个行业的生存法则。

过去，制造业的核心是“多快好省”：大规模生产、标准化流程、控制成本。但如今，市场变得像“万花筒”一一消费者想要的东西越来越个性化；新技术出现的速度快得让人跟不上；不确定的环境因素导致全球供应链又时不时“卡壳”。这时候，传统制造模式就像一辆按照固定路线行驶的火车，遇到突发状况就容易脱轨。

关键在于，未来的制造业需要学会思考与进化。就像生物能根据环境变化调整生存策略一样，工厂也要能实时感知市场变化、自动调整生产节奏。比如美的的智能工厂，通过分析订单数据自动优化排产，交货时间缩短了40%；青岛啤酒根据电商平台的销售数据随时调整配方，让新品上市速度快了3倍。这种能力才是未来制造业竞争的核心。

未来制造的技术图谱与产业实践

智能制造：从自动化到认知革命

智能制造是未来制造的基石，其核心在于通过数字化、网络化、智能化手段重构生产流程。当前，智能制造已从设备互联的初级阶段迈入认知智能新阶段，通过工业互联网、人工智能、数字孪生等技术的应用，正在重塑制造业的生产方式和商业模式。

未来智能制造主要利用技术或模式创新，契合工业4.0与数智化转型要求，对传统产业进行升级，持续改善制造绩效；在培育未来产业过程中运用智能制造理念与技术，以及解决方案实现“新制造”模式。在智能制造系统实现的基础上，同时需要强调制造业的卓越运营体系建设，推动“销研供服”运营协同能力持续提升，促使制造业运营业绩显著改善。

随着工业互联网平台深度进化，大数据、区块链、数字孪生技术在制造业的深度应用，具身智能系统通过多模态感知、自主适应和学习能力，通过制造业大模型和企业专用小模型，协同助推企业在价值链各个环节进行智能化服务和决策，将极大程度提升制造业的数智化水平，切实帮助企业降本增效提质，同时符合人工智能赋能工业的新浪潮，引领未来工业发展新趋势。在市场需求牵引和政府政策鼓励下，中国制造业正在大力发展智能制造，截至2025年1月，在第四次工业革命创新中彰显领导力的“灯塔工厂”，中国的数量达到81家，占全球43%。

生物制造：开启“造物新时代”

生物制造以合成生物学为核心，通过基因编辑与细胞工程实现材料、能源与医药的创新突破。预计到2035年，我国生物制造渗透率将达15%，产业规模突破10万亿元。在生物制造这一新兴领域，中国企业做了很多成功的尝试和突破。例如，上海凯赛生物通过生物法生产尼龙原料，替代传统石化工艺，强度超越传统石油基产品，且碳排放降低70%，已在汽车领域替代30%传统材料；深圳光明科学城构建“AI+自动化实验”平台，使蛋白质设计效率提升1000倍。这些成功实践就是中国制造业在全球制造业领域“换道超车”的典型范例。

先进制造技术的协同进化

激光制造与增材制造：高功率激光切割与增材制造技术推动高端装备升级。例如，上海柏楚电子在计算机图形学、运动控制及机器视觉核心算法和激光加工工艺等方面拥有自主研发能力，激光控制系统市场占有率在国内第一；精合数控及母公司鑫精合开发的金属3D打印航空构件，使卫星减重 3 0 % ，成本降低4 5 % 。华工激光研发的轮胎模具清洗装备，通过智能路径规划将清洗效率提升5倍，能耗降低60%。

纳米制造：纳米制造在医疗与电子领域表现突出，具有广泛的应用前景。例如，苏州工业园区的纳米压印技术实现5nm芯片制造，良品率突破99%；复旦张江的纳米仿制药“里葆多”填补了国内空白。

技术驱动下的产业生态重构数据要素重塑价值创造新方向

工业数据成为核心生产要素，数据创造生产力，数据要素促使制造业的赚钱方式正在发生根本改变。以前利润主要来自卖产品，但现在出现了更进阶的经营模式。用好了大数据，能让整个产业链更高效。例如：长三角的工业数据平台连接了2000多家企业后，整个区域的工厂配合更默契，生产成本平均降了 1 5 % 0数据要素在优化和生产、服务延伸、标准制定等环节创造独特价值，例如，浙江五疆科技构建的化纤产业链数据平台，通过14个生产环节的10万台设备互联，实现人均产能800吨/年，远超行业平均水平；美的集团通过订单数据智能排产，交货周期缩短40%；GEPredix平台对10万台设备进行预测性维护，运维收入占比达 3 8 % ；宁德时代主导制定的动力电池国际标准，带动专利授权收入超1.2亿美元/年。

产业互联网生态崛起

当5G、云计算、物联网技术为产业互联网的发展提供了基础设施，AI的应用推动了数据分析与智能决策的普及，区块链技术保障了数据的安全性和可追溯性，这些技术的进步，使设备互联、数据共享、智能生产得以实现，共同促进制造业产业互联网生态向更高层次发展，产业互联网呈现平台化、数字化、智能化、开放化发展特征。大型企业集团引领的垂直生态成为转型引擎，例如，海尔搭建的工业互联网平台，把13万家企业的闲置设备利用起来，设备使用率从35%提高到72%，跨公司之间也能共享产能，提高价值创造。

绿色制造体系创新

绿色制造体系创新是实现制造业可持续发展的重要路径，它通过技术创新、管理创新和模式创新，推动制造业向高效、低碳、循环和智能化的方向发展。随着技术的进步和政策的支持，绿色制造体系创新将成为未来制造业的主流模式，为经济高质量发展和生态环境保护提供强大支撑。中国制造业在各个细分领域的领先企业已经有了不少成功实践。例如，宝武集团建成全球首套百万吨级氢基竖炉，碳排放减少 9 0 % ·格林美开发的“定向循环”技术，使锂回收率突破95%；中粮科技开发的聚乳酸材料，在土壤中6个月能够完全降解。

中国制造的突围路径与实践

面对全球竞争的压力，中国制造业正在走一条独特的道路：

技术攻坚的双轨战略

传统领域补短板：芯片设计软件、精密传感器等领域长期依赖进口。现在，中芯国际等企业研发的芯片设计工具已经能够使用，虽然暂时只能满足中端需求，但这只是第一步；中微半导体研发的5nm刻蚀机，使国产设备自给率提升至25%。

新兴赛道抢布局：国家在顶层设计方面已经确立全力发展战略性新兴产业和未来产业的国策，是中国实现经济高质量发展、科技自立自强和国际竞争力提升的重要战略。在量子计算、生物制造、人工智能等新兴领域，中国和发达国家站在同一起跑线。华大基因用生物技术生产胰岛素，成本只有传统方法的1/3，这就是换道超车的机会。DeepSeek利用新的算法技术，横空出世，拉近了与0penAI的技术距离，一举把中国的AI技术力量路入全球领先梯队，DeepSeek点燃了全民AI热潮，AI技术未来必将大规划应用在制造业领域，提高制造业智能化水平。

用制度创新破局

广东省对中小企业数字化转型给予最高70%的补贴，上海市建立工业数据交易市场，这些政策都在解决企业“不敢转，不会转”的难题。推广“研发对赌”机制—一企业负担一半研发经费，研发成功后政府支付给企业3倍补贴，这让技术转化率大大提高。深圳市“科技创新对赌”政策实施后，技术转化率从20%提升至 3 0 % ，涌现出一批高成长性科技企业，如大疆创新、腾讯等。江苏省实施“研发对赌”试点后，企业技术转化率从15%提升至25%，推动了多个国家级智能制造示范项目的落地；浙江省实施“绿色科技对赌计划”后技术转化率从18%提升至28%，推动了光伏、储能等绿色技术的快速商业化。

区域协同的生态实践

在政府的政策引领和推动下，区域经济发展模式以“高端科技制造”为核心不断创新。目前，长三角G60科创走廊形成独特的发展范式，成为全国乃至全球科技创新和高质量发展的典范。它是中国长三角地区推动科技创新和产业升级的重要战略平台，通过区域协同，打破行政壁垒，构建创新共同体；形成产业集聚，打造世界级产业集群；采取创新驱动模式，构建全链条与合作开放的创新生态，融入全球创新网络。

G60科创走廊已成为长三角地区经济增长的重要引擎，2022年GDP总量占长三角地区的40%以上。同时，还涌现出一批具有国际竞争力的科技企业和创新成果，如上海张江的集成电路、杭州的人工智能、合肥的量子科技等。作为中国科技创新和区域协同发展的典范，长三角G60科创走廊不仅为其他区域提供了可借鉴的经验，还推动了全国范围内的科技创新、产业升级和区域协调发展。

未来制造的挑战与应对策略

技术创新层面的突围

关键设备依赖：高端数控机床国产化率不足30%，需加强“整零协同”创新。

工业软件短板：研发设计类软件市场外资占比达8 5 % ，建议实施“揭榜挂帅”攻关行动。

标准体系滞后：牵头制定IS0/IEC标准仅占12%，需建设众多标准验证平台。参与和领导制造业各细分领域的ISO/IEC标准建设，是提高中国制造业核心竞争力和推进全球化发展的重要举措，具有战略意义。

重构产业生态

通过破解数据孤岛、赋能中小企业、重塑全球供应链三方面重构中国制造业的产业生态；通过数据共享、技术赋能和供应链优化，中国制造业将形成高效、灵活、可持续的产业生态，推动高质量发展。

破解数据孤岛：推动工业互联网平台建设，实现企业间数据互联互通，提升产业链协同效率。赋能中小企业：中小企业是我国最具活力的企业群体，在GDP中比重约为60%，提供了约70%的城镇就业岗位，中小企业的发展水平和能级影响深远。如何赋能中小企业助推其发展，是提升中国经济活力的关键。应提供数字化工具和低成本解决方案，帮助中小企业实现智能化转型，提升中小企业的竞争力。重塑全球供应链：通过数字化和本地化策略，构建弹性供应链，减少对外依赖，增强抗风险能力。

技术融合催生新范式

智能工厂3.0：智能工厂3.0是制造业数字化转型的高级阶段，其核心目标是实现高度自动化、智能化和柔性化的生产模式。当前，中国制造业不是照搬“灯塔工厂”标准硬上，而是要结合中国制造业的特点，在制造业各个领域探究其“新质生产力”内涵，形成未来制造的“中国标准”，思考落实如何打造具有中国特色的“新质生产力”智能标杆工厂，全面提高中国制造业的智能化水平和效率。

制度环境层面的优化

通过优化制度环境，未来制造将实现高效、可持续和全球化发展。

监管创新：建立灵活、适应性强的监管框架，鼓励新技术应用，如制定智能制造、绿色制造等专项政策风险容忍：完善风险分担机制，通过“研发对赌”、政府补贴、延长产业基金期限等方式，降低企业创新风险，激发技术突破。例如，上海未来产业基金期限延长至18年，覆盖技术转化“死亡谷”。

国际协同：加强国际标准合作，推动技术、数据和规则的互联互通，参与全球产业链重构，提升中国制造的国际竞争力，并形成具有中国特色的“新质生产力”标杆示范工厂，成为“未来制造”典范，牵头成立全球未来制造业联盟，向全球输出未来制造的“中国标准”。

生物制造革命：生物制造革命正在通过合成生物学、基因工程、细胞工程等技术，推动材料、能源、医药等领域的创新突破，重塑制造业的格局。随着技术的进步和政策的支持，生物制造将成为未来制造业的重要方向。

量子制造突破：量子制造通过量子计算、量子传感、量子通信和量子材料等技术，正在推动制造业向更高精度、更高效率和更高安全性的方向发展。

价值创造跃迁新维度

服务型制造：大力发展制造型服务，依托制造业基础，向服务型制造转型，提升产业链价值，例如，三一重工设备运维收入占比将超50%，利润率达35%。生态化赋能：工业互联网平台连接百方家企业，催生万亿级协同价值。标准全球化：在战略新兴产业和未来产业等领域参与和主导国际标准制定。

从规模扩张到生态引领

中国制造业的变革，本质上是在重新定义制造模式。当比亚迪的电池技术开始输出标准，当长三角的工厂通过数据共享提升效率，这些实践告诉我们：未来的赢家不是设备最先进的企业，而是最会组团的生态圈。这场变革没有现成答案，但可以确定的是，中国制造业正在学会用更灵活的方式应对变化，谁能更快适应环境，谁就能在新时代立足。这条路虽然难走，但回头看时会发现，我们不仅改变了制造业，更创造了一种新的产业生存方式。

中国制造将在“技术融合催生新范式、价值创造跃迁新维度、空间布局形成新格局”三个层面形成波澜壮阔的未来图景。

空间布局形成新格局

中国制造业未来空间布局将围绕区域协同、产业集群、创新驱动和绿色发展四大战略，形成“多点支撑、多极联动、优势互补、绿色发展”的新格局。通过优化空间布局，中国制造业将实现高质量发展。在长三角、珠三角、京津冀、成渝双城经济圈打造各具特色的世界级制造业集群，并形成一批创新城市和科技园区，成为全球科创高地，全面提升中国制造的全球竞争力。推动“中国制造”向“中国智造”转型，从“制造大国”向“制造强国”转型，为经济可持续发展和国家现代化建设提供强大支撑。数控刀具

在新一轮科技革命和产业变革中，未来产业已成为塑造全球竞争新格局的关键变量之一。我国将发展未来产业作为引领科技进步、带动产业升级、培育新质生产力的战略支点。

根据工业和信息化部等七部门联合发布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，未来产业包括未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大产业发展方向。

中国工业互联网研究院测算，2024年中国未来产业产值规模约11.7万亿元，2025年、2026年未来产业产值规模预计为13.4万亿元、15.5万亿元，年复合增长率将达15%。

未来产业是由前沿技术驱动的前瞻性新兴产业，具有显著颠覆性和不确定性等特点。受访专家认为，通过技术创新、建立投入增长机制、优化产业支撑体系等方面的系统谋划与制度创新，加速将未来产业培育成为具有国际竞争力的新支柱产业。

多点突破干亿级赛道初现

当前，我国重大前沿技术持续涌现，催生出人形机器人、脑机接口、量子信息等未来产业，呈现关键技术多点突破、产业攻关整体提速、规模转化稳步推进的态势。

部分产业产值增速较快，正在形成新支柱产业。

在未来制造方面，原子级制造领跑新赛道。在原子团簇、二维材料、分子组装和色心等基础研究突破带动下，原子级制造成为科技大国竞逐焦点。

南京大学原子制造研究院院长、南京原子制造研究所所长宋凤麒指出，该技术处于起步阶段，攻坚周期长，但能解决战略装备和尖端制造中的“卡点”，在潜艇深水导航陀螺仪、大功率激光反射镜、先进制程芯片等核心元件和工艺上潜力巨大。

2024年国内原子层沉积/刻蚀装备企业销售额达到80亿元，相关材料、元件销售额达到20亿元，“产业规模五年内有望突破千亿。”宋凤麒说。

在未来能源领域，氢能迈向万亿市场。中国科学院理化技术研究所研究员胡忠军说，“双碳”目标下氢能源潜力巨大，当前技术攻关集中在制氢、储运的经济性和安全性等方面。

未来空间领域，商业航天蓄势腾飞。中国工业互联网研究院估算，2025年我国商业航天产值将突破2.7万亿元，2026年将达到3.3万亿元。

未来信息领域，多个细分领域产业链日趋完善。卫星互联网、脑机接口、下一代移动通信、量子信息等蓬勃发展。我国规划卫星总数近1.6万颗，初步形成了包括卫星平台、星载通信、火箭制造和发射、终端、芯片和测试仪表在内的完整产业链。中国工业互联网研究院数据显示，卫星互联网已进入商业化拐点，预计2025年我国市场规模将达到450亿元。量子信息领域超前布局，量子计算、量子通信产业位居世界前列。

未来健康领域，前沿技术孕育“核爆点”。在基因治疗、细胞治疗、合成生物学等领域，多地部署专项催生颠覆性突破，未来5一10年将进入规模增长期。中国生物制药首席执行长谢承润介绍，在创新药方面，我国不断加大创新力度，完善产学研医协同研发体系，加快重大创新产品产业化进程。2024年，我国在研新药数量跃居全球第二位。

未来材料方面，自主可控体系加速构建。先进有色金属、无机材料、化工材料持续向高端化、绿色化迈进，产业链供应链韧性增强。

在区域布局上，中国工业互联网研究院院长鲁春丛分析指出，京津冀、长三角和粤港澳大湾区依托创新资源集聚和开放优势，在通用AI、原子级制造、生物制造、人形机器人、量子科技等领域形成策源高地。长江经济带沿线探索“因地制宜+协同创新”模式，在商业航天、合成生物、绿色能源等领域“多点开花”。

相较于传统产业，未来产业呈现四个显著特征，深刻影响其发展路径：

四大显著特征

显著战略性。未来产业关乎产业结构优化升级、产业安全与国家竞争力。

显著引领性。未来产业通过前沿技术突破带动关联产业升级，具有技术引领与高速迭代的特征。例如量子信息推动密码学发展，量子计算以更低能耗实现更高算力，推动生物信息学从“算力堆砌”向高效计算跃迁。又如，AI正在改变科研范式，通过深度学习预测蛋白质结构，整合物理、化学、生物等多领域知识，在超导材料预测、台风路径模拟等领域取得突破，由此不断催生出新产业和商业模式。

2021年，我国在《“ ^ + 四五”规划和2035年远景目标纲要》的战略性新兴产业章节中，首次提出未来产业概念。中国科学院科技战略咨询研究院研究员王晓明认为，我国从“十二五”时期超前布局战略性新兴产业到“十四五”谋划布局未来产业，既表现出产业发展的延续性，又展现了发展层级的跃升，彰显了国家对构建现代化产业体系的顶层设计和前瞻布局。

显著颠覆性。未来产业发展呈现“供给创造需求、需求牵引供给”特点。王晓明介绍，未来产业的技术突破往往会带来供给侧的“创造性破坏”，一旦关键技术路线通过验证并实现规模化应用，将对上下游产业提出新的需求，催生新的产业体系，甚至重塑未来经济社会结构。

显著不确定性。首先，技术路线不确定。前沿技术往往处于探索阶段，技术路径可能存在迭代或替代风险，例如AI、量子科技等领域的技术突破尚未形成稳定的应用模式。其次，商业化路径不确定。应用场景和大规模产业化的时间难以预测，例如智能网联汽车、人形机器人等新技术产品尚未形成成熟的商业模式，市场接受度存在波动。第三，政策环境不确定。涉及科技创新和产业变革的政策需要突破传统框架，例如资本投入机制、国际合作规则等存在制度性挑战。

赛迪智库未来产业研究中心所长蒲松涛说：“这些特性要求构建灵活的资本投入机制和创新的体制机制，以应对未来产业的动态演化。”

无人区攻坚四大挑战

未来产业基于前沿、重大科技创新，其发展面临筑牢技术底座、增强系统谋划、保障长期投入、完善监管等挑战。

一持续开展前沿技术攻关补齐基础研究短板。

近年来我国强化基础研究布局，特别是在量子科学、粒子物理等方面快速发展，基础研究薄弱局面已基本扭转。但在生物制造、基因技术、具身智能等新赛道上，我们还面临一些“卡脖子”难题，“以未来材料为例，目前亟待培育颠覆性技术，寻找重大突破方向。”北京石墨烯产业创新中心负责人王旭东认为。

创新协同方式，加强产业链协同。

产业链协同方面，从实验室到量产的转化过程是未来产业发展的关键环节，以人形机器人为例，需越过从“实验室精度”到“工业级鲁棒性”的鸿沟。

“目前具身智能还处在早期发展阶段，AI为具身智能提供了新动能，但深度神经网络仍被视为黑盒模型，实验室训练的模型在结构化环境中表现优异，但在开放场景中出现失效。”北京人形机器人创新中心大模型负责人鞠笑竹介绍，有待以终端应用需求为导向，整合科研机构、设备厂商、生产企业、下游用户等主体，形成技术研发一设备适配一量产验证一市场反馈的闭环，加速实验室成果到产业化应用。

创新资本支持机制。

当前，为培育未来产业提供金融“活水”，上海、浙江、江苏、安徽、山东等地积极推进科创金融改革试验区建设，北京、广东、湖北、四川等地成立各类产业引导基金支持新兴产业发展，引导天使投资、风险投资、私募股权投资、并购基金等加大对未来产业的投入。

面对未来产业的巨量资金需求，早期资本及长期投入力度仍待加大。前瞻产业研究院发布的《2025年脑机接口产业蓝皮书》显示，目前我国脑机接口单一产品的投入需要数亿元人民币，投资回收期至少3年，且存在失败风险。

“未来产业需要从零开始全链条推进孵化转化、工艺熟化、产品研发、用户培育、市场开拓，每个环节都需要长期资金支持。”国家信息中心未来产业和平台经济研究中心研究员胡拥军说，未来产业比其他产业更需要耐心资本的支持。

强化风险管理。提高标准和知识产权体系建设、安全治理能力。

在标准体系建设方面，有关部门发布了《新产业标准化领航工程实施方案（2023一2035年）》《量子保密通信网络架构》等，计划研究元宇宙、脑机接□、量子信息、人形机器人、生物制造、新型储能等标准。

中国科学技术发展战略研究院副研究员尹志欣建议，精准把控监管力度，尽快出台脑机接口安全规范，统一脑信息编解码等关键技术规范。

南京原子制造研究所工作人员正在校对原子极限微制造实验设施的原子团簇质谱 (2025 年8月摄）受访者供图

构建未来产业创新生态

培育壮大未来产业，需要以战略眼光和全局视野进行系统谋划，构建技术、资本、人才、制度协同发展的良性生态。

一一发挥体制和人才优势，强化关键核心技术、重要领域的基础研究，筑牢未来产业发展的技术底座。

未来产业发展有赖于多种技术和学科交叉融合。“以具身智能为例，包含机械设计与先进制造、电子电气工程、AI以及计算机科学等多学科交叉，需要协同创新。”鞠笑竹说。

“我国在一些领域已经进入无人区，需要通过培养领军人才等不断激发产业创新能力。”王旭东建议，对优秀科学家的非共识研究应给予长期稳定支持，允许其在一定周期内自主调整研究方向，释放其原始创新活力；营造鼓励创新、宽容失败的良好环境，以包容审慎原则处理好创新与监管的关系，通过给予科研单位更多自主权、经费使用权等方式，鼓励科研人员创新。

-建立未来产业投入增长机制，引导更多耐心资本、长期资本、战略资本支持创新，强化未来产业发展的要素保障。

胡拥军认为，应把基础研究提高到更加突出的位置。从未来产业的投入结构看，应避免前轻后重。

宋凤麒建议，对处于基础研究阶段的原子级制造工作，需实施国家主导的非功利性长效投入，重点支持单原子操控机理、量子效应制造理论等前沿探索，容忍高风险与零产出；通过政府引导基金撬动社会资本，引入具备15年以上长周期、超高风险容忍、具备战略视野的耐心资本。

一做好前瞻规划，统筹布局未来产业发展路线，优化产业支撑体系。

王晓明认为，各地应深入分析本地研发基础、科教资源、人才储备和产业技术成熟度等条件，把握技术变革趋势与要素重构机遇，加强未来产业领域方向遴选。

蒲松涛建议，鼓励支持国内企业、高校院所参与未来产业国际标准制定，推广中国优势技术标准，提高中国在未来产业关键领域中的规则制定能力和知识产权保护能力。数控刀具

制造业“内外兼修”加快转型升级

从外观的工业设计到内里的智能化水平，从中式美学的国潮风尚到精益求精的匠心精神·我国制造业在“内外兼修”中加快转型升级，呈现出向智向绿向高端的发展态势，不断增强新动能、进发新活力。

一枚车标蕴藏的“制造力"

一枚小车标里究竟有着怎样的“大文章”？在我国制造业加快培育新质生产力的当下，车标并非仅仅是品牌标识，实则是技术实力、生产精度、设计能力等的综合载体，是“制造力”的体现。

日前在京举行的2025享界用户星享之夜活动上，华为常务董事、终端BG董事长余承东与北汽集团党委书记、董事长张建勇共同发布了享界星型车标“寰宇之星”。

记者在现场看到，享界新车标以六边形为骨架，延续了鸿蒙智行的家族式设计，硬朗轮廓与东方审美的“留白”融合更加凸显科技感；中心采用双层设计，上层星芒向外舒展，如星光漫射，下层细密纹理在金属上凝练成“见光不见纹”的精致质感。

据余承东介绍，享界“寰宇之星”星型车标，承载着品牌“手可摘星”的浪漫愿景，延续一贯的寰宇美学设计，在为享界品牌增添更加鲜明的视觉标识同时，进一步提升享界品牌豪华高端定位。

业内人士则认为，车标作为汽车外观品质的重要组成部分，对制造精度与工艺复杂度要求极高。例如人们熟知的宝马车标，需通过CNC数控铣床加工模具，误差控制在0.1毫米以内。而此次享界新车标采用微米级电铸工艺，在金属表面雕刻近3000圈纹理，才能实现“见光不见纹”的光影效果。这些工艺直接体现制造企业在材料处理、精密加工、质量控制等核心制造环节的技术水平。

不仅如此，车标的演变还是制造产业格局转型的映射。在传统制造时代，车标强调的是汽车的机械性能，例如宝马的蓝白标源于飞机螺旋桨，代表动力技术；奥迪四环标志象征四家传统车企的结盟。而在智能制造时代，车标成为智能化转型的象征。例如享界星标设计中应用了白银比例与G3曲率，凸显“高智感”；长安新车标的金属质感搭配立体切割线条，以简洁图形化构型呈现科技感。

此外，车标设计日益成为用户参与制造的接口，成为连接消费需求与生产链条的媒介。例如享界新车标基于用户对“文化味与辨识度”的诉求，是从海量用户反馈里“筛”出来的结果；比亚迪的“夏”字标是出于全民共创的征集活动，使文化认同与制造能力

深度融合。

稳坐全球制造业“头把交椅”

一枚车标里蕴藏的“制造力”只是我国制造业“内外兼修”高质量发展的一个缩影。数据显示，中国制造业规模已达全球 30 % 以上，在高铁、汽车制造、新能源装备、电力装备、造船五大领域处于“领跑”地位，在生物医药、信息智能技术、芯片生产、高端装备、新材料、航空航天等领域也从“跟跑”进入“并跑”阶段。

以汽车业为例。中国汽车工业协会日前发布的数据显示，2025年上半年我国汽车产销量首次双超1500万辆，均同比实现两位数增长，汽车产业活力持续释放。汽车出口继续保持增长，1至6月，汽车出口308.3万辆，同比增长 1 0 . 4 % ，其中新能源汽车出口增长迅速，达到106万辆，同比增长 7 5 . 2 % 。乘用车市场信息联席分会数据也显示，今年上半年，在新能源汽车赛道上，自主品牌市场占有率超过 6 8 % ，再创新高。

国家发展改革委主任郑栅洁在近日国新办举行的“高质量完成‘十四五’规划”系列主题首场新闻发布会上表示，现在中国的实体经济根基越来越强，“十四五”以来每年制造业增加值都超过30万亿元，我国连续15年稳坐全球制造业“头把交椅”，200多种主要工业品产量世界第一，“中国不能造的越来越少、能造的越来越好”。

“当前，制造业在外部不利环境下韧性进一步增强，制造业与技术创新联结更加紧密。”北京交通大学中国高端制造业研究中心执行主任朱明皓表示，一方面，创新有效供给不断增强，支撑一批卡脖子短板产品顺利突破，部分重点领域已经形成了较为完整的产业链；另一方面，制造业新产品、新成果持续涌现，智能制造新场景新业态集成贯通，既推动了生产效率提升，又支撑了新技术的应用与迭代。

“制造业是科技创新的主要应用场，围绕产业链部署创新链，解决产业链供应链薄弱环节是科技创新部署的主要方向。”朱明皓说，科技创新的关键是加快推动传统产业转型升级、培育壮大战略性新兴产业和布局建设未来产业，目的是为了提高价值链水平，实现产业高质量发展。

科技企业赋能制造业作用凸显

“中国正从全球制造中心大步迈向全球创新中心。”在“高质量完成‘十四五’规划”系列主题首场新闻发布会上，国家发展改革委秘书长袁达说。

数据显示，2024年全社会研发经费投入占GDP的比重达到 2 . 6 8 % ，规模增加到3.6万亿元，稳居全球第二。从主体看，企业是研发投入高增长的主要力量，企业研发投入占比超过 7 7 % 。

科技企业对制造业的赋能作用尤为凸显。在汽车制造领域，华为与车企联手打造的鸿蒙智行生态，仅用39个月实现全系累计交付80万辆，创下新势力汽车最快交付纪录。其中，作为华为与北汽重点打造的一款高端新能源汽车，享界S9自去年发布以来，持续领跑30万元以上新能源轿车市场，成为该细分领域销量冠军。据张建勇透露，享界6月共交付4154辆，坐稳30万元以上新能源轿车销量榜首。

业内人士分析认为，享界在细分领域的领跑，得益于华为先进技术的深度赋能和北汽积淀深厚的造车功底。就在2025享界用户星享之夜活动的同一天，由中汽中心牵头，清华大学、华为参与撰写的《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》正式发布。依托在ICT领域数十年的深厚积累，以及在智能辅助驾驶、智能座舱、智能电驱、智能网联等关键功能模块的持续投入，华为持续通过系统性全链路赋能鸿蒙智行生态联盟合作伙伴，提升合作伙伴的智能化水平和市场竞争力。

“北汽和华为团队的双质检，就像考试要两个老师同时签字才算通过。”张建勇在介绍享界制造标准时，用了“较真”二字，包括对制造精度的“较真”、对质量检测的“较真”和对生态环保的“较真”。张建勇透露，享界车身关键轮廓精度可以控制在 ± 0 . 3 毫米以内；“蓝光在线测量”系统，对431个关键点进行CT级扫描，AI智能监测系统实时监测优化2万多个参数，每台车都有专属“数字档案”。此外，享界还有“较真”的绿色制造工艺，重金属、喷漆线废水等均实现了零排放。张建勇坦言，有华为这样的“最强队友”并肩前行，相信享界必将成为中国高端智能汽车的“技术灯塔”。

业内专家表示，制造业未来将深度融合人工智能、区块链和物联网等前沿技术，实现智能化、柔性化生产，同时加速向绿色低碳转型，高端制造和服务型模式（如个性化定制、共享工厂）将替代传统模式。中国制造业将不断突破核心技术瓶颈，在智能化升级与碳中和目标下构建更强竞争力。数控刀具

PICCOINDEX镗刀系列

在微型零件加工精度需求持续攀升的当下，ISCAR以创新技术破局！全新推出的PICCOINDEX镗刀系列，具备整体硬质合金与钢制镗杆，专为小型ISO标准可转位刀片设计，为内孔加工任务提供高可靠及高效能的解决方案。

产品特点

CCGT/CCGW03刀片进行车削及镗孔加工，最小加工孔径为4.5毫米(0.177英寸）或6毫米（0.236英寸）。

WBMT/WBGT06型刀片适用于车削与镗孔加工。最小孔径6.5毫米(0.255英寸）。

06-IR/IL刀片适用于螺纹加工，其最小加工孔径为7.3毫米（0.287英寸）。

配备直达切削区的内冷通道。

产品优势

专为半精加工与精加工工序优化设计，无论加工任务多么复杂，该系列产品都能完美胜任。

在低切削参数工况下仍能实现卓越的排屑控制，确保加工过程平稳连续，最大限度降低刀具失效或损伤风险。

提供了极具经济效益的解决方案，让您在不增加预算的情况下获得高性能加工效果。

ISCAR推出新型QUICK-M-THREAD螺纹铣刀，通过阶梯式可转位刀片创新设计，攻克传统螺纹铣削切削力大、刀具易变形的痛点，配合内冷精准润滑系统，为客户提供了高效经济的螺纹铣削解决方案。

QUICK-M-THREAD新品亮点

阶梯式可转位刀片

能大幅降低切削力、增强动态稳定性，减少刀具变形。支持更高切削参数，有效提升生产效率。独特的刀具结构可延长刀具寿命，并提供优异的零件螺纹表面质量。

配备内冷通道

可将冷却液精准导向切削区域，显著改善冷却润滑效果。

特别适用于2-6毫米螺距或12-4TPI的螺纹加工，在24毫米（或15/16英寸）以上内螺纹铣削中表现卓越。

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QUICK-M-THREAD新品亮点

材质特性

采用含钴高速钢（HSS-E)，兼具良好硬度、韧性及耐磨性，适应高强度连续加工。

涂层采用AICrN涂层，具有良好的耐磨性、抗粘结性及高温稳定性，延长刀具寿命。

产品类型

T102先端丝锥：倒角类型A型5P，锋利的切削前角与低轴向力设计，显著提升通孔加工效率与精度。

T103螺旋丝锥：倒角类型C型2.5P，40°螺旋角，优化螺旋槽设计，实现顺畅排屑，专为盲孔加工定制，有效避免切屑堵塞。

直径范围：M3-M16;M6及以下凸顶尖设计，M6以上凹顶尖设计，覆盖客户常用的螺纹规格。

执行标准

严格按照DIN和JS两种标准，确保全球通用性与工艺兼容性。

应用及应用范围

适用于各种工况，例如：数控加工中心，摇臂钻床，卧式车床等；
适用于常见的ISOP,M,K,N料；
应用于汽车零部件，通用加工，工程机械等行业。

T190硬质合金挤压丝锥

材质特性

采用高硬度硬质合金基体，专为高耐磨、高负荷工况设计。

涂层

AC（AICrN）涂层，具有优异的耐磨性、抗粘结性及高温稳定性，延长刀具寿命。

AL（ALC）涂层，表面光滑，摩擦系数小，专用于铝合金材质。

工艺优势

无切屑冷挤压成型技术，彻底消除排屑问题，通盲孔通用，适用于韧性材料、薄壁件及螺纹表面要求严苛的领域，同时提升螺纹强度与表面质量。

拥有四种冷却类型：外冷无油槽、外冷带油槽、轴向内冷、径向内冷，满足不同螺纹和工况。

C型和E型倒角，全系列去顶尖设计，最大限度保证螺纹深度。

直径范围

M5-M20

执行标准

根据DIN371/374/376标准执行。

应用及应用范围

适用于加工ISO材料组：P,M,K，N；
适用于汽车零部件，通用机械，工程机械，能源行业；
典型零部件：曲轴，连杆，电机轴，法兰，轮毂轴承。

T30、T35

适合各种应用的最佳丝锥

山高显著扩展和更新了其螺纹丝锥产品组合，增加了两个新的专用和通用刀具系列。新型T30丝锥提高了灵活性，可在各种材料中提供可靠的性能，而新型T35丝锥则为特定材料提供高螺纹加工性能，以优化大批量生产环境。

山高T35丝锥包括针对材料组优化的选件，包括用于合金钢的T35-P、用于铸铁的T35-K、用于坚韧、磨蚀性材料的T35-H和用于铝合金的T35-N。

T35-P、T35-K和T-35H丝锥均采用HiPIMS技术涂覆的TiAISiN涂层。这提供了极其光滑、坚硬和抗裂的表面，以实现高耐磨性和较长、可预测的刀具寿命。

T35-N丝锥采用光滑的大排屑槽，有助于高效形成切屑并排出，从而在铝材中实现出色的刀具寿命和零件质量。

“需要在特定材料组中对大量孔进行螺纹加工的制造商会发现T35系列具有重要价值，”山高产品经理RadoslawZdanowski说。“通过应用与零件材料匹配的T35丝锥，车间将获得更长的刀具寿命和螺纹加工可靠性，从而提高加工安全性和成本效益。”

高度灵活，实现敏捷生产

山高T30丝锥是多品种、小批量生产的理想选择，采用通用槽型，可有效用于多种材料。T30刀具的灵活性使车间能够通过替换很少使用的针对特定应用量身定制的非标刀具来简化其刀具库存。

Round 20

新一代山高Round20仿形铣削和刀片在面铣、侧铣、槽铣、插铣以及坡铣等多种应用中表现出色。Round20刀片与前几代刀体兼容，在加工有挑战性的材料时性能更佳。

灵活性以及成本效益提高

新推出的山高Round20刀具和刀片适合对钢、不锈钢和耐热合金进行高效的中到粗铣操作，可高效应用于铸铁和淬硬钢。大直径刀片最大限度地提高金属切除率，为使用 2 0mm 圆形刀片生成R10mm半径提供了一种经济效益良好的方法。

山高产品经理BenoitPatriarca说：“新一代Round20相比前代产品迈出了一大步。如今的Round20的刀片可转位四、六或八位，用户可根据切削深度匹配刀片消耗。这种灵活性也意味着新的刀片适配现有的四位或八位刀体。”

增加刀体使用寿命

使用刀垫和刀夹，用户可以最大限度地提高Round20刀体的使用寿命。借助这些选件，制造商能够降低刀槽损坏的风险，并避免因刀具意外断裂造成的更换成本和停机损失。

Round20配备十六个可用刀体，带有四个刀垫选件和三个刀夹选件以及三十个可转位刀片。

作者：徐洛，杜星祝，吴超逸，金坚，卢文壮

VO2对刀具CVD金刚石涂层热应力的调节作用研究

Regulation of \mathsf { V O } _ { 2 } on Thermal Stress of CVD Diamond Coating on Cutting Tools

摘要：目的通过降低热应力的方式，解决刀具CVD金刚石涂层在切削过程中易脱落的问题。方法使用热致相变材料 \mathsf { V O } _ { 2 } 作为硬质合金刀具与CVD金刚石涂层的中间层。建立M相 \mathsf { v o } _ { 2 } (333)晶胞模型和 \mathsf { V O } _ { 2 } \mathsf { 1 } 金刚石涂层体系模型，采用分子动力学模拟的方法，模拟 \mathsf { v o } _ { 2 } 的相变过程并计算升温过程中涂层体系的热应力变化情况。制备了 V \mathsf { O } _ { 2 } / \mathsf { C } \mathsf { V } \mathsf { D } 金刚石涂层，使用 x 射线应力分析仪对升温过程中的涂层应力变化进行实时测量。结果建立的 \mathsf { V O } _ { 2 } 模型在 3 3 0 ~ \mathsf { K } 附近发生相变，体系能量突变，内部原子位置发生变化。仿真结果显示， v _ { 0 _ { 2 } } / 金刚石界面模型热应力在323.15\~373.15K发生突变，涂层应力降低约400MPa；试验结果显示，涂层 \mathsf { V O } _ { 2 } 在323.15\~328.15K发生突变，热应力降低约300MPa， \mathsf { V O } _ { 2 } 的相变温度和应力调控的试验结果与仿真结果趋势一致。结论加入 \mathsf { V O } _ { 2 } 中间层可降低CVD金刚石涂层的热应力，对提高刀具CVD金刚石涂层抗剥落能力具有重要意义。

随着复合材料、硬脆材料等难加工材料在航空航天、汽车制造等领域越来越广泛的应用，刀具的高性能成为加工的硬性要求，CVD金刚石刀具凭借卓越的物理和化学性质，在现代制造业中发挥着无可替代的作用。当前CVD金刚石刀具面临的主要问题是涂层易脱落[1-2]。CVD金刚石涂层刀具在切削时主要受切削力、热应力和残余应力的影响[3]。在加工过程中，膜基材料在界面处的晶格失配、膜基材料的热膨胀系数不一致等原因使在切削过程中CVD金刚石涂层应力急速增加，当涂层应力超过结合强度时将导致涂层脱落，这极大地降低了涂层刀具的切削性能和使用寿命[4]。

为了解决CVD金刚石涂层易脱落的问题，国内外学者进行了大量研究[5]。目前，较为成熟的方法分别从提高结合强度和降低残余应力的角度

图1VO2晶胞

切入：

1）增加过渡层，提高刀具膜基间结合强度[6]；2）优化金刚石涂层工艺参数，从而降低残余应力[7-8]。然而，从降低热应力角度切入的研究较少，本研究考虑采用降低热应力的方法来解决涂层易脱落问题。

近年来，材料科学和表面工程技术快速发展，新型涂层材料和制备工艺不断涌现，为解决金刚石涂层易脱落问题提供了新的方向。固体热致相变材料在特定温度下发生相变，相变前后晶体结构和应力状态均会发生改变[9-10]。周牧等[11]发现对钛合金厚板进行焊接前预热可以引发焊接区组织相变，使微观结构发生变化，有效降低焊接区的残余应力。郦羽等[12]建立了Ti-6Al-

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图2金刚石晶胞

4V焊接过程中固态相变的数学模型，发现相变后残余应力各向分量均有较明显的变化。Fan等[13]利用伪火花电子束辐照金属靶，靶材吸热升温，发生相变，应力变化与温度变化情况一致。VO2作为一种热致相变材料，在 6 8 ^ { \circ } C 左右由M相转变为R相，结构上由单斜晶体转变为四方金红石相，性质上由绝缘相转变为金属相[14-20]。由于相变后光、热、电等方面性质的改变，VO2被广泛应用于智能窗制造[21-22]、太赫兹超材料研发[23]和各种电子元器件的制备[24]。同时，VO2的相变可以引起应力重新分配，有望应用于解决金刚石涂层易脱落的问题，然而目前的研究较少。

图3VO/diamond界面模型

针对CVD金刚石涂层切削过程中热应力过大和VO2调控应力相关研究较少的问题，本文采用仿真模拟的方法，通过建立模型研究VO2的相变过程以及对涂层体系的应力调控能力，并通过实验方法验证了VO2降低CVD金刚石刀具涂层体系热应力仿真结果的准确性。本研究对提高CVD金刚石涂层硬质合金刀具的抗剥落能力具有重要意义。

1仿真和结果

1.1VO2相变模型构建

在模拟VO2薄膜调节CVD金刚石涂层应力之前，先搭建M相VO2晶胞模型模拟相变过程。M相VO2为单斜晶体，空间群为P21C，晶胞中包含4个V原子和8个O原子，如图1a所示。设置平面波截断能为 5 3 0 { e V } ，SCF收敛标准为1 . 0 x 1 0 ^ { . } -6eV/atom，k点网格为 3 x 3 x 3 ，最大能量改变的收敛阈值为 1 . 0 x 1 0 ^ { - 5 } { e V } / atom,最大原子相互作用力为 0 . 0 3 { e V } / \mathring { A } ，最大应力为0.05GPa，最大离子位移为0.001A，自洽迭代收敛精度为 1 . 0 x 1 0 ^ { - } 6 \mathsf { e V } [ 2 \mathopen { : } 5]。采用广义梯度近似

图4VO2相变的能量-步长变化曲线（a）和温度-步长变化曲线（b）

（GGA）法对M相VO2晶胞进行几何优化，优化后VO2晶胞如图1b所示。对优化后晶胞进行扩胞处理，扩胞系数为(3,3,3)，超胞中包含108个V原子和216个O原子，如图1c所示。晶格参数如表1所示。

1.2VO2/金刚石界面模型构建

为了研究VO2对金刚石涂层刀具热应力的调控能力，建立VO2/金刚石模型。金刚石为立方晶体结构，空间群为 F D 3 M ，晶胞中包含8个C原子，晶格常数 a = b = c = 3 . 5 5 6 \mathring { A } \mathsf { \Omega } \mathsf { a } = \mathsf { β } = \mathsf { y } = 9 0 { \Omega } ^ { \circ } ，如图2a所示。计算任务选择GeometryOptimization，算法选择Smart，计算精度选择UItra-fine，计算力场选择UNIVERSAL，静电相互作用求和选择Ewald法，范德华力求和选择Atombased法，进行几何优化[26]。优化后金刚石晶胞如图2b所示。

图5相变前后的 \mathsf { v o } _ { z } 模型（a\~b）和部分原子位置（c\~d）

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图6 \mathsf { v o } _ { z } / 金刚石界面模型的温度-应力曲线

选择VO2的(011)面进行切面，模型厚度选择4A。选择金刚石的(111)面进行切面，模型厚度选择6层原子。由于VO2和金刚石晶格参数存在较大差异，需进行晶格匹配。表2为匹配后各模型晶格参数。选择“buildlayer”选项，建立界面模型。在界面处成键，并添加15A的真空层，进行几何优化，优化后界面模型如图3所示。

1.3VO2相变仿真结果

选择CASTEP模块的“Dynamics”选项，选择NVT系综，仿真温度范围设置为303\~353K，初始温度设置为303K，温度间隔为10K，总模拟时间设计为1ps，迭代步数设置为3000步，进行M相VO2的相变模拟。VO2相变结果如图4所示。体系温度低于330K时，能量基本稳定不变。当温度达到330K附近，体系能量发生突变，这表明模型结构发生了改变。由图5a、b可知，在相变前后，VO2晶胞中的原子位置发生改变。以部分原子为例，如图5c、d所示，V1与V2原子和V3与V4原子之间的键变短，V1与V4和V2与V3之间的键变长，O原子与V原子的相对位置也发生了偏移。这表明所建立的VO2模型在相变温度附近发生了结构变化，具有热致相变能力。

1.4VO2/金刚石界面热应力仿真结果分析

对优化后的VO2/金刚石界面模型进行 分子动力学模拟。选取NVT系综，力场选择 UNIVERSAL，计算精度选择UItraFine，静电相 互作用求和选择Ewald法，范德华力求和选择 Atombased法[26]。对于每个模型，模拟50000 步，时间步长为0.02s，总时间为1ps，温度设置 为273.15\~523.15K，间隔为50K，进行仿真模 拟。

界面模型在不同温度下的热应力如图6所示。仿真结果表明，在273.15K和323.15K时，体系存在较大的压应力，且随着温度升高应力增大，其值在 3 . 6 { ~ } 4 . 0 6 \mathsf { P } \mathsf { a } 。然而，当温度达到373.15K，体系应力骤降至3.6GPa以下，降低幅度约为400MPa。随后，随着温度继续升高，体系应力仍然随温度升高而增加。体系在323.15\~373.15K发生应力骤降，结合VO2在330K左右发生相变，认为应力骤降是由VO2发生相变引起的。在温度达到相变温度后，VO2内的原子位置发生改变，引起内部应力重新分配，内部应力降低。CVD金刚石涂层刀具在切削时主要受外应力、热应力和残余应力的作用，外应力由切削作用产生，热应力是由切削温度升高引起的内部应力，残余应力是在金刚石涂层制备过程中产生的内应力。当这3个力的总和超过基体与CVD金刚石涂层之间的结合力时，涂层就会脱落，如式（1）所示。VO2相变引起系统热应力骤降，使金刚石涂层刀具体系在不超过结合强度的情况下能够承受的外应力上限提高，对解决刀具涂层易脱落的问题具有重要意义。

图7 \mathsf { v o } _ { z } 薄膜的温度-电阻曲线（a）及其一阶导数（b）

图8不同涂层体系的温度-应力曲线

式中：oe、gth、or分别为切削过程中金刚石涂层受到的外应力、热应力和残余应力；of为膜基结合力。

2试验和结果

2.1VO2薄膜和金刚石涂层的制备使用PVD磁控溅射设备制备VO2薄膜。基体选用由株洲硬质合金集团有限公司生产的YG8硬质合金（由 9 2 % （质量分数）WC硬质相和 8 % （质量分数）Co黏结相组成），靶材为V靶（纯度为9 9 . 9 5 % ，靶材尺寸为 \Phi ^ { 5 0 } x 6 \mathsf {mm } . ），反应气体为纯度 9 9 . 9 9 9 % 的Ar和O2。将YG8硬质合金切割成 1 0cm x 1 5cm 的试样，随后抛光使表面粗糙度Ra降低至 0 . 0 4 \mu { m } 以下，依次用丙酮、无水乙醇、去离子水对试样进行15min超声清洗。用射频磁控溅射设备在YG8硬质合金基体上制备VO2，制备参数为：溅射功率120W，Ar流量为45mL/min，衬底温度为 1 6 0 ^ { \circ } C ，溅射气压为1 . 2 P a ，沉积时间为 1 2 0 m i n ，02流量为8mL/min。制备完成后，使用含 1 % （质量分数）金刚石微粒（粒径为 1 ~ 2 \mu { m } ）的丙酮对试样进行30min超声植晶，随后用丙酮和去离子水冲洗样品，并用N2气体干燥。采用HFCVD方法沉积CVD金刚石涂层，具体制备参数如表3所示。

2.2VO2相变温度测量结果

VO2在相变前后电阻发生较大变化，可通过www.mw35.com

图1齿条刀具与齿轮啮合位置

测量电阻确定制备的VO2的相变温度。VO2在不同温度下的电阻测量结果如图7a所示。随着测试温度升高，VO2的电阻在323.15K左右发生突变，这与VO2的相变温度相近，可以认为电阻突变是由VO2相变引起的。对电阻曲线进行求导，通过高斯公式拟合后的曲线如图7b所示。可以看出，升温时VO2相变温度约为325.15K，降温时VO2相变温度约为319.15K。

2.3VO2/金刚石涂层体系热应力测量结果利用X射线应力分析仪（X-350A）和自制的加热设备对VO2/CVD金刚石涂层系统在热循环过程中的应力变化进行实时测量。调试参数为管电sqrt { ± 2 5 } \mathsf { k V } 、管电流7mA，采用Cr靶，扫描步距为0 . 1 0 ^ { \circ } ，计算时间为0.50s，扫描起始角及终止角分别定为 1 3 4 . 0 ^ { \circ } 和 1 2 8 . 0 ^ { \circ } ，倾角分别取0°、2 4 . 2 ^ { \circ } 、 3 5 . 3 ^ { \circ } 和 1 4 5 . 0 ^ { \circ } ，实验中衍射峰取(111)晶面，应力常数K \scriptstyle = -3374MPa/(°)。设备测量时允许误差为 ± 1 0 M P a ，经过3次测量取平均值，以保证测量结果的准确性。

VO2/CVD金刚石涂层体系热应力测量结果如图8所示。在初始温度303.15K，VO2/CVD金刚石涂层的初始应力低于对照组的CVD金刚石涂层，约降低600MPa。随着体系温度上升，VO2/CVD金刚石涂层体系热应力在323.15\~328.15K发生突变，应力降低约300MPa，这与仿真结果一致。VO2薄膜作为过渡层，对膜基材料之间的热膨胀系数突变有缓冲作用，从而降低初始应力。同时，VO2薄膜还可作为应力调控层，在达到相变温度后发生相变，使体系热应力降低。测量结果表明，VO2过渡层可以降低体系初始热应力，并在升温过程中发生相变，有效降低体系热应力。

3结论

1）建立了M相VO2(333)模型，对相变过程进行仿真模拟，发现VO2在330K附近能够发生相变，体系能量突变，内部结构发生变化。

2）建立了VO2/CVD金刚石涂层体系模型，对不同温度下的热应力进行模拟计算，发现体系应力在323.15\~373.15K发生突变，突变后体系应力降低约400MPa。

3）制备了VO2/CVD金刚石涂层体系，并测量了体系在不同温度下的热应力，发现增加VO2过渡层后，体系初始应力降低约600MPa，并且在相变温度附近热应力突变，降低约300MPa，与仿真结果一致。加入VO2中间层可降低CVD金刚石涂层热应力，对提高刀具CVD金刚石涂层抗剥落能力具有重要意义。校 x 具

考虑进给速度影响的高速铣削稳定性分析方法

Stability analysismethod of high-speedmilling considering feed rate influence

摘要：高速加工技术通过提升切削速度和进给速度提高材料的切除率、加工精度、加工质量，是现代加工的主要方式之一。因此，保证高速加工的稳定性是高速加工的应用基础。首先，在传统稳定分析的基础上，进一步考虑了进给量对静态切削厚度的影响，建立了与进给量、刀具径向切深比相关的稳定性模型，并结合稳定性方差比分析了高速铣削加工的稳定性。然后，在单因素变进给速度试验的基础上，设计了滤除主轴转速频率分量的滤波器，并使用滤波信号序列与原始信号序列的方差比分析连续变轴向切深试验的铣削稳定性变化，验证了考虑进给速度影响高速铣削加工稳定性分析方法的有效性。结果表明，针对小径向切深的高速加工，所提方法可以更准确地实现铣削的稳定性判定。并且不稳定切削的极限轴向切深会随着进给量的增加而小幅度变化，进给速度会加剧铣削系统的不稳定程度。

0引言

高速切削技术是一种在高速和高效率下进行金属加工的先进加工方法。提高进给速度可以减少切削时间、降低生产成本，但同时也会增加铣削系统的振动风险，从而降低加工精度和表面质量。因此考虑机床进给速度对不同径向切深铣削稳定性的影响尤为重要。

分析机床进给速度对不同径向切深铣削稳定性的影响，需要结合主轴转速、轴向切深等其他加工参数分析进给速度对铣削系统稳定性的影响。基于切削过程动力学建模，稳定性分析获取稳定性叶瓣图，并根据稳定性叶瓣图选择优化的切削参数，为普遍的研究方法。这些研究大多认为切削过程稳定性主要与主轴转速、轴向切深有关，不受进给量影响[1-4][5]117368[6]718-722。但进给速度对铣削过程影响的相关研究表明，进给速度会对铣削力造成非线性影响[7]，使得部分线性稳定区域不安全，导致参数选择不足以维持铣削稳定性。考虑进给速度对铣削力模型中瞬时切屑厚度的非线性影响，并建立描述机床振动的非线性延迟微分方程是研究这一现象的主要途径。FAASSEN等[8]等提出了一种非线性切削力模型，该模型具有指数表达式，并结合了次摆线齿轨，用于准确预测低浸入切削的稳定性凸角。LONG等[9]等建立与进给速度相关的可变时间延迟的铣削过程模型，恒定延迟系统获得的稳定性图与可变延迟系统获得的稳定性图之间具有明显差异。

图4DMC650V、FGV1060L铣削准静态力、动态力及静态力占比

YAN等[10］提出了一个基于组合高阶全离散方法的单延迟铣削稳定性叶瓣图（StabilityLobeDiagram,SLD）算法，该算法具有计算量小、精度高等优点。YAN等[11］将通过流域稳定性估计与延迟初始切割状态近似傅里叶级数和基于蒙特卡洛原理产生的系数作为铣削安全性的指标，研究线性稳定边界层受非线性的影响。

在小径向切深下，进给速度对瞬时切削厚度的非线性影响更加明显，部分学者针对这一现象进行研究。DAI等[12]提出了一种基于时间不变转移矩阵的小径切削铣削加工表面定位误差预测方法，该方法不受时间变化的影响，从而减轻了大量的计算负担。WANG等［13］针对连续的小径向切深铣削，提出了一种将试验测量与导纳耦合法相结合的快速获得工件时变模态参数的方法，实现工件-刀具四自由度铣削系统稳定性预测。LIU等[14]提出了一种基于精细积分的修正数值积分方法，能有效地识别小径向切深下的SLD。

大多数基于动力学模型仿真获得稳定性叶瓣图的研究缺乏在线颤振检测策略，只能检测充分发生的颤振，即便检测到颤振，也为时已晚，工件表面或刀具已损坏，因此需设计铣削稳定性识别方法，研究实际加工工况下进给速度的影响。YAO等[15]基于预先获得的三维稳定性叶瓣图，采用高频带具有较高灵敏度的相对小波包能量熵和局部离群因子算法对颤振进行早期检测。李超等[16]11-23提出综合振动信号能量比和幅值标准差的铣削颤振实时监测方法，用于薄壁结构件铣削加工过程中颤振的判别。CAO等[17]消除齿间通过频率及其谐波的干扰，采用奇异值分解方法对TF矩阵进行压缩，计算1阶奇异值作为颤振指标。张智等[18]以小波包能量熵值为指标，对铣削加工的稳定状态及振动形式进行识

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别。陈云等[19］考虑实际切削厚度的时域仿真法，并结合相关系数的无量纲颤振判定准则，用于铣削仿真结果加工状态的判定。

本文首先基于高进给量状态下的瞬时切削厚度，建立考虑静态铣削厚度的铣削系统动力学模型，通过变进给速度的单因素试验验证进给速度对不同径向切深铣削造成不同影响的原因；其次，设计可过滤主轴转速相关频率分量的滤波器，处理连续变轴向切深试验中的铣削信号，验证综合考虑多因素的实际加工工况下，进给速度对高速铣削加工稳定性的影响。

1考虑进给速度的工艺稳定性分析

高速铣削下，瞬时切削厚度会产生动态变化，本节考虑进给速度对铣削系统稳定性的影响，基于与进给量相关的瞬时切削厚度，包含静态切削厚度和动态切削厚度，建立考虑进给量的高速铣削系统动力学模型，求解获得与进给量、刀具径向切深比相关的系统稳定性极限图。

1.1考虑进给量的铣削力模型

考虑铣刀在进给方向和垂直进给方向的振动，第i个刀齿瞬时切削力与瞬时切削厚度满足指数关系。

式中， { \bf { \sigma } } _ { \mathsf { { G } } _ { \mathsf { { p } } } } 为轴向切削深度； k _ { 1 } 、 k分别为切向和径向切削力系数；q为切削常数； k _ { 1 } , k _ { 1 } 、q通过铣削系数试验获得[20]。hj（t）为瞬时切削厚度；hj，s(t)为静态切削厚度； \mathsf { h } _ { { i } } ，d(t)为动态切削厚度。

大多稳定性分析忽略了静态切削厚度的影响，DEFANT等[5]117368提出的铣削模型，认为由于进给而引起的刚体运动不影响稳定性，并且是可以忽略的静态贡献，即忽略了式（1）中的静态切削厚度。由式（2）可知，静态切削厚度是进给速度影响铣削系统的主要因素，忽略了静态切削厚度，也就忽略了进给速度对铣削稳定性的影响。当刀具径向切深较小时，由于刀齿与工件接触角相对较小，进给量产生的静态切削厚度相对于瞬时切削厚度不可以忽略[21]，因此，在建立瞬时切削厚度模型时必须考虑进给量的影响，即

图51%、 5 0 % 切宽比铣削静态力占比

图6试验工件粗糙度值

图7加工过程中采集到的信号

式中，T为时间延迟；@为转动角速度； \mathsf { f } _ { \tau } 为每齿进给量； \Delta _ { { x } } , ~ \Delta _ { { y } } 分别为刀具在X方向和Y方向前后相邻两齿的相对振动位移；j（t）为第j个刀齿的位置，如图1所示。大多数学者在研究铣削稳定性时不考虑进给量的影响，忽略了式中的进给项fz。但通过仿真及试验证明，在研究不同刀具径向切深比铣削时，需要考虑式中的进给项。

本文试验均为顺铣，顺铣切入角及切出角分别为

式中， \phi _ { s t } 为切入角； \phi _ { { e x } } 为切出角；a为刀具径向切深；D为刀具直径； a / \mathsf { D } 即为径向切深比。

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10 2737 3.02237 IRI
rtrreaass 1020 ‘WI JTI 2.5 nanererrstr1397'NI 1619 三 'I 2.0
eprmgg - 6191455JWI gn 955 'NI 1.5宁 'dI 频 1297 ' 1.0-2 297-0.5 福 'W 1136 136 'AWI 0.510 AWI 975 AWI-1 -250 2 4 6 8 10 12 0 2 6 8 10 12时间Time/s 时间Time/s（a）不同中心频率下的内涵模态分量 （b）内涵模态分量对应的HHT时频图(a)IMFs at different center frequencies (b) Time-frequency diagram of Hilbert-Huang transform to IMFs

图8工件振动信号的希尔伯特-黄变换

铣削过程并非连续加工过程，刀具上的刀齿与工件发生间断的接触。当j刀齿转角 \phi _ { { i } } 在切入角\phi _ { s \uparrow } 切出角 \phi _ { { e x } } 之间时，刀齿处于切削状态。当j刀齿转角 \phi 在切入角 \phi _ { s \uparrow } 、切出角 \phi _ { { e x } } 之外时，刀齿处于脱离状态。

建立函数g \phi _ { i } (t)]表示刀齿切削状态，为

综合考虑以上多种因素，将z个刀齿上切向和径向瞬时切削力求和并沿X方向和Y方向分解，则

式中，s表示sin[ \phi _ { { i } } (t)]；c表示cos[ \phi _ { { i } } (t)]。

基于FAASSEN等[22]提出的非线性周期系统的线性化理论，其中u(t， \boldsymbol { \mathsf { f } } - \boldsymbol { \mathsf { T } } \boldsymbol { \mathsf { I } } = \boldsymbol { \mathsf { U } } (t)-u (t-T)可以在u ^ { 1 = 0 } 附近线性化，这对应于没有颤振的稳定铣削。结果是F = F ( \cup = 0 ) + \Delta \mathsf { F } 。线性化的力△F

可以写为

式中，q为切削常数， 0 < { \tt q } <=slant 1 。 \mathsf { q } = 1 时不考虑每齿进给量fz的影响， 0 < a < 1 时考虑每齿进给量fz的影响。

由图1所示，建立刀具-工件2自由度铣削力模型，基于半离散化方法求解。该系统代表一个刀具和一个加工零件，工具被视为具有2个自由度的质量-弹簧-阻尼器系统，铣削系统动力学运动方程可简写为

式中，M为系统质量矩阵；C为系统阻尼矩阵；K为系统刚度矩阵。对北京精雕CarverS600B机床进行频响试验获得模态参数[23-24]。其中，

图9铣削稳定性识别

1.2进给速度对不同径向切深铣削的影响分析

图2为考虑不同进给量、不同径向切深比的稳定极限图。在 a / \mathsf { D } = 0 .5，即大径向切深情况下，不考虑进给量（ \vert a = 1 ）与考虑进给量（ \scriptstyle \mathbf { q } = 0 85）的铣削系统稳定性的差别不明显，且不同进给量几乎不对铣削系统的稳定性造成影响。在a/D = 0 .1，即小径向切深情况下，不考虑进给量0 a = 1 ）与考虑进给量（ a = 0 .85）的铣削系统稳定性极限差别较为明显，针对小径向切深的高速加工，不稳定切削极限轴向切深随着进给量的增加小幅度变化。相比于大径向切深铣削，进给速度对小径向切深铣削加工稳定性的影响较为明显。

2单因素变进给速度铣削试验验证

为验证图2中不同进给量、不同径向切深比对铣削系统稳定性的影响，开展径向切深比分别为 1 % 1 { \bar { \Omega } } ( { \mathsf { D } } { = } 0 . 0 1 ）、 50 % 0 { \Delta } { a } / \mathsf { D } = 0 . 5 ）的单因素变进给速度铣削试验。选择在三轴加工中心德玛吉DMC650V（最高转速为 2 0 0 0 0 ~ { r / m i n } 、最快进给速度为 4 2 \ 0 0 0 \ {mm / m i n } ; ）、阿帕斯FGV1060L（最高转速为 2 4 0 0 0 ~ { r / m i n } 、最快进给速度为 6 0 \ 0 0 0 \ {mm / m i n } ) ）进行该铣削试验。刀具选用大山EUP系列高光镜面铝用立铣刀（直径为10mm、刃长为 2 5 ~ \mathsf {mm } 的三齿圆柱立铣刀），刀具安装时，悬长为 4 0 \mathsf {mm } 。工件为铝合金6061。

2.1试验平台搭建

试验装置如图3所示，使用到的测力仪为Kistler9139，加速度传感器作为振动传感器固定在机床主轴、工件夹具上。加速度传感器型号均为Kistler8763B100BB，输出信号为X、Y、Z三个方向的加速度信号，通过SMB接口连接到NET2412集成采集板卡上。

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图10铣削稳定性算法对比

测力仪电荷放大器输出信号为 = x 1 2 、 F _ { x 3 4 } /F _ { y 1 4 } 号 F _ { y 2 3 } 1 \mathsf { F } _ { z 1 } 、 \mathsf { F } _ { z 2 } / \mathsf { F } _ { z 3 } 、 \mathsf { F } _ { z 4 } 八个方向的分力信号，X、Y、Z三个方向的铣削力信号为对应方向分力之和，通过BNC-SMB接口连接到NET2412集成采集板卡上。力信号、加速度信号通过NET2412集成采集板卡在LabView界面上同步采集，采样频率均为2500 H z 。

图11Test5、Test6对应的稳定性极限图

铣削试验刀具径向切深比分别为 1 % / 50 % 。加工参数如表1所示，铣削方式均为顺铣，无切削液，每组进行4次试验。

2.2不同进给速度对切削力的影响

分析采集到的试验信号， \mathsf { T e s t } _ { 1 } ！ \mathsf { T e s t } _ { 2 } . Test3 * Test4均为稳定铣削，未出现颤振造成的不稳定铣削。选取稳定切削阶段信号进行分析，将铣削力信号的平均值作为试验的准静态力Fs，此外，对力信号进行20\~1024Hz带通滤波，将计算滤波后的均方根值（RootMeanSquare,RMS）作为试验的动态力（Fd）。

图12不同加工参数连续轴向切深试验铣削稳定性识别

图4为铣削准静态力Fs、动态力Fd及静态力占比P，计算式为

小径向切深试验时，随着进给速度的增加铣削准静态力增加明显；大径向切深试验相比小径向切深试验，静态力增加平缓。图5为进给方向的1 % 1 50 % 切宽比铣削静态力占比。小径向切深下静态力占比随进给速度的增加而增加，而大径向切深下静态力占比几乎不受进给速度影响。

本次试验结果可以验证图2中进给量对不同径向切深比下的稳定性造成不同影响的原因。小径向切深情况下，刀具与加工工件的接触角较

根据工件粗榄度要求 Accordingtoworkpieceroughnessrequirements 输人径向切宽比、进给量 Inputradial cutting depth ratio,feed rate 以高切削效率为要求 With high cutting 考虑进给速度的铣削模型 efficieney as request Millingmodelconsidering feed rate 确定主轴转速、 对应a/D、f下的稳定性极限图 轴向切深 Stability limit diagram corresponding toa/D,f Determine spindle speed and axial cutting depth 确定初步铣削工艺参数 Determine the preliminary 机床通信 milling process parameters Machine tool communication C Cur前实际主轴ded 否No 铣削系统稳定 Milling system stability 是Yes 确定最终铣削工艺参数 Determine the final milling process parameters

小，式（2）中受进给量影响的静态切削厚度在瞬时切削厚度中的占比较大，静态切削厚度不可忽略。在大径向切深时，情况相反。因此，在针对小径向切深的高速加工下应考虑进给速度对铣削稳定性的影响。

2.3不同进给速度对工件质量的影响

虽然一定范围内的进给速度对铣削稳定性的影响不大，但是这并不能说明提高加工效率（或材料切除率）、进给量选取得越大越好，图6所示为测量加工后的面铣工件的表面粗糙度，随着进给速度的增加，表面粗糙度逐渐增加。

进给速度的选取应综合考虑主轴转速、切向切深等工艺参数。进给速度增大后，刀具每齿进给量增加，直接影响工件表面质量，且刀齿受力增大，特别是在小径向切深、大轴向切深下，刀具所受静态力增加明显，刀齿的冲击效应增大，长时间下刀具产生严重磨损、破损。

3小径向切深的连续变轴向切深铣削稳 定性试验验证

上述单因素试验仅能证明铣削过程中进给速度对小径向切深铣削的准静态铣削力有显著影响，但试验过程中并未出现明显的不稳定铣削，不足以证明考虑综合因素的实际加工工况下，进给速度对铣削稳定性的影响，因此本节对小径向切深的铣削稳定性进行分析，采用不同进给速度进行连续变轴向切深铣削试验，验证实际加工工况下进给速度对小径向切深铣削稳定性的影响。

3.1小径向切深的连续变轴向切深铣削试验稳定性分析

加工试验平台如图3所示，连续变轴向切深试验工件长 1 2 0mm ，连续轴向切深分为两段，0\~100mm阶段轴向切深参数从0\~12.5mm连续增加、 1 0 0 { ~ } 1 2 0 ~ \mathsf {mm } 阶段轴向切深参数从12.5\~0mm连续减小，如图7所示。本次试验使用北京精雕CarverS600B数控铣床（最高转速20000 \boldsymbol { \mathsf { r } } / min、最快进给速度 1 2 0 0 0 \ : {mm / m i n } ; ），刀具型

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号、刀具伸长量及工件材料与上述试验相同，采集设备的采样频率为 1 0 0 0 0 \mathsf { H z } ，加工参数如表1中Test5、Test6所示，考虑到本次试验的径向切深为1mm、最大轴向切深为12. 5 \mathsf {mm } ，因此本次试验未采用过高的进给速度。

分别对加工过程中铣削力、主轴振动、工件振动信号进行分析，判断加工过程中铣削稳定性的变化。图7为Test6中进给速度为 \mathsf { \Omega } ^ { \mathsf { \prime } } 0 0 \mathsf {mm / m i n } 参数下的铣削力信号，随着轴向切深的增加，铣削系统从稳定铣削转变为不稳定铣削。对原始信号进行低通10Hz滤波，低频铣削力信号的变换趋势与轴向切深相同。选取两处时域信号分别代表稳定铣削、不稳定铣削，将图中对应时刻的信号高通10Hz滤波并添加汉宁窗，进行快速傅里叶变换（FastFourierTransform,FFT），得到图中对应时刻的频域图。主轴振动的频率图中转频及转频倍数信号较为明显[6]718-722，即使在图7（f）中也很难观察到不稳定铣削引起的非转频信号。相比之下，工件振动信号和铣削力信号的频域图更能观察到两时刻的铣削稳定性差异，如图7（h）所示。在图7（h）中出现了2225.5Hz的非转频信号，该幅值高过其他转频相关信号，图7（j）中出现了1427.7、2223.5Hz两处非转频信号，上述非转频信号均与轴向切深过大导致的不稳定铣削相关，此外其对应频率与铣削系统的固有频率有关［16]11-23。对铣削过程中的工件振动信号进行希尔伯特-黄变换，根据图7中的工件振动频域信息进行经验模态分解，将信号分解为7个不同中心频率的内涵模态分量（IntrinsicModeFunction,IMF）[25]，如图8（a）所示。对分解后的内涵模态分量进行希尔伯特变换获得内涵模态分量的时频图，如图8（b）所示。IMF1\~IMF7对应的中心频率从高频到低频，其中IMF1、IMF2为非转频信号及不稳定铣削信号，IMF3\~IMF7对应转频信号及稳定铣削信号。相比于图7中的快速傅里叶变换得到频域信息，希尔伯特-黄变换得到的时频信息可更直观地观察铣削系统稳定性变化。

3.2铣削稳定性识别

由图7可知，稳定铣削时，频域图中较大的幅值主要分布在主轴转频及转频倍数上，随着轴向切深增大，加工系统进入不稳定铣削阶段，非主轴转频倍数的频率处会出现较大的幅值，且该频率与铣削系统的固有频率相关。结合这一现象可设计滤波器，过滤稳定铣削过程中的主轴转频及转频倍数上的信号并放大不稳定铣削过程中的非主轴转频倍数上的信号，以此来识别加工过程中的铣削稳定性[26]。Habs滤波器对应的计算式为

式中，fO为机床主轴的转动频率；n为机床主轴转速；A为滤波器的倍数，取值为2；Habs为设计的滤波器，如图9所示。

图9中的原始数据为Test6中进给速度为600mm/min的工件振动信号，处理数据为经过滤波器滤波后的工件振动信号，选择图中时刻的信号并进行快速傅里叶变换，处理后的工件振动信号频域[图9（f）]中主轴转频及转频倍数上的信号（NfO）被缩小，同时非主轴转频信号（Non-NfO）被放大，该滤波器可有效地过滤掉稳定铣削过程中的主轴转频及转频倍数上的信号并放大不稳定铣削过程中的非主轴转频倍数上的信号。最后，每1000个数据点计算一次处理信号与原始信号的方差比值，可发现随着轴向切深的增加，加工系统由稳定铣削逐渐变为不稳定铣削，图9中的方差比值也逐渐增大，因此后续使用处理信号序列与原始信号序列的稳定性方差比值对加工系统的铣削稳定性进行识别。

如图10所示，VAR为本文中的稳定性方差比(VarianceRatio,VAR），NER_1为FU等[27]提出的最大IMF的归一化能量比（NormalizedEnergyRatio,NER），根据图8中的工件振动信号希尔伯特-黄变换，对IMF进行能量归一化，取VAR相同间隔点数计算当前最大IMF归一化能量比，在不稳定铣削发生前，大IMF在IMF3\~IMF7，得到的是中心频率与转频相关的IMF归一化能量比，该比值不能代表当前铣削稳定程度，直至不稳定铣削发生后最大IMF转变为中心频率与非转频相关的IMF1\~IMF2，因此提出NER_2，计算中心频率与非转频相关的IMF1、IMF2归一化能量比之和，NER_2解决了NER_1在不稳定铣削发生前无法代表当前铣削稳定程度的问题。

将本文中的稳定性方差比与内涵模态分量归一化能量比进行对比，VAR、NER_2比值几乎在同一时刻上升，两方法均可判断铣削系统稳定性的变化。相比于NER_2中的希尔伯特-黄变换，VAR 仅需进行快速傅里叶变换，在算法实现上更加简单。

3.3进给速度对小径向切深的影响

表1中Test5、Test6每齿进给量区间为0.0104 { ~ } 0 . 0 5 5 6 \ : {mm } ，将进给量0.0104、0.0556mm输入到铣削模型仿真中获得稳定性极限图，如图11所示。图11中每齿进给量0.0104mm与0.0556mm的稳定极限图差距并不明显，非高进给速度下，进给速度对极限轴向切深的影响不明显。

使用上述铣削稳定性识别方法对连续变轴向切深铣削Test5、Test6试验中的工件振动信号进行铣削稳定性识别，每组试验的进给速度不同导致加工过程中的铣削时间不同，将加工过程的时

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间替换为铣削长度，如图12所示。

在径向切深为 1 \min ，铣刀直径为 1 0 \ : \mathsf {mm } 的小径向切深的铣削，不同主轴转速、相同进给条件下，发生不稳定铣削对应的极限轴向切深不同。造成极限轴向切深不同的主要因素为主轴转速，进给速度对极限轴向切深的影响不明显。

相同主轴转速、不同进给条件下，轴向切深小于极限轴向切深时，进给速度对稳定铣削段方差比值的影响较小；随着轴向切深增大，轴向切深大于极限轴向切深时，进给速度对不稳定铣削段的方差比值影响明显（表2）。以铣削长度为1 0 0 ~ \mathsf {mm } 为例，稳定性方差比会随着进给速度的增加而增加，如表2所示。因此，当铣削系统处于不稳定铣削段时，增加进给速度会加剧铣削系统的不稳定程度。

试验结果与图11稳定性极限图相同，主轴的极限轴向切深与试验中发生不稳定铣削时的轴向切深几乎相同。因此，结合动力学仿真模型与稳定性试验可以更准确地实现铣削稳定性判定。

3.4实际工业中稳定性方差比应用

由图6可知，进给速度对粗糙度的影响非常明显。在实际工业的小径向切深下，确定径向切深比后，根据工件粗糙度要求确定对应的进给量，通过考虑进给速度的铣削力模型仿真，获得图2所示的对应要求径向切深比及进给量的稳定性极限图，从图中选取满足高切削效率的工艺铣削参数，至此完成初步铣削工艺参数的选取。使用选取的工艺铣削参数进行实际加工试验，并以稳定性方差比作为铣削稳定性判断依据，若系统处于稳定状态可将该加工参数作为实际加工参数，若系统处于不稳定状态，适当降低轴向切深直至铣削系统转变为稳定状态。此外，本文铣削稳定性判别方法需要获得机床实时的实际主轴转速信息，该信息可通过机床的通信功能来获得，流程如图13所示。

4结论

建立了进给量、刀具径向切深比相关的铣削稳定性模型，在单因素变进给速度试验的基础上，设计滤除主轴转速频率分量的滤波器。根据铣削稳定性模型中的极限轴向切深及滤波信号序列与原始信号序列的方差比分析连续变轴向切深试验的铣削稳定性变化。研究结果表明：

1）进给速度会影响静态切削厚度，从而直接影响切削力和切削稳定性，特别是对于小径向切深的高速加工，由于刀具与工件接触角较小，进给速度对系统稳定性的影响更为明显。

2）在传统主轴转速和轴向切深为主的稳定性判别方法的基础上，考虑进给速度对静态切削厚度影响的动力学模型，可以更有效地体现进给速度对系统稳定性的影响。

3）在稳定性模型的基础上，根据滤波信号序列与原始信号序列的方差比值可以直接判断连续变轴向切深铣削试验的稳定性，且结果表明轴向切深大于极限轴向切深后，进给速度的增加会导致稳定性方差比值增大。

4）综合考虑高速加工各因素影响，轴向切深、主轴转速是造成不稳定铣削的主要因素，不稳定切削极限轴向切深随着进给量的增加小幅度变化，且进给速度会加剧铣削系统的不稳定程度。

5）稳定性方差比法可实现与内涵模态分量归一化能量比法相似的铣削系统稳定性判别效果。相比于内涵模态分量归一化能量比法中的希尔伯特-黄变换，稳定性方差比法仅需进行快速傅里叶变换，在算法实现上更加简单。此外，该方法可结合机床通信功能获得机床实时主轴转频，实现铣削系统稳定性的实时判断，可应用于实际工业铣削稳定性的判断。控刀具

双圆弧内齿轮车齿切削仿真及试验研究

Simulation and Experimental Research on Tooth Power Skiving Cutting of Double-circular-arcInternal Gears

摘要：针对目前双圆弧内齿轮加工难、精度差、效率低的问题，提出了一种采用车齿工艺加工双圆弧内齿轮的方法。根据车齿加工原理，梳理了刀具与工件的相对位置，建立了双圆弧内齿轮车齿加工数学模型；运用Vericut进行双圆弧齿形的成型仿真，验证了车齿加工内齿轮的可行性与准确性；利用Abaqus对车齿过程中的切削力进行仿真计算，获得了加工参数对切削力的影响规律；使用六轴数控机床完成了双圆弧内齿轮的车齿加工，螺旋线精度检测结果符合设计要求。上述研究结果拓展了双圆弧齿轮的加工工艺，提升了内齿轮加工精度和效率，为后期双圆弧内啮合及行星传动奠定了基础。

0引言

双圆弧齿轮因具备高承载、润滑优于行星结构的小体积、高功率等特点，必将为采油、钻井等空间狭小、高转矩的机械装备带来新的机遇。目前，双圆弧内齿轮加工只能采用插齿工艺，受机床性能以及加工效率的限制，存在加工难、齿廓精度差、加工效率低的问题，导致内齿轮传动的应用较为罕见。为提高双圆弧内齿轮的加工效率、降低制造成本，促进双圆弧齿轮行星传动从理论设计向实际应用阶段的转换，采用新技术

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图1内齿轮车齿加工示意图

图2 内齿轮车齿加工坐标关系

实现内齿轮的加工已经迫在眉睫。按照齿廓成形机制，内齿轮的加工方式可以分为成形法[1]、无瞬心的包络法和展成法。成形法中刀具的廓形与齿槽形状相同，主要用于加工大模数的直齿内齿轮，齿廓偏差大，加工后需增加磨齿工艺。无瞬心的包络法中刀具廓形与齿槽形状不完全一致，被加工齿形是刀具切削刃连续运动轨迹的包络线，切削运动轨迹复杂。展成法是利用刀具与工件的啮合运动形成齿廓，具有加工精度高的优点，主要包括剃齿、插齿以及车齿工艺。剃齿与插齿工艺加工效率低，且需配置专用的附件，给加工带来许多的障碍；车齿工艺是集滚齿、插齿加工工艺于一体的新型高效加工方法，具有齿面成形精度高、去除材料效率高的特点，相较于传统的滚齿、插齿、铣齿等工艺，可同时满足内、外齿轮，非管通内齿，阶梯齿轮以及更为复杂的齿轮加工。

Stadtfeld[2]详细描述了内齿轮的车齿加工原理，结合机床各个轴的运动关系，计算了刀具各个方向的运动轨迹，对比分析了滚齿、插齿等不同加工方式的效率。Nikolaos[3]编制了可以嵌入CAD软件中的车齿加工程序，对渐开线外齿轮、内齿轮进行了加工仿真。Tsai等[4]在传统六轴数控铣床上运用车齿工艺加工了直齿内齿轮。翟凤来[5]用直齿车齿刀加工内齿轮，但加工中发现刀具磨损严重，仅适用于小批量的生产。

图3车齿加工的三维模型<br>图4双圆弧齿轮齿形的成型过程

Guo等[6-8]提出了一种新型多刃型锥形车齿刀，讨论了刀具结构对切削的影响，建立了内齿轮车齿加工含加工误差的数学模型，得到机床各误差参数与齿廓偏差的变化规律，并提出了误差补偿方法。苏进展等[9]为降低车齿刀的设计误差，对车齿刀进行修形设计。Han等[10-12]对面齿轮的车齿加工技术进行了研究，建立了面齿轮车齿加工模型，运用轮齿接触分析

(ToothContactAnalysis，TCA）理论，获得车齿齿面在啮合过程中的传动误差，开展了对面齿轮车齿刀的修形设计，为后续的加工实践奠定了基础。众多学者针对渐开线齿形的车齿加工机制[13]、车齿刀结构设计[14]以及刀具结构对齿形精度[15]的影响进行了深入研究，但针对双圆弧齿形的研究还未提及。

鉴于此，本文以双圆弧内齿轮为研究对象，根据车齿加工原理，建立了双圆弧内齿轮车齿加工数学模型；基于有限元法，对车齿齿形以及切削力进行仿真计算，获得了准确齿形；采用正交方差分析法，分析了切削参数对切削力的敏感度；并通过加工试验检测了内齿轮齿形精度，验证了双圆弧内齿车齿加工工艺效果。

1双圆弧内齿轮车齿加工数学模型

1.1车齿原理

车齿加工过程中，工件与刀具的中心呈空间交错关系，其位置如图1所示。在加工内齿轮中，被加工工件与车刀的旋向相同时，车齿刀与齿坏工件的旋转轴相交，该角度被称为轴交角。

内齿轮与车齿刀轴为空间相交轴，在主视图内的轴交角为，轴交角为工件与刀具螺旋角之差，即

式中，β1为车齿刀螺旋角；β2为内齿轮螺旋角。内齿轮与车齿刀之间的中心距为a，有

P000

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图5车齿技术加工的内齿轮

式中，r2为内齿轮的节圆半径；r1为车齿刀节圆半径。

图6齿形对比图

内齿轮为斜齿轮，在实际加工过程中，根据机床的结构，沿齿宽方向的进给长度l2可以由刀具单独运动完成。其进给速度为v1，由车齿加工原理以及坐标位置关系可知，车齿加工为两个加工自由度的合成，即展成法滚切齿廓的转动以及沿齿宽方向的进给速度。因此，车齿刀的角速度@1、工件的角速度@2和进给速度v1应满足以下关系式：

1.2双圆弧车齿加工数学模型

双圆弧内齿轮车齿加工的坐标系如图2所示。其中，S（O-XYZ）为车齿刀原始位置的固定坐标系，其Z轴与车齿刀的回转中心重合；Sp（Op-XpYpZp）为齿坏工件原始位置的固定坐标系， Z p 轴与齿坏工件转轴中心重合；Z轴与Zp轴的空间夹角为Σ；空间最短距离为a；S1(O1-xlylzl）为车齿刀的运动坐标系；S 2 1 0 2 - x 2 x 2 2 2 )为齿坯

图7双圆弧内齿轮切削仿真流程图

图8内齿轮车齿加工几何模型<br>图9车齿刀及内齿轮网格模型

工件的运动坐标系。

车齿加工时，车齿刀以角速度@1绕Z轴转动，工件以角速度@2绕z2轴做同向运动，并以速度V沿z2轴匀速向上运动。从初始位置运行一段时间后，坐标系S1、S2运动至图2的位置，此时，车齿刀转过相应的角度为S1，内齿轮转角为S2。

工件运动坐标系S2到车齿刀运动坐标系S1的变换关系为

将工件齿面方程代入式（4），可求解出工件齿面方程在刀具坐标系S1下的表达式。加工过程中，车齿刀与内齿轮齿形之间的运动关系属于空间交错轴齿轮副传动，即空间内齿刀齿面与工件齿面相互共轭，可利用运动学的共轭理论求解车齿刀的齿形。根据车齿刀齿面方程，建立车齿刀的三维模型，为后续的车齿切削仿真奠定基础。

2双圆弧内齿轮车齿切削仿真

2.1双圆弧齿形成型仿真

根据机床各组件的配合关系以及机床坐标位置关系，建立机床运动结构图，如图3所示。X、Y方向的导轨控制车齿刀的运动以及转动，Z方向的导轨控制齿坏工件的移动；W轴为齿坏工件的调整轴，主要保证车齿刀与齿坏工件加工中的轴交角；齿坏工件通过夹具固定在W轴上，车齿刀、工件绕各自中心U、V轴转动，实现对齿坏工件的车齿切削加工。确定机床加工原点，将加工坐标系原点设置在双圆弧内齿轮模型的中心处，方向

M四

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图10不同时刻切削应力图

与机床坐标系方向一致。

本文采用直齿车齿刀，车齿刀齿数z1为24，内齿圈齿数z2为76，螺旋角β2为 2 0 ^ { \circ } ，根据式（1）可计算出工件与车齿刀的轴交角为 2 0 ^ { \circ }

调整车齿刀与工件的角度与位置，完成对刀工作。根据齿宽设定工件沿轴线方向移动的距离为3 5 \ : \mathsf {mm } ，设置车齿刀转速为 5 0 r / \min ，对应的工件转速为15.131 5 r / \min ，工件沿轴线进给速度为

图11切削力随时间的变化曲线

0.01mm/min。

待机床、刀具、工件的参数设置完成后，开始对内齿轮车齿加工过程进行仿真。图4所示为双圆弧

齿轮齿形的成型过程。

成型的内齿轮如图5所示，工件端面齿廓以及整体齿形与国家标准GB/T12759-1991[16]齿形一致，符合设计要求，验证了车齿刀结构的准确性。采用软件中模型对比功能，对双圆弧内齿轮仿真模型与根据方程驱动建模的三维模型进行齿形对比，结果如图6所示。由图6可知，仿真切削齿形整体精度较高，过切位置出现在末端的过渡圆弧位置；参与啮合的凸齿廓、凹齿廓满足精度要求。

2.2双圆弧齿轮切削力仿真

基于Abaqus中显式分析模块，可高效求解车齿切削仿真中的非线性动态过程。为此，结合车齿加工原理及坐标位置关系，建立了内齿轮车齿刀仿真模型。具体的仿真流程如图7所示。

根据第1节中车齿切削原理、坐标位置关系以及运动过程，本文采用车齿刀5齿模型，内齿轮模型也进行了适当处理，采用齿高余量1mm的5齿模型，保证车齿刀切削刃大部分参与切削。根据车齿加工位置关系对模型进行装配，几何模型如图8所示。将模型另存为STP格式备用。

网格数量与求解精度成正比，与求解时间成反比，在车齿切削过程中仅车齿刀的受力发生变化。因此，只需对其切削刃区域进行网格细化处理。网格大小设置为0. 5 \ : \mathsf {mm } ；因工件存在弹塑性变形，根据接触要求，塑性体网格应该更加细密，故工件的最小单位设置为0. 1 \min 。网格划分完成后的模型如图9所示。车齿切削时，车齿刀绕自身轴线转动。工件的运动包括绕自身轴线的转动、轴线进给运动和附加转动。车齿切削模型运动参数如表1所示。

车齿刀定义为刚性体，工件定义为耦合体，则将车齿刀定义为主面，工件定义为从面。车齿刀与工件的摩擦定义为剪切摩擦，摩擦因数为0.23，传导热系数为30，热传导率设为Freeresting，接触类型选定为罚函数。

为降低仿真计算量，仿真时间设为0.2s，设100个分析步。计算完成后，取其中8个时帧下工件切削接触位置的应力图，如图10所示。

图12不同切削参数组合的切削合力趋势图

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图13双圆弧内齿轮精加工及成品

观察图10（a）\~图10（f），车齿刀1号齿（从右向左开始编号）右侧刃开始切削工件，然后左侧刃进入切削，依次类推，2号齿、3号齿开始切削，逐步到1号齿退出切削的全过程。在图10(b）、图10（d）、图10（f）中，车齿刀左右刃与工件全接触，此时切削力最大。

根据力的方向将切削力定义为主切削力Fz、吃刀抗力Fy、走刀抗力Fx以及合力Fn，切削过程中切削力随时间的变化曲线如图11所示。

2.3切削参数敏感度分析

本文采用L9（34）的正交试验表，每个自变量分别由3个因素组成，如表2所示。表2中，A为车齿刀转动速度（r/min）；B为工件轴向进给量 ( \mathsf {mm } / \mathsf { s } ) ）；C为切削深度（mm）；D为空列；应变量N为求解时间内的切削合力最大值(kN）。

图14内齿轮精度检测图

对双圆弧内齿轮车齿切削中切削力作方差分析，结果如表3所示。根据表3中F值的大小，可确定影响双圆弧内齿轮车齿切削中切削力的变量重要性排序是 B > A > C ，即工件轴向进给量对切削力的影响最大，其次是车齿刀转动速度，然后是切削深度。因素B的显著性概率 : \mathsf { P } = 0 , 0 2 9 ，小于0.05，因素A和因素C的显著性概率均大于0.05，表明因素B对试验结果有显著影响，因素A和C对试验结果影响不显著。

分析内齿轮车齿仿真中切削合力变化趋势，由图12（a）可知，在工件轴向进给速度和切削深度一定的情况下，速度越低，车刀承受的切削力越大；但当转速达到一定值（ 6 0 0 r / \min ) ，转速对切削合力的影响很小；在图12（b）、图12(c）中，切削合力随轴向进给速度及切削深度呈线性增加的关系。

3双圆弧内齿轮车齿加工试验及精度检测

3.1内齿轮车齿加工试验

双圆弧内齿轮车齿试验采用洛阳某公司的YK2260MC型数控车齿机，车齿刀材料为硬质合金钢S390，表面进行了涂层处理，硬度为66

图15内齿轮精度检测结果

HRC。

根据刀具与工件关系，结合齿轮、工装参数等信息，通过相关的换算和求解，确定车齿加工的工艺参数，获取齿刀初始加工位置。表4所示为内齿轮加工的工装和机床加工参数。

综合确定双圆弧齿轮的加工工艺，采用粗车、精车的工序。内齿轮齿高为 8 \mathsf {mm } ，设定车齿刀的走刀次数为13次。前10次为粗加工，其中，前5次切削每次进给量为 1 \min ，第6\~10次切削每次进给量为0. 5 \ : \mathsf {mm } ；最后3次为精加工，其中，第11次进给量为0. 3 \mathsf {mm } ，最后两次的切削每次进给量为0.1mm。采用多次进给的方式，以保证齿面的粗糙度。实际切削时间为 2 h ，加工效率明显高于滚齿和插齿工艺。图13为内齿轮精加工图以及成品图。

3.2内齿轮精度检测

齿轮检测可以更好地确定加工齿轮的质量，可根据检测数值确定齿轮加工精度，分析误差的来源，为进一步提高齿轮加工精度提供指导。精度检测依据国家标准GB/T15753—1995。由于高精度的齿轮测量中心没有单独开发双圆弧的齿形测量模块，因此，在齿轮精度检测中采用近似渐开线的方法，运用渐开线模块进行检测，目前只能检测螺旋线误差、齿距偏差和齿圈径向跳动。

使用的测量设备为650GMA齿轮测量中心，图14所示为内齿轮的检测现场。检测时以内齿轮节圆进行找正，因内齿轮齿数较多，选取找正点数为16个，然后分别进行螺旋线、齿距和齿圈径向跳动检测，测量结果如图15所示。将测量数值与GB/T1573—1995进行对比，结果如表5所示。

由表5可知，所有检测结果均符合设计精度。其中，齿距累积公差Fp最大值为38. 3 \mu m ，已达到5级精度（ 4 0 \mu { m } ) ，齿圈径向跳动公差Fr为48.7 \mu { m } ，达到了7级精度（ 5 0 \mu { m } ），整体内齿轮为7级精度。

4结论

根据车齿理论，建立了双圆弧内齿轮车齿加工数学模型，仿真了齿形成形过程，求解了车齿切削力，采用正交试验获得了切削参数对切削力的影响规律，在六轴机床上完成了内齿轮加工试验，并检测了齿轮精度，验证了模型的准确性。

1）利用Vericut软件对内齿轮进行仿真加工，根据加工位置关系，确立了数控机床、工件和车齿刀三者的相互接触模型，生成了与目标齿面一致的双圆弧齿面，为后续车齿加工试验奠定了理论基础。

2）轴向进给量对切削力的影响最为显著，切削力与轴向进给量、切削深度成正比，与转速成反比，该结论为后续加工试验参数的调整指明了方向。

3）在六轴数控机床上完成了双圆弧内齿轮的车齿加工，切削效率明显高于其他工艺；对内齿轮进行了螺旋线精度的检测，达到7级精度，满足设计要求。孰控刀具

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