引用論文

葛佳, 傅國宇, 鄒云鶴, 羅明. 碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料特種加工綜述[J]. 機(jī)械工程學(xué)報, 2025, 61(7): 77-97.

GE Jia, FU Guoyu, ZOU Yunhe, LUO Ming. A Review of Non-conventional Machining of Carbon Fibre Reinforced Plastic Composite[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2025, 61(7): 77-97.

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碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料(Carbon fiber reinforced plastic，CFRP)具有高比強度、高比模量、可設(shè)計性強、耐腐蝕耐疲勞等優(yōu)良特性，在航空航天、交通運輸、風(fēng)電能源及醫(yī)療等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然而，其各向異性、非均質(zhì)性、層間強度低和溫度敏感性增加了加工難度，傳統(tǒng)機(jī)械加工方法存在刀具磨損嚴(yán)重、加工表面質(zhì)量及尺寸精度難以控制等問題，易產(chǎn)生分層、毛刺、纖維脫粘和表面空洞等加工缺陷，嚴(yán)重降低碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料構(gòu)件的服役性能和可靠性。針對上述挑戰(zhàn)，特種加工技術(shù)逐步受到研究和應(yīng)用。西北工業(yè)大學(xué)羅明教授團(tuán)隊針對激光束加工、電火花加工、水射流加工和超聲振動加工四個最為廣泛應(yīng)用的特種加工技術(shù)展開綜述，詳細(xì)介紹各個特種加工技術(shù)的優(yōu)勢與存在的挑戰(zhàn)，對缺陷形成機(jī)理進(jìn)行分析，并總結(jié)缺陷抑制方法，最后歸納各特種加工技術(shù)的適用場景并得出結(jié)論展望未來研究。綜述表明：與傳統(tǒng)機(jī)械加工相比，特種加工在微細(xì)結(jié)構(gòu)、高精度、復(fù)雜形狀工件加工方面展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢；但是其材料去除率顯著低于傳統(tǒng)機(jī)械加工，因此在大批量加工中仍難以完全替代傳統(tǒng)機(jī)械加工。未來研究應(yīng)著重探索特種加工工藝優(yōu)化、特種與傳統(tǒng)加工的復(fù)合工藝、專用化與智能化裝備開發(fā)等方面，同時關(guān)注電子束、離子束等其他特種加工工藝的潛力。特種加工技術(shù)將對提升先進(jìn)復(fù)合材料加工的精度與效率有著重要意義，將推動高性能材料朝著更廣泛的應(yīng)用場景邁進(jìn) 。該團(tuán)隊的研究成果以題為《碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料特種加工綜述》發(fā)表在《機(jī)械工程學(xué)報》2025年第7期。

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行業(yè)現(xiàn)狀

碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料（CFRP）因具有高比強度、高比模量、良好的可設(shè)計性和耐疲勞性能，在航空航天領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，其各向異性和非均質(zhì)結(jié)構(gòu)特征、層間強度低及溫度敏感性，使傳統(tǒng)機(jī)械加工面臨刀具磨損嚴(yán)重、加工質(zhì)量與精度難以控制等問題，易產(chǎn)生分層、毛刺和孔隙等缺陷。為解決上述難題，特種加工技術(shù)逐漸受到關(guān)注。本文綜述了激光束加工、電火花加工、水射流加工和超聲振動加工等典型特種加工方法，分析其技術(shù)特點、存在問題及未來發(fā)展方向。

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研究難點或瓶頸

盡管特種加工技術(shù)相較于傳統(tǒng)機(jī)械加工在碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料加工中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但其應(yīng)用過程中仍面臨諸多問題與挑戰(zhàn)，各類特種加工方法均存在一定局限性。例如，激光加工易產(chǎn)生加工表面錐度，并可能由于熱影響區(qū)的存在引發(fā)分層、開裂、基體燒蝕及材料去除不均勻等缺陷；電火花加工和電化學(xué)加工則受制于碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料導(dǎo)電性不足，加工效率和加工質(zhì)量難以進(jìn)一步提升；水射流加工過程中也易出現(xiàn)毛刺、分層及表面錐度等問題。

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展望

針對碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料特種加工過程中存在的缺陷與技術(shù)瓶頸，未來研究需從特種加工工藝機(jī)理、復(fù)合工藝及裝備智能化等方面協(xié)同推進(jìn)。

在特種加工工藝方面，應(yīng)深入研究激光加工中表面錐度與熱影響區(qū)缺陷的形成機(jī)制，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與物理模型提升工藝參數(shù)預(yù)測與優(yōu)化能力；針對電火花加工受限于材料導(dǎo)電性的問題，可通過材料改性/表面涂層等手段提升其可加工性；水射流加工需進(jìn)一步優(yōu)化加工參數(shù)與磨料特性以抑制分層和坡口缺陷；超聲振動加工則應(yīng)重點關(guān)注多維振動軌跡的損傷抑制機(jī)理及高精度振動控制技術(shù)。

同時，特種加工與傳統(tǒng)機(jī)械加工相結(jié)合的復(fù)合加工工藝（如激光輔助切削、電火花輔助磨削等），有望兼顧效率與質(zhì)量，但在復(fù)合材料領(lǐng)域仍需加強機(jī)理、工具及參數(shù)優(yōu)化研究。此外，面向高精度與復(fù)雜結(jié)構(gòu)加工需求，發(fā)展專用化、智能化加工裝備，通過多傳感器監(jiān)測與自適應(yīng)控制實現(xiàn)加工過程的智能優(yōu)化，將是推動復(fù)合材料加工技術(shù)發(fā)展的重要方向。

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代表性圖片

圖1 碳纖維增強樹脂基復(fù)合材料特種加工面臨的主要挑戰(zhàn)及解決方法

作者及團(tuán)隊介紹

羅明，西北工業(yè)大學(xué)教授、博導(dǎo)、機(jī)電學(xué)院副院長，國家自然科學(xué)基金優(yōu)青項目負(fù)責(zé)人、西北工業(yè)大學(xué)翱翔青年學(xué)者，硬質(zhì)合金全國重點實驗室副主任、航空發(fā)動機(jī)高性能制造工業(yè)和信息化部重點實驗室主任，兼任中國機(jī)械工程學(xué)會生產(chǎn)工程分會副主任委員、中國空天動力聯(lián)合會先進(jìn)制造及材料技術(shù)專委會副主任、中國航發(fā)集團(tuán)科技委專委會委員、中國航空工業(yè)集團(tuán)智能制造創(chuàng)新中心技術(shù)委員會委員、中國刀協(xié)切削先進(jìn)技術(shù)研究分會副理事長、《機(jī)械科學(xué)與技術(shù)》副主編、《Chinese Journal of Mechanical Engineering》與《硬質(zhì)合金》編委。主要從事CAD/CAM、復(fù)雜零件智能加工、航空復(fù)材制造等方面的研究，主持國家科技重大專項、國家自然科學(xué)基金重點類項目等10余項；在國內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊與會議發(fā)表論文60余篇，出版中英文學(xué)術(shù)著作3部，授權(quán)國家發(fā)明專利50余項，牽頭成果獲國防科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎二等獎1項。

葛佳，西北工業(yè)大學(xué)學(xué)士、英國貝爾法斯特女王大學(xué)博士、愛爾蘭都柏林大學(xué)博士后，研究方向為航空熱塑性復(fù)合材料加工制造。近五年以第一/通訊作者在Composites Part A/B, Composite Structures等機(jī)械制造、復(fù)合材料領(lǐng)域著名期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，擔(dān)任《Advances in Manufacturing》等期刊青年編委。

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團(tuán)隊介紹

航空發(fā)動機(jī)高性能制造團(tuán)隊圍繞國家科技發(fā)展戰(zhàn)略需求，依托全國重點實驗室、工信部重點實驗室、教育部工程研究中心等4個高水平科研平臺，針對制約航空發(fā)動機(jī)長壽命、高可靠性發(fā)展的問題，以航空發(fā)動機(jī)高性能制造為研究目標(biāo)，面向航空發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)-材料-工藝一體化發(fā)展需求，開展基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，建立航空發(fā)動機(jī)高性能制造理論和方法，突破復(fù)雜結(jié)構(gòu)精確成形與制坯、復(fù)雜薄壁結(jié)構(gòu)高效精密加工、關(guān)鍵構(gòu)件抗疲勞制造和制造過程智能控制等重大關(guān)鍵和共性技術(shù)，拓展航宇復(fù)材構(gòu)件高性能制造、能場輔助加工、智能裝備與系統(tǒng)、仿生檢修機(jī)器人等前沿方向，形成了自主可控的發(fā)動機(jī)高性能制造核心技術(shù)和協(xié)同創(chuàng)新體系，實現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研合作、成果轉(zhuǎn)化與型號應(yīng)用，取得了一批高水平成果。

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近兩年團(tuán)隊發(fā)表文章

[1] Jia Ge, Zequan Yao, Ming Wu, José Humberto S. Almeida Jr, Yan Jin, Dan Sun. Tackling data scarcity in machine learning-based CFRP drilling performance prediction through a Broad Learning System with Virtual Sample Generation (BLS-VSG). Composites Part B: Engineering, 2025, 305:112701.

[2] Jia Ge, Guoyu Fu, José Humberto S Almeida Jr, Yan Jin, Dan Sun. Thermal effect in CFRP machining: Temperature field characteristics, heat generation mechanism and thermal damage management. Composite Structures, 2025, 356:118845.

[3] Menghua Zhang, Chenwei Shan, Ziwen Xia, Fangchao Jia, Ming Luo. Dynamic mechanical model in grinding C/SiC composites. International Journal of Mechanical Sciences, 2024, 268:109042.

[4] Zequan Yao, Puyu Zhang, Ming Luo. Extreme learning machine oriented surface roughness prediction at continuous cutting positions based on monitored acceleration, Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 219:111633.

[5] Yong Sheng, Geng Zhang, Yingfeng Zhang, Ming Luo, Yifan Pang, Qinan Wang. A multimodal data sensing and feature learning-based self-adaptive hybrid approach for machining quality prediction, Advanced Engineering Informatics, 2024, 59:102324.

作 者：葛 佳

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對：張 強

審 核：張 彤

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