答辩博士：Aqib Mashood Khan

指导教师：何宁教授/博导

论文题目：基于多种冷却润滑的可持续加工过程资源型能耗研究

答辩委员会：

主席：张为民   教授/博导   同济大学

委员：张为民   教授/博导   同济大学

汤文成   教授/博导   东南大学

袁军堂   教授/博导   南京理工大学

何  宁   教授/博导   南京航空航天大学

周  瑾   教授/博导   南京航空航天大学

丁文锋   教授/博导   南京航空航天大学

秘书：陆俊华   副教授/硕导 南京航空航天大学

答辩时间：2019年12月15日1430

地    点：南航明故宫校区15-341

学位论文简介：

过去20年来，世界能源消耗迅速增长，导致了二氧化碳排放量的增加。在制造过程中碳排放与电能消耗趋势相似，减少能源消耗意味着减少碳排放量。随着自然资源的枯竭，能源成本也在逐渐增加，节能已成为机械加工过程中经济可持续性的必然要求。针对先进切削技术的可加工性(加工质量特性)方面的研究，虽然已有不少的研究成果，但仍然缺乏深入的可持续性评估方法。在工业领域中，制造业是一个消耗大量电能的关键行业，而机械加工又广泛应用于制造业中。本博士课题的重点是加工过程中基于资源的能源消耗，同时也研究了在采用先进润滑条件下零件生产过程中能源消耗，能源足迹以及生产成本问题。目前的工作主要是研究低温冷却(LN2) 和润滑(纳米流体)对能源消耗、环境和经济的影响。这些冷却润滑方法被应用在两种不同的难切削材料-AISI 52100和Ti6-Al-4V合金的外圆车削和铣削过程中。为了进行性能评估和比较，还将所得的实验结果与在工业中广泛应用的常规冷却方法(浇灌冷却)进行了比较。

本文在理论分析、实验和整体建模的基础上，对加工过程中基于资源的能耗进行了研究。研究结果以生命周期评估方法为基础，选择最佳切削参数，最大限度地降低能耗，并对可持续发展的参数选择和工艺设计做出合理的决策。此外，其还有助于实现机械制造过程中选择可持续的加工工艺，本文的主要工作如下：

论文的主要研究工作包括：

(1)   智能仪表和整体模型的发展：机床在不同功能状态下的电能耗测量是一个复杂且成本较高的过程。与市场上昂贵的传感器不同，本研究设计了一种新的低成本能量测量装置，称为智能仪表，用于测量机床不同状态下的功耗。基于自下而上的整体经验模型替代传统的黑箱，以对加工时间、功率、能量、碳排放和成本进行建模。在所提出的经验模型中首次包含了冷却泵、空压机、纳米颗粒、混合纳米颗粒、最小油耗和液氮的能耗、环境和经济性多方面。所开发的整体能耗、基于组件级的成本(CSC)和基于组件级的排放导向(CSEO)模型已在相应的实验研究中得到验证。

(2)   纳米流体辅助加工中资源化能源消耗的研究：无论是单一纳米流体还是混合纳米流体，都需要具有优异的稳定性，这不仅是研究者们研制高质量纳米流体的必然要求，也是工业应用的迫切需要。因此，本文采用两步法制备了氧化铝纳米流体-和混合氧化铝-石墨烯(Al-GnP)。为了评估纳米流体的稳定性和质量，本文测量了热导率、粘度和摩擦系数。通过MQL技术，将合成的单纳米流体和混合纳米流体应用于AISI52100钢的非涂层硬质合金刀具外车削。结果表明，纳米流体的浓度、切割速度均对实验结果产生显著影响。此外，相对于无纳米颗粒的标准MQL，混合纳米流体辅助加工可以获得更好的表面质量，并显著降低能耗。

(3)   对复合低温机械辅助加工的累积能源需求(CED)的评估：提出了一种新的累积能源需求和CO2以及成本的估算方法并应用于混合低温MQL辅助车削Ti6-Al-4V合金的过程。本文计算了南京电网的碳排放特征(CES)，估算了各部分所造成的碳排放量。所用资源和碳足迹所体现的能量从已发表的文献中收集到的，其与中国的地方工业有所不同。与以往的研究不同，通过建立经济的低温系统，在低流量(0.7 L/min) 下将液氮输送到切割区。在相同的切削条件下，测量了加工功率、特定切削能量累积能量需求、比累积能量、能量份额、碳排放量、加工成本和生产率，并与传统的浇灌冷却辅助加工进行了比较。结果表明，在不影响工件表面质量的前提下，低温MQL系统只有在较高的切削材料去除率下才是可行的。在硬铣削中基于能效和生产效率的刀具寿命分析：为了找到各种润滑辅助加工过程的能量和生产率之间的权衡，在干切削、MQL、浇灌冷却、低温和混合低温MQL辅助加工过程中进行实验比较。

(4)   在切削前，分析了冷却润滑系统参数对切削能耗的影响，并对参数进行了优化。在不同润滑方式和相同的刀具寿命下基于试探性的方法进行了相应的实验。一旦所有的冷却/润滑环境达到相同的切削时间 (15分钟) ，则进行基于能量效率和生产率的分析。此外，提出了碳排放指示器(CEI)，获取加工过程中碳排放的信息。结果表明，低温MQL能提高硬端铣削的生产率，但低温MQL也由于液氮的高碳足迹而导致大量CO2的排放。

(5)   多目标优化以降低能耗，并开发可持续性指南和性能模型：在基于纳米流体的小批量冷却润滑方法(SQCL)下进行实验，以优化切削参数并降低能耗。采用灰色关联分析(GRA)和非支配排序遗传算法NSGA-II对切削参数进行优化。此外，还制定了六项指标(能源、二氧化碳、成本、废物处理、人员健康和安全以及水消耗) 的通用指南，用于所有使用的润滑油辅助可持续加工过程。在此基础上，提出了基于能量集成的启发式算法来评估加工过程的可持续性。该模型在SQCL辅助面铣加工实验中得到验证。结果表明，综合性能指标(OPI)得到的最优切削参数与灰色关联度(GRG)得到的最优切削参数一致。最后，基于Excel开发了一个用户友好的可持续加工性能模拟程序。该模拟程序可以将工艺参数转化为一组度量指标，包括能耗、单件能耗、冷却液消耗和电能消耗。

主要创新点：

(1)   针对润滑冷却辅助加工工艺，建立了考虑能源、碳排放和成本的简单、新型经验模型

(2)   从整体系统的角度研究了混合纳米流体和CryoMQL辅助外车削工艺的资源能耗情况

(3)   在相同刀具寿命条件下，提出了各种润滑冷却辅助工艺的能效与生产率之间的权衡方法

(4)   提出了能源-经济生态工程（4E）综合方法，用于对先进的润滑冷却辅助加工工艺进行可持续性评估