摘要:

综述 ● 开放获取阅读更多

1.文章导读

切削加工作是制造业材料去除的核心工艺，其加工精度与效率直接决定了高端制造的整体水平。切削工具作为这一过程的执行单元，其性能优劣尤为关键。然而，随着难加工材料的广泛应用和智能制造的深度推进，传统切削工具因其缺乏工况感知与自主调控能力，已难以适应复杂加工环境。切削工具的这种被动执行模式已成为制约高端制造发展的技术瓶颈。

为解决上述难题，切削工具的设计理念正经历从单一功能的“机械臂”向集成化智能终端的演进（图1）。通过嵌入微型化多模态传感器阵列，智能工具能够原位实时监测切削力、温度、振动等多维参数，并借助自适应算法构建全工况感知系统。在此基础上，进一步建立“感知-决策-执行”闭环控制系统，实现对力、热、振动的精确控制以及刀具磨损的主动补偿。同时，结合多源信号融合与深度学习算法，智能工具能够显著提升了监测精度与剩余寿命预测能力。

近期，南京航空航天大学机电学院的万年博士生、王智灏硕士生、赵彪副研究员、丁文锋教授以及巴斯大学的刘启副教授在SCI期刊《极端制造》（International Journal of Extreme Manufacturing，IJEM）上共同发表《面向高性能切削加工工具的设计与优化：从传统工具向智能工具的演进》的综述，系统梳理了高性能切削刀具智能化演进的研究现状、核心技术与未来趋势，为突破高端制造加工瓶颈提供理论与技术支撑。

2.亮点

• 系统介绍了高性能切削工具从单一切削功能的“机械臂”向集成化智能终端的演进历程；

• 总结了智能切削工具在结构优化、状态感知、闭环控制、智能调控等方面的研究成果与关键技术突破；

• 综述了切削工具智能化设计技术和智能化调控技术两方面的核心进展；

• 展望了智能切削刀具“自感知-自决策-自适配”全智能加工体系的未来发展路径。

  图1 切削工具的发展历程

     

3.研究背景

在现代制造向高精度、高效率、智能化转型的进程中，切削加工仍是材料去除的核心工艺，而刀具作为直接执行切削的核心部件，其性能直接决定制造技术的发展高度。面对航空航天高端装备先进制造领域大量应用的镍基高温合金、TiAl金属间化合物等难加工材料，这类材料具有高熔点、高硬度、强韧性等特点，对加工精度、刀具寿命与生产效率均提出了极为严苛的要求。然而，传统切削工具在复杂工况下缺乏工况感知与自主调节能力，难以满足难加工材料在加工精度、工具寿命与加工效率方面的严苛要求，已成为制约先进制造高质量发展的关键技术瓶颈。

随着传感器技术、数据处理技术与驱动控制技术的跨学科深度融合，刀具设计理念正经历从“单一功能”向“智能集成”的革命性转变。然而，当前智能刀具技术仍面临诸多核心难题，具体表现为：极端工况下传感器可靠性偏低、多源信号耦合干扰现象突出、监测精度与预测泛化能力受限，以及感知-决策-执行闭环调控体系不完善等。在此背景下，如何实现刀具在极端加工工况下的实时状态感知、自主智能决策与精准闭环调控，已成为极端制造领域亟待攻克的研究热点。

为此，本文系统梳理了智能刀具近三十年来的核心研究成果，展示了面向高性能切削加工的刀具设计优化技术架构（图2），全面总结了智能刀具从状态感知到过程控制的核心技术进展，深入剖析了其在结构化设计、高效集成与智能化调控方面的研究成果。同时，从刀具状态实时监测、寿命预测及自适应控制等方面概述了刀具智能化调控技术的发展现状。最后，从新型刀具结构技术、材料技术以及多技术融合等方面展望了智能刀具的未来发展趋势，并提出了具备磨削加工状态感知-调控一体化功能的智能砂轮初步设计方案。本研究旨在为高性能切削加工提供坚实的理论支撑与可行的技术路径，助力我国高端装备先进制造领域突破“卡脖子”难题。

  图2 加工工具的发展历程：从传统工具加工向智能化工具的演进

     

4.最新进展

最新研究进展主要从工具结构设计与闭环系统开发、工具智能化调控技术两大部分展开，具体细化为以下四个核心方向：多目标协同的工具结构设计、多维度状态感知工具设计、感知-控制闭环系统架构，以及切削过程智能调控技术。

  多目标协同的工具结构设计是高性能切削工具研发的核心方向。研究聚焦于难加工材料切削存在的烧伤、微裂纹、砂轮堵塞等问题，旨在通过工具结构创新与多目标优化算法，实现加工效率、冷却效果与表面质量同步提升。该设计的核心在于结合材料特性与加工工况，对工具表面结构、冷却通道布局及排布进行优化。同时，基于“形状-性能-应用”的一体化方法论，结合多种智能优化算法，实现刀具几何参数与工艺参数的多目标优化。综上所述，相关研究不仅为后续研究提供了可参考的方法论论框架与数据支撑，更通过揭示不同优化策略的适用场景与技术边界，为探索高效集成刀具设计的创新路径与未来发展方向奠定了坚实基础。

  多维度状态感知工具设计是高性能智能切削工具的关键技术之一，该技术的突破有效解决了传统监测设备体积庞大、成本高昂、兼容性差等痛点。本文系统阐述了该类工具的设计思路：通过在刀具本体内部集成微型化多模态传感器阵列，无需额外加装外部设备，即可实现切削力、切削温度、切削振动等多维工况参数的原位、实时、高精度感知，为刀具全生命周期管理与加工过程闭环调控提供精准数据支撑（图3）。同时，针对单一信号信息量不足导致的识别精度受限问题，提出多源异构信号融合感知方法。该方法结合自适应算法与深度学习模型，显著提升状态识别的鲁棒性与精度。从多模态传感器高密度集成、信号解耦降噪处理，到无线传输与低功耗硬件设计，一系列关键技术的创新突破正推动智能刀具技术加速向工程化与产业化迈进。

  图3 基于多传感器集成的智能感知系统：（a）具有无线监控功能的多传感器智能刀架；（b）带坐标转换的无线智能刀架模型

  感知-控制闭环系统架构是智能切削刀具实现自主调控的核心载体，该核心目标是通过对切削过程中多维状态信息的实时感知与分析，借助相关调节装置完成参数动态调节，构建完整的“感知-决策-执行”闭环控制体系，进而实现对切削过程的精准、实时调控。本文从切削力控制、切削温度控制、切削振动控制及刀具磨损的补偿控制四大关键技术维度，系统梳理了智能刀具控制系统的发展脉络与核心研究成果。通过闭环反馈机制，该系统可实时优化切削力、抑制切削振动、控制切削温度并补偿刀具磨损，有效提升加工精度与效率，显著延长刀具使用寿命，为高端装备制造领域的高效精密切削加工提供创新解决方案。

  切削过程智能调控技术是感知技术与控制技术的深度融合，以实时状态监测和剩余寿命预测为核心基础，依托多传感器融合技术，结合智能算法实现切削过程的自适应调控，有效应对复杂工况下的噪声干扰、模型泛化性差等技术难题。本文系统阐述了深度学习网络与多传感器数据融合技术在刀具磨损动态识别、剩余寿命精准预测中的具体应用（图4）。同时指出，将模型预测控制、深度强化学习和自适应模糊逻辑等智能算法，与多物理场耦合动态建模相结合，可构建完善的切削过程自适应调控体系，进而实现切削速度、进给量等关键加工参数的在线优化与加工误差动态补偿，有效缓解刀具磨损、工件材料波动、接触状态变化等非线性因素对加工质量的影响。

  图4 自适应调控模型：（a）自适应选择模块；（b）自动特征选择过程

5.总结与展望

智能切削工具的技术水平，直接决定了高端精密构件的加工精度、表面质量与服役可靠性。尽管全球在智能刀具设计、感知调控及闭环控制领域已取得一系列研究进展，但该技术仍面临基础机理研究不深入、工程化成熟度不足、极端工况适应性不强的三重核心挑战。具体而言，在智能刀具结构设计层面，材料-结构-功能一体化协同机制尚未完全明晰，结构创新过程中仍需兼顾刚性、精度、使用寿命与制造成本的平衡。在多维度状态感知技术层面，高温、高冲击、强干扰环境下的传感机理与信号解耦技术仍需深入探索，高精度、高稳定、微型化的嵌入式传感单元仍存在技术突破空间。在感知-控制闭环系统层面，切削力、温度、振动的多场耦合调控机理尚不清晰，面向工程化应用的高响应执行单元与稳定控制单元仍较为匮乏。在加工过程智能调控层面，高实时性、高鲁棒性的在线监测是实现精准调控的前提，而小样本、变工况下的模型泛化能力不足与过拟合问题，已成为制约智能调控技术走向工程化应用的关键瓶颈。

未来智能切削工具的发展，必须深度面向航空航天高端装备先进制造的实际需求，重点发展自感知、自决策、自适配的一体化智能调控技术，着力突破新型传感材料、仿生结构刀具、多能场复合强化等关键技术。同时，揭示多工艺协同作用下加工精度与表面完整性的演化机制，推动基于云边协同、数字孪生技术的智能监控系统部署与应用（图6）。综上所述，高性能智能切削工具的研发与迭代是一项长期系统性工程，需要科研机构与工业界持续协同攻关，构建感知精准、决策智能、调控可靠、适配极端工况的新一代刀具技术体系，为高端装备关键构件的高效精密切削提供理论与技术支撑。

  图6 智能刀具的未来展望