由于钛合金材料抗拉强度高，摩擦系数高，会使刀具磨损加快；常规采用的立铣加工方式排屑慢，钛合金材料导热系数低的特点则会导致刀具散热慢，进而加剧刀具失效。
为了防止刀刃部磨损后以刀杆摩擦零件产生过烧现象影响产品质量，在实际生产中，经常使用保守的切削参数和人工全程干预的策略进行钛合金加工。这种加工方式在工艺准备上节省了时间成本，却也大量增加了加工过程中的观察与换刀时间，并且大量增加了工人的工作强度。
随着大型整体钛合金结构件的增多，接近60天的加工周期需要全程依赖人工干预刀具的加工情况，逐渐变得无法实现。于是，以最大限度地提高切削速度，降低刀具磨损成本，最大限度地提高机器的工作量和最大进刀速度，同时机床主轴与刀具保护，是航空制造商和最终用户日益关注的问题。本文旨在从刀具磨损的检测与预测来分析降低磨损的方法。
一、刀具磨损的检测
1.直接测量刀具磨损。通过使用各种设备检查切削刃外观来直接测量刀具状态，例如光电、计算机摄像和接触式检测法，使用直接测量显微镜、工业相机拍摄刀具的底刃和侧刃图像，对比固有理论模型进行程序计算，以确定磨损量，如Walter和Alicona，他们开发了基于光学，机械视觉和激光技术的刀具测量工具，可以对不同规格的刀具进行高精度测试，但它们一般不用于磨损检查，更适合于工具的制造和修磨。
2.间接检测。检测刀具切削与磨损密切相关的物理量，通过改变检测到的物理量来确定刀具磨损量所关联的因素。切削力、加速度(振动)、电流或功率、温度和磨损等间接检测音频信号的工具在实验室中更为常见:（1）切削力信号与刀具磨损息息相关，监测切削力技术在研究和制造领域得到广泛应用。监测刀具磨损所需的切削力信号分辨率高，传感器灵敏度高，使信号切削力变化小，抗干扰能力强；并提供了高的信噪比。（2）加速度信号广泛应用于振动信号采集，使用多级传感器的神经网络控制钛合金铣削时刀具磨损，以便能够及时更换控制刀。（3）检测主轴功率类似测量切削力，传感器安装在主轴上以监测机床负载变化，这种方法经常在粗加工中使用，根据机床主轴功率，设计刀具磨损率在线测量方法，确定刀具磨损系数，并通过实验分析加工方法的影响；根据对机床功率信息的监测和信号特性的分析，根据加工信号的特性，对刀具磨损的预测方法进行实验验证，从而提高了刀具磨损信号的敏感性。（4）检测刀具与材料接触时的切削热现象。刀具磨损越大，单位加工切削热越高，通过测量切削热温度可以很好地识别加工信号。使用红外辐射检测仪测量刀具的温度场分布，确定刀具状态;用热电系统测量刀具周围区域的平均温度，以确定刀具的传热状态；但由于切削环境复杂，温度检测也有其滞后性与误差大的风险。（5）检测综合信号，检测侧重于切削力、加速度(振动)、电流或功率、温度和音频信号的物理量，并提供集成刀具磨损检测，使用各种神经网络考虑切削力、加速度、振动、声音和切削热场，模拟刀具磨损后的信号检测，间接检测刀具状态。
二、钛合金刀具磨损的预测
钛合金切削过程中产生的切削力、切削热、振动等因素均在不同程度地加剧刀具磨损，增大了长周期大负载加工过程中的不稳定性，因此需要对磨损情况进行研究预测，建立磨损和应力分析模型来预测刀具磨损，掌握其变化规律。
1.应力分析后刀面磨损。基于热温度场和结构静力的耦合分析，模拟刀具切削热的释放路径，可从热力耦合角度预测铣削刀具的使用寿命。
2.预测分析刀具磨损建模。研究刀具在切削过程中的磨损形状，磨损过程和磨损机理，为各种磨损机构创建硬金属刀具磨损模型，这些模型演示了基于温度效应的刀具磨损机理，并利用ABAQUS软件的第二次开发来预测刀具磨损。
3.有限元分析和寿命预测。创建接触和可变摩擦摩擦模型，可以通过基于这些模型的实验来模拟刀具磨损，并验证模拟模型的准确性，以开发预测刀具寿命的模型，并为刀具加工提供实用建议。
简而言之，通过积累参数库，创建精确的刀具磨损模型，结合力热耦合进行应力分析和有限元模拟，可以有效地预测加工过程中的刀具磨损，提出在工艺策划阶段可采用的刀具寿命管控方案，从而降低人工干预度，保证产品质量，提高刀具利用率。
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