18CrNiMo7-6钢是一种高强度合金钢，经过热处理后具有优异的耐磨性和韧性[[1], [2], [3], [4]]。因此，它被广泛用于制造风力涡轮机齿轮、变速箱和汽车传动轴等关键部件[[5], [6], [7]]。然而，18CrNiMo7-6钢的高硬度和较差的切削性能传统上限制了最终加工方法只能采用效率低且能耗高的磨削工艺。超硬材料——特别是多晶立方氮化硼（PCBN）的出现，使得硬车削成为磨削的一种可行替代方案[[8], [9], [10]]。这项技术不仅提高了生产效率，减少了环境影响，还通过加工硬化和残余压缩应力增强了工件表面完整性[[11], [12], [13]]。作为代表性的超硬切削工具材料，PCBN结合了极高的硬度（>30 GPa）和出色的热稳定性（>1200 °C），非常适合用于18CrNiMo7-6钢的精密硬车削[[14], [15], [16]]。
尽管硬车削技术在加工硬化钢时具有显著优势，但它通常在干切削条件下进行——不使用切削液——导致加工环境极其恶劣，温度高达500–700 °C，应力高达1500–3000 MPa，这加速了刀具磨损。刀具磨损直接降低了工件表面质量并缩短了刀具寿命，成为这项技术广泛工业应用的主要障碍[[17], [18], [19], [20]]。大量研究证实了刀具磨损对表面完整性的决定性影响：Gou等人[21]发现，随着刀具后刀面磨损宽度（VB）的增加，表面粗糙度、显微硬度和残余压缩应力最初有所改善，随后恶化；Liang等人[22]进行了全面回顾，发现表面粗糙度在刀具寿命初期略有改善，随后迅速增加。Li等人[23]进一步观察了Inconel 718合金铣削实验中的磨损行为阶段性特征，当VB超过0.3 mm时，所有表面完整性指标均显著恶化。上述研究结果一致表明，建立可靠的刀具磨损监测机制并深入揭示其磨损机制具有重要的理论意义和工程应用价值。
刀具磨损机制已在各种材料-刀具系统中得到广泛研究。Liang等人[24]使用PVD-TiAlN涂层硬质合金刀具对镍基合金GH4169进行了车削实验，发现了多种磨损机制，包括硬颗粒磨损、粘着磨损、氧化磨损和扩散磨损。Zhou等人[25]报告称，在使用CBN刀具对AISI M2钢进行硬车削时，主要磨损机制是机械磨损，伴随材料粘着和氧化。同样，Tang等人[26]确认，在高热负荷和机械负荷下使用PCBN刀具加工AISI D2硬化钢时，磨料磨损、粘着磨损和扩散磨损是主要的降解机制。尽管取得了这些进展，但大多数研究仍集中在AISI D2钢和Inconel 718合金等材料上，而对18CrNiMo7-6钢的研究仍然有限。鉴于其独特的高硬度和高韧性组合，18CrNiMo7-6钢的加工表现出独特的刀具磨损行为，这些行为无法仅凭现有研究结果充分解释或预测。
由于刀具磨损实验耗时且成本高昂，有限元方法（FEM）仿真已成为预测磨损行为的重要辅助工具。研究人员将各种磨损率模型（如Usui模型）应用于FEM软件，以模拟前刀面和后刀面磨损的演变，但在匹配实验数据方面取得了不同程度的成功。Binder等人[27]在DEFORM-3D中实现了Usui磨损率方程，用于模拟前刀面和后刀面的磨损轮廓，但后刀面磨损存在系统性低估。Sun等人[28]开发了一种用于硬质合金刀具铣削钛合金的有限元模型，前刀面磨损的预测误差约为20%，后刀面磨损的误差小于15%。Kong等人[29]系统研究了常规加工（CM）和激光辅助加工（LAM）TC6钛合金之间的切削机制差异及其对刀具磨损和工件表面粗糙度的影响。使用DEFORM-3D有限元分析软件开发了一个三维切削仿真模型，并通过实验测试进行了验证。结果表明，仿真与实验结果非常接近，平均误差为11.8%，证实了预测模型的可靠性。Attanasio等人[[30], [31], [32]]将这种方法扩展到三维刀具磨损分析，基于现有磨损率模型建立了一个颗粒-扩散耦合磨损模型，并将其应用于DEFORM-3D磨损仿真子程序中，可以有效预测使用未涂层硬质合金刀具车削AISI 1045钢时的前刀面磨损。Filice等人[33]修改了Takeyama-Murata模型，使后刀面磨损的预测误差小于5%。尽管取得了这些进展，大多数现有的FEM模型要么采用计算成本高的三维（3D）配置，要么过度简化了磨损机制，限制了其在18CrNiMo7-6钢PCBN刀具硬车削中的实际应用价值。
为解决上述研究空白，本研究开展了以下三个方面的工作：（1）通过受控实验系统地表征PCBN刀具在18CrNiMo7-6合金钢硬车削过程中的磨损机制，并通过全面的微观结构和形态学分析验证了研究结果；（2）将实验数据与仿真结果相结合，开发出一种兼顾高预测精度和计算效率的改进刀具磨损模型；（3）定量评估切削参数对刀具寿命的影响，并建立了一个经验性的刀具寿命预测模型，为工艺优化提供科学依据。
