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    在加工车削件和多任务零件方面更具竞争力意味着紧跟切断刀具和切断方法的技术发展步伐。大多数制造商需要执行的工序通常是棒料、管材和机械零件的切断，由于经常为第一道或最后一道工序，因此有必要持续进行优化。那么，现在刀具发展该如何应对挑战并且如何最佳地解决切断问题呢？

　　首先要确立最佳切断工序。在分析切断工序时，第一是根据批量大小进行分类。在选择刀具时，考虑通用性与专用性。对于单个零件存在多项甚至一项变化的应用场合，往往需要通用刀具。而批量生产需要提供专用刀具，在性价比、安全和质量一致性尽可能高的前提下确立特定工序。对于中等批量应用，利用最少量的合适刀具获得高生产效率和安全性是其最重要的特性。

　　在寻找正确的刀具时，应将切断看作三项基本因素的组合：切断直径所需的刀板悬伸，刀具宽度会受悬伸影响其最大强度，刀具宽度又会影响刀具可能的进给率，而进给率则决定着完成工序所需的时间。此外，进给率也决定着刀片槽形——锋利的刀片槽形适合低进给，而坚固的刀片槽形则适合高进给。

　　进给也与加工条件有关。加工条件可以通过稳定性水平、材料状况和切削类型进行评估，以确定工况是良好、一般还是恶劣。工件材料也可影响加工条件以及刀片牌号和切削参数的选择。

　　其次，需要确立最适合于工序的刀柄类型和刀具系统。工件直径至关重要，刀柄与所需的切削深度直接相关。切断时大多数切削深度处于6～28mm的中等加工范围内，深切断的切削深度为28～55mm，而浅切断则为0.25～6mm。

　　选择刀柄时，要兼顾通用性和稳定性。批量大小和操作变化也将影响到选择方向。由于刀具悬伸可设置成适合不同的直径，因此可调整刀板的刀具能用于各种工件直径。另一方面，带整体式增强刀板的刀柄只适合一定范围的直径，但能提供最大的强度。

　　再者，需要确定切断时刀片选择的最佳步骤。切削刃在切削中引导刀具并控制切屑，同时决定飞边和毛刺的形成。相对较薄的刀片与刀柄之间的接口质量是刀具稳定性的根本。为了保持稳定性，需要良好的轨道和V形刀片座结构，并最好与相对较长的刀片配合使用。

　　刀片宽度因切断刀具的切削深度能力而异，小切削深度(工件直径)可使用薄刀片，而大切削深度则需使用更宽的刀片以保证强度。刀柄上的刀片座型号与刀片宽度相对应，每种系统都有其特定的刀片宽度范围，例如CoroCut单、双刃系统有8种不同的刀片宽度，范围从1.5～8mm；而CoroCut 3则适合于浅切断，有3种刀片宽度，范围介于1～2mm之间。

　　当为工序选择刀片槽形和牌号时，应当确立切削刃锋利性、强度和宽度最合适的组合，以确保尽可能高的每转进给量，从而获得更高的生产效率。锋利的刃槽形易于切削，所需机床功率小，使振动趋势最小化。坚固的槽形负前角更大，切削刃也得到增强，能承受要求更苛刻的切削和粗加工，并且可实现更高的进给率。

　　对于刀片牌号选择，切削刃强度应该优先考虑，它能确保切断工序的安全性。这意味着应优先考虑韧性，而不是更锋利和更硬的槽形和牌号。其次针对操作因素和加工条件，保证合乎要求的表面质量和进给率，应继续改进牌号使刀片更耐磨，以获得更高的进给率和更长的刀具寿命。

　　然后，切断时应使飞边与毛刺最小化。毛刺形成是切断工序中一个控制问题。切削刃的前角(主偏角)很大程度上决定毛刺的形成0°主偏角一般会产生最笔直的切削路径和最佳的表面质量，但会在切口末端留下毛刺。在切断的部分落下并且切削刃通过工件中心后，斜角刃就能最小化或完全切掉毛刺。由于很容易控制刀具偏离预期的直刀具路径，因此具有较大前角的切削刃会对切口的直线度产生负面影响。因此，尽管从锋利方面应考虑适合低进给槽形，选用的10°和15°前角，但适中的斜角刃(5°）通常为最佳选择。

　　在限制飞边形成方面，切削刃的锋利性具有重要作用。磨削的正前角切削刃可以最小化飞边，而带有大圆角刀尖的坚固槽形则容易形成飞边，尤其是采用较大的进给率时。采用同一刀具或精加工刀具切断之后的额外走刀是获得最佳生产效率的一种解决方案之一。

　　最后，对于良好的切断，合适且充足的冷却液供应及其方向常常至关重要。带集成式冷却液供应的刀块就是一种解决方案。此外冷却液从下面供应可以延长刀具寿命和改善切屑控制。在切断棒料时，所切削的工件直径会不断变小，到达中心时接近于零。切削速度因此会显著降低，从而增大积屑瘤在切削刃上形成的趋势，进而对刀具寿命产生负面影响。提高主轴转速并在穿过之前将进给率降低几毫米能够弥补这种不利影响。

　　对于竞争激烈的切断应用来说，最佳化进给率是优先考虑因素，进给在很大程度上决定生产效率的高低。进给也意味着可以在切削、停留或啄进期间通过改变进给来控制切屑形成。在降低切削速度时也可以最小化振动趋势提高进给率。进给率也应针对正确的刀具压力进行设置以确保直刀具路径，并在切断终了前有所降低以免强行切断，同时在间断切削时确保其安全性。因此，进给、刀片和刀柄的组合是切断时至关重要的最佳化因素。