SLM零件的磨粒流动辅助电化学复合抛光方法研究

针对增材制造金属零件表面质量较差的问题，提出一种磨粒流动辅助电化学复合抛光方法，在电解液中混入微小磨粒，使混合液在一定压力下流经工件表面，通过磨粒磨削和电化学溶解的复合作用改善工件表面质量。通过试验对比了纯磨粒磨削、纯电解加工和复合抛光的加工效果，分析了不同工艺参数对工件表面粗糙度和材料去除量的影响。试验结果表明：复合抛光方法能有效去除增材制造零件表面缺陷，改善其表面质量。通过选取合适的电压进行分阶段抛光，SLM工件的表面粗糙度由Ra8.162μm降至Ra1.226μm。     

SUS304不锈钢套内圆表面磁力研磨加工研究

使用自制的环形磁刷工具配合多轴运动电解复合磁力研磨机,对SUS304不锈钢套内圆表面进行磁力研磨加工试验,探讨氧化铝磨粒粒径、加工时间、加工负荷以及加工电流对表面粗糙度的影响。结果表明：在纯磨粒磁力研磨试验中,当磨粒粒径为3 μm、加工负荷为2 N及振动频率为4 Hz时,研磨加工10 min后,Rmax=0.198 μm、Ra=0.045 μm, 而在纯电解磁力研磨试验中,在负荷2 N与加工电流200 mA的加工条件下,研磨10 min后,Rmax=0.292 μm、Ra=0.069 μm,较纯磨粒磁力研磨效果稍差;在电解复合磨粒的磁力研磨中,当磨粒粒径为3 μm、加工负荷为2 N、振动频率为4 Hz及加工电流为200 mA时,可获得最理想的研磨结果,加工10 min后,Rmax=0.146 μm、Ra=0.033 μm,效果优于纯磨粒和电解的磁力研磨;在工具无进给的两阶段电解复合磁力研磨试验中,先使用3 μm粒径的磨粒、2 N的加工负荷、4 Hz的振动频率以及200 mA的加工电流,研磨4 min,随后更换粒径为1 μm的磨粒,研磨12 min后,Rmax=0.112 μm、Ra=0.024 μm,此时工件内表面已被加工成镜面。     

高速磨粒流动辅助电解复合加工方法

针对难加工材料表面抛光难、工具损耗严重、加工效率低的问题,提出了一种高速磨粒流动辅助电解加工的方法,通过在电解液中添加微小磨粒,伴随电解液高速流动实现电化学溶解与钝化膜微量磨削的复合加工。针对该方法的加工参数进行了分析,研究了加工时间、加工电压、加工间隙、电解液浓度、电源种类、磨粒粒径对实验结果的影响。结果表明:采用5 V电压的直流电源,以质量分数10%的NaNO3作为电解液,设定加工间隙1 mm,用1200目的磨粒加工5 min,可得到表面质量较好的工件,表面粗糙度Ra<0.1μm。     

砂轮约束磨粒喷射精密光整加工表面互相关性分析

磨粒喷射精密光整加工是重要零件在磨削后进行去除表面缺陷层、降低粗糙度和波纹度为目的光整加工新工艺.试验在M7120磨床上完成,加工试样为Ra0.4～0.6 μm的45#钢.加工表面形貌和微观几何参数用SEM和TR200表面轮廓仪测量.本文应用随机过程的互相关性对磨削加工表面和光整加工表面进行了研究.试验结果表明,试样表面从连续的方向一致的沟槽被随机不连续的微坑所代替,表面粗糙度明显得到改善.随着加工循环的增加,Ra值由0.4～0.6 μm下降到0.2 μm左右.此外,光整加工可以获得各向同性网纹交错的表面,表面轮廓的支撑长度率提高,对工件的耐磨性有利.     

SiCp/Al复合材料超声振动研磨工艺研究

针对SiCp/Al材料传统研磨方法加工困难,研磨工具磨损快,加工后难以获得高质量表面等问题,采用超声振动研磨加工方法可以显著改善其加工效果。通过对单磨粒的超声振动轨迹进行分析,得出其运动轨迹为空间椭圆形,可实现磨粒与工件间歇性的接触加工;采用树脂结合剂金刚石磨头对SiC体积分数为40%的SiCp/Al材料进行超声振动研磨加工试验,在不同的主轴转速n、进给速度v和研磨深度a_p以及磨料粒度d下,利用单因素试验法对工件进行研磨,检测加工后工件表面粗糙度,得出各工艺参数对工件表面粗糙度S_a值的影响规律。结果表明:超声振动研磨后的工件表面粗糙度S_a值相较于普通研磨后的79 nm下降为45 nm;超声振动研磨后工件表面粗糙度随n的增大先减小后增大,转速为1 800 r/min时,粗糙度值最小;工件表面粗糙度随v和a_p的增大而增大,随着d的减小而减小。并得出试验参数内的最优参数组合为:n=1 800 r/min,v=5 mm/min,a_p=1 μm,d=4.5 μm。      

基于无理数转速比的导磁轴套磁粒研磨试验

目的 解决大型导磁类零件内表面的精密研磨加工困难、加工效率低等问题。方法 采用旋转磁极方法对内表面进行磁粒研磨。工件由车床主轴驱动旋转,将磁极伸入工件内部,并在电机驱动旋转的同时,随着车床刀架往复进给,驱使磁极与工件内表面之间填充的磁性磨粒摩擦工件表面,完成对工件内表面的光整加工。利用ADAMS软件对有理数和无理数转速比下的研磨轨迹进行模拟,讨论不同转速比对研磨轨迹和工件表面质量的影响;采用响应面法将影响研磨的主要工艺参数(工件转速、磁极转速、磁性磨粒粒径)进行优化设计;通过研磨试验分析表面形貌和表面粗糙度数据,验证优化后工艺参数的可靠性。结果 采用响应面法分析可知,当工件转速为98 r/min、磁极转速为2 435 r/min、磁性磨粒粒径为190 μm、磁粒研磨加工时间为40 min时,工件的表面粗糙度从原始Ra 3.32 μm降至Ra 0.198 μm,表面粗糙度改善率(ΔRa)为94.04%。工件表面划痕、加工纹理等表面缺陷得到了有效去除,加工后工件表面更加光亮、均匀,大幅提高了工件的使用寿命。结论 当磁极与工件的转速比为无理数时,其研磨效果最好,研磨轨迹的干涉效果更好,单位面积内的交错次数更多,交织出的网状结构网格更均匀、致密,未加工区域面积更小。采用响应面法能够对试验结果进行优化参数数学建模设计,拟合出的最佳工艺参数组合可提高大型导磁材料轴套类零件的加工效率和表面质量。     

非磁性外圆表面磁性磨粒光整加工实验研究

目的对比不同类型磁性磨粒的光整加工效果,找出加工效果较优的磁性磨粒以提高非磁性外圆表面的光整加工质量。方法以6061铝合金管为研究对象,在相同条件下采用不同类型的磁性磨粒进行光整加工实验。采用粗糙度测量仪测试试件加工前后粗糙度值的变化。使用电子天平测试试件加工前后的质量变化,得出不同类型磁性磨粒加工的材料去除率(MRR)。运用超景深显微镜观测试件加工前后的形貌变化,进一步对比不同类型磁性磨粒光整加工的效果。结果采用粘结法磁性磨粒光整加工时,Ra值从初始的0.326μm减小到0.286μm,Rz值从初始的2.34μm减小到1.95μm,MRR为0.26μm/min。采用简单混合磁性磨粒光整加工时,Ra值从初始的0.346μm减小到0.303μm,Rz值从初始的2.42μm减小到2.09μm,MRR为0.195μm/min。采用粘弹性磁性磨粒光整加工时,6 min后达到加工极限,Ra值从初始的0.332μm减小到0.146μm,Rz值从初始的2.25μm减小到1.05μm,MRR为0.651μm/min。结论与其他类型的磁性磨粒相比,采用粘弹性磁性磨粒光整加工非磁性外圆表面时,加工效果最优,试件表面质量得到大幅度提高。     

磁力研磨精密抛光φ4×150mm TC4管内表面的实验研究

目的提高磁力研磨法光整小直径TC4管内表面时的研磨效率。方法将多个径向充磁的磁极组成柔性磁极链放置在工件的内部,致使整个加工区域的磁感应强度得到大幅度增强,再配合多种运动,完成对小直径细长管内表面的高效精密抛光。利用响应面法分析了工件转速、磨粒粒径和研磨液用量的交互作用对研磨效率的影响规律。结果在磨粒的平均粒径保持不变时,转速在18 000~20 000 r/min范围内时,表面粗糙度值趋于稳定,研磨液用量为8 m L时,表面粗糙度值达到最低。研磨液用量保持不变、转速在18000~20 000 r/min范围内时,表面粗糙度趋于稳定。磨粒的平均粒径为250μm时,表面粗糙度值达到最低。工件转速不变、研磨液用量为8 m L、磨粒的平均粒径为250μm时,工件表面粗糙度值达到最低。经过40 min的研磨,工件各位置的表面粗糙度值Ra稳定至0.35~0.2μm。结论优化后的工艺参数组合为:工件转速20000 r/min、研磨液用量8 m L、磁性磨粒的平均粒径250μm。加工后工件内表面加工均匀性显著提升,原始缺陷被完全去除,达到最佳效果。     

以107硅橡胶为基体的粘弹性磁性磨具制备及实验研究

目的为解决当前粘弹性磁性磨具制备工艺复杂、使用寿命短且加工过程易分解等问题,研制一种以107硅橡胶为基体的粘弹性磁性磨具,并通过加工实验研究了粘弹性磁性磨具流动性、自身配比和加工转速对工件光整加工效果的影响。方法选用新制备的粘弹性磁性磨具对铝合金管外圆表面进行光整加工实验,选取不同交联剂含量的新磨具对其进行加工实验,分析基体流动性对光整加工效果的影响;选取不同的工件转速进行加工实验,分析工转速对光整加工效果的影响;选取铁磁相和磨粒相比例不同的新磨具进行加工实验,分析铁磁相和磨粒相比例对粘弹性磁性磨具光整加工效果的影响;选取磨粒相粒径不同的新磨具进行加工实验,分析磨粒相粒径对光整加工效果的影响。结果当107硅橡胶为20 g、羰基铁粉为15 g、碳化硅为5 g、甲基硅油为1 g、软化剂为1 g、交联剂为0.14 g、工件转速为350 r/min、磨粒相粒径为600目时,可将工件表面粗糙度值Ra由0.299μm下降到0.113μm,Ra值相对下降率约为62.2%,加工效果最好。结论新制备的磨具有性能稳定、制备方便、可根据不同工况调整流动性等优点。     

钛合金磨料流光整加工表面完整性研究

目的 研究磨料流光整加工钛合金格栅表面完整性。方法 用电火花加工制备钛合金试样,通过磨料粒径、加工压力、加工次数的单因素试验,来研究其对试样表面粗糙度和表面形貌的影响规律,选用三种初始粗糙度不同的钛合金试样来进行磨料流光整加工效果试验,对比分析磨料流光整加工对试样表面残余应力的影响,进行加工次数的单因素试验研究磨料流加工过程中其对工件表面显微硬度的影响。结果 对于钛合金试样来说,磨料粒径和加工压力越大,表面抛光效果越明显,表面粗糙度就越低。当磨料粒径从38 μm增加到420 μm时,相对应的表面粗糙度值Ra从5.815 μm降低到0.824 μm;当加工压力从8 MPa增加到24 MPa时,相对应的表面粗糙度值Ra从4.314 μm降低到1.398 μm。而随着加工次数的增加,表面粗糙度值Ra从整体上呈现下降趋势,最后趋于稳定,当加工次数从10增加到80时,相对应的表面粗糙度值Ra从5.925 μm降低到0.307 μm,并且最后稳定在0.300 μm附近。钛合金试样经磨料流光整加工之后,表面残余应力由原来的拉应力变成了压应力。随着加工次数的增加,钛合金试样表面显微硬度整体上呈现先减小后增大的趋势,当加工次数从10增加到50时,显微硬度值从532.83HV降到357.73HV,当加工次数从50增加到90时,显微硬度值从357.73HV上升到393.48HV,试样表面显微硬度的均匀性也显著增加。结论 增大磨料粒径和加工压力或者增加加工次数,都能降低工件表面粗糙度,钛合金工件经过磨料流光整加工之后,表面完整性有较大改善。     

Modeling and simulation of cylindrical electro-chemical magnetic abrasive machining of AISI-420 magnetic steel

The objective of the present research is to simulate cylindrical electro-chemical magnetic abrasive machining (C-EMAM) process for magnetic stainless steel (AISI-420). C-EMAM is a new hybrid machining process used for high efficiency finishing of cylindrical jobs made of advanced engineering materials. The material is removed from the workpiece surface due to simultaneous effect of abrasion and electrochemical dissolution. Finite element method is used to calculate the distribution of magnetic field between the magnetic poles in which cylindrical shaped workpiece is placed. The cutting forces responsible for abrasion are calculated from the magnetic forces due to gradient of magnetic field in the working gap. The effect of electrochemical dissolution and abrasion-assisted dissolution are incorporated into the C-EMAM process model using empirical relation for average anodic current. The empirical relation is correlated with the input parameters in the present system based on experimental results. Finally a surface roughness model is developed by considering total volume of material removed with the assumption of triangular surface profile. The simulation results for material removal and surface roughness are validated using experimental results. The simulated results agree with experimental observations.     

Simulation for the prediction of surface roughness in magnetic abrasive flow finishing (MAFF)

The final machining (or finishing) of precision parts with high level of surface finish and close tolerance is making the application of magnetic abrasive finishing technology increasingly important. Magnetic abrasive flow finishing (MAFF) is a new abrasive finishing process combining the features of abrasive flow finishing (AFF) and magnetic abrasive finishing (MAF). MAFF provides a high level of surface finish and close tolerances for wide range of industrial application. This paper focuses on the modeling and simulation for the prediction of surface roughness on the workpiece surface finished by MAFF process. A finite element model is developed to find the magnetic potential distribution in the magnetic abrasive brush formed during finishing action and then it is used to evaluate machining pressure, surface finish and material removal. The simulation results are compared with the experimental results available in the literature. The simulated workpiece surface roughness shows features similar in nature to the experimental results.     

钛合金管内表面的电化学磁力研磨复合光整试验

针对热挤压成型对钛合金管的内表面会产生微裂纹、褶皱、毛刺等表面缺陷的问题,提出了一种高效率的电化学磁力研磨复合光整加工方法。设计了电化学磁力研磨复合光整加工的实验装置,分别与纯磁力研磨加工和纯电化学加工进行了光整加工试验对比,检测分析了不同工艺加工前后表面的粗糙度、微观形貌、摩擦磨损行为、表面残余应力和能量谱。结果表明:在相同的加工时间内,与单纯电化学加工和磁力研磨加工相比,电化学磁力研磨复合光整加工的表面粗糙度Ra可达到0.2μm,材料去除量和加工效率显著提高;表面显微形貌要明显优于其他两种加工方式;且加工后表面很好地维持了原有材料的化学成分和表面性质;能够使表面由拉应力转变为约–200 MPa的压应力状态,从而获得更好的表面应力状态。     

永磁场磁力研磨TC11钛合金的实验研究

目的解决钛合金机械加工后表面质量差的难题。方法采用磁力研磨工艺对TC11钛合金进行了表面光整加工。以表面粗糙度为主要评价指标,研究了磁力研磨工艺参数对钛合金表面质量的影响,并对工艺参数进行了优化。采用优化后的工艺参数对钛合金进行了表面光整加工,研究了磁力研磨工艺对钛合金金相组织的影响。结果当加工间隙为3 mm时,研磨压力适宜,加工后工件表面粗糙度值最小。采用粒径为100目的磨粒使工件表面研磨加工后纹理更细,表面粗糙度值最低。提高主轴转速,工件表面材料去除率增加,当主轴转速为1500 r/min时,加工后工件表面粗糙度值最小。对比工件加工前后的金相组织,加工后试样表面组织晶粒变细,晶界增多,工件表面应力状态由张应力转变为压应力。结论实验确定了较优的工艺参数组合,即:加工间隙为3 mm,磨粒粒径为100目,主轴转速为1500 r/min。采用永磁场磁力研磨工艺,能够大幅降低TC11钛合金表面粗糙度,并使钛合金表面组织得到改善。     

磁粒研磨加工技术的研究进展

磁粒研磨加工是一种应用广泛且高效的表面加工技术,具有加工质量高、适用范围广、柔性加工、自锐性好、易于实现自动化等优点,能够有效去除工件表面的划痕、积碳、毛刺和卷边等缺陷.首先,综述了磁粒研磨加工技术的发展与研究,包括磁粒研磨加工技术的提出与发展、数学模型分析和加工参数产生的影响,其中着重论述了加工过程中单颗磨粒的力学模型建立以及铁磁相和研磨相的配比问题,并且从磁极形状、磁极转速、加工间隙和磨料性能四个方面分析了加工参数对研磨过程的影响.然后,分类介绍了磁粒研磨加工技术应用于平面、圆柱外表面和圆柱内表面时的加工原理,并对其加工特点进行了总结.归纳了几种磁粒研磨加工技术的发展方向,包括电磁磁粒研磨加工、超声辅助磁粒研磨加工、化学辅助磁粒研磨加工和电化学辅助磁粒研磨加工,对这几种新型复合加工方法的加工原理以及所能达到的实验效果进行了介绍,并评述了其各自的加工特点.最后,提出了当今磁粒研磨加工技术研究中存在的一些缺陷,并对其未来的发展趋势进行了展望.     

脉冲电磁场辅助平面磁粒研磨加工试验

目的 在传统的平面磁粒研磨加工中添加脉冲辅助磁场,增大加工区域中磁感应强度和加工时磁感应强度动态变化,丰富磨料粒子在加工时的运动形式,使研磨轨迹复杂化,降低工件表面粗糙度,获得更好的工件表面形貌.方法 通过分析磨料粒子在有无辅助磁场时各自的受力情况,探究辅助磁场对磨料在加工时运动状态的影响,研究脉冲辅助磁场下磨料的运动...     

PVA基粘弹性磁性磨具的实验研究及加工参数优化

目的检验新研制的PVA基粘弹性磁性磨具的表面光整加工性能,掌握配比参数、加工条件等因素对加工效果的影响规律,并对加工参数进行优化以达到最佳加工效果。方法以6061铝合金管外圆表面为光整加工实验对象,通过先导实验首先确定出影响加工效果的主要因素及其参数范围,而后基于响应曲面法实验,对主轴转速、两相质量比、磨粒尺寸及加工时长等因素与工件表面粗糙度下降率(%?Ra)之间的关系进行了探究分析。结果最后通过对实验结果进行方差分析,建立了PVA基粘弹性磁性磨具加工铝合金管外表面的%?Ra预测模型,并对影响参数进行了优化设计,得到在最佳实验条件下(加工时间46 min、两相质量比1.45、主轴转速635r/min、磨粒尺寸65目),工件表面粗糙度下降率为92.5%,最低表面粗糙度为59 nm,显著改善了加工效果。结论作为一种新型光整加工介质PVA基粘弹性磁性磨具,其具有良好的自适应性及流动性,能达到较好的光整加工效果。影响%?Ra的单因素显著性从强到弱依次为:加工时长、主轴转速、磨粒尺寸、两相质量比。交互作用显著的因子为两相质量比+主轴转速、加工时长+主轴转速、两相质量比+磨粒尺寸。在主轴转速、加工时长取高水平,两相质量比取中等水平,磨粒尺寸取低或高水平时,能得到较好的表面加工效果。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。