叶片抛磨表面粗糙度优化预测模型及实验研究

抛磨作为提高叶片表面质量的最后一道工序,能够显著提高叶片表面完整性,表面粗糙度是衡量叶片抛磨后表面完整性最重要的技术指标。采用六自由度机器人+百叶轮弹性磨具对叶片进行抛磨加工,首先采用单因素实验法分析了影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数,接着采用正交试验得出了叶片抛磨加工的优化工艺参数区间,最后采用非线性回归模型对表面粗糙度进行了预测。实验验证结果表明,影响叶片表面粗糙度的主要工艺参数依次为百叶轮目数、接触压缩量、抛磨循环次数和机器人进给速度,采用川崎RS20N机器人抛磨某型号精铸汽轮机叶片,优选区间为百叶轮目数（200～600）#之间,接触压缩量为（0.2～1.2）mm,抛磨循环次数为（2～4）次,进给速度为（0.1～0.4）mm/s,在优选工艺区间进行加工,表面粗糙度均低于0.4μm,预测模型和实际抛磨结果误差率低于10%,表明该预测模型能够为实现叶片抛磨工艺参数在线控制和调整提供理论依据。     

集群磁流变平面抛光加工技术

基于磁流变效应和集群原理提出集群磁流变效应平面抛光技术,对磁极排布方式、端面形状及其尺寸的磁场特性进行静磁场有限元分析优化,结果表明,选取圆柱平底磁极进行同向规律排布时容易形成由多个独立"微磨头"组成的柔性抛光膜,能实现加工表面与"微磨头"的实际接触面积最大化。通过设置"微磨头"尺寸及数量与工件的接触状态,对K9玻璃、单晶硅和单晶6H-SiC三种硬脆材料基片加工出弧形抛光带,试验验证集群磁流变效应抛光膜的集群特性。对加工表面与抛光盘表面之间的间隙、加工时间、磁感应强度和转速等集群磁流变平面抛光工艺参数进行试验优化,并采取优化工艺对三种硬脆材料进行30 min抛光,K9玻璃表面粗糙度从Ra0.34μm下降到Ra1.4 nm,单晶硅从Ra57.2 nm下降到Ra4 nm,单晶SiC从Ra72.89 nm下降到Ra1.92 nm,均能获得纳米级粗糙度表面。     

模具型腔数控磁性研抛加工工艺参数的研究

讨论了数控磁性研抛中工作间隙、磁极的转速、磁感应强度、加工时间等工艺参数对研抛效果的影响。试验表明：选用适当的工艺参数对模具型腔进行磁性研抛，可以获得Ra0．1μm以下的表面粗糙度值。     

结合神经网络与遗传算法的磨抛工艺参数优化

针对机器人磨抛系统工艺参数的自主选择与优化问题,提出一种基于神经网络与遗传算法的磨抛工艺参数优化方法,采用基于人工神经网络的工件表面粗糙度预测模型解决各工艺参数间复杂的非线性问题,结合粗糙度预测模型与磨抛效率公式,通过遗传算法对各工艺参数进行全局寻优解决加工质量和效率的双目标优化问题并得到最优工艺参数组合.在满足加工质量要求的前提下,加工效率提高了近三分之一,证明此工艺参数优化方法是可行有效的.     

机器人复杂曲面磨抛系统的构建及实验

针对机器人磨抛加工缺少工程实践的问题,根据人工砂带磨抛生产线,结合工业机器人的应用,设计并搭建了工业机器人复杂曲面砂带磨抛自动化生产系统。利用Robot Studio建立了该系统的模拟仿真环境,实现了加工轨迹的离线编程和在线模拟。以水龙头磨抛为对象进行加工检测,在粗磨和细磨后工件表面分别获得Ra=2.2672um和Ra=0.7616um的表面粗糙度。该结果完全满足零件表面磨抛加工要求,为工业机器人砂带磨抛系统的自主研发提供了理论依据和实验参考。     

介观尺度心轴的表面粗糙度预测模型建立及参数优化

为控制惯性约束聚变靶制备中介观尺度心轴的表面粗糙度,提出一种应用旋转设计技术安排试验的方法,通过非线性回归分析,建立基于进给量、背吃刀量、主轴转速和刀尖角四个主要切削参数的介观尺度心轴的表面粗糙度二次预测模型。分析结果表明,该模型的拟合值能较好地反映心轴车削表面粗糙度,并且具有比理论表面粗糙度计算值更高的精度。在主要切削参数中,进给量和刀尖角比背吃刀量和主轴转速对心轴表面粗糙度的影响更显著。利用优化得到的最佳表面粗糙度为目标切削条件,选用直线切削刃超细晶粒硬质合金刀具,在φ0.6 mm的心轴上得到Ra16.53 nm的表面粗糙度。     

抛磨工艺参数对表面粗糙度的影响研究

抛磨工艺参数对抛磨后工件表面粗糙度具有重要影响.为了探究机器人在抛磨作业中采用的工艺参数对表面粗糙度的具体影响效果,将机器人抛磨系统的接触力、旋转速度和进给速度3个工艺参数组合成不同的参数组合进行抛磨实验,利用极差分析法进行分析,得出了旋转速度、进给速度、接触力对表面粗糙度的影响依次减弱的结论.     

弹性磨具磨抛SKD11钢磨损抑制与参数优化研究

SKD11钢是一种用于军工设备导弹架关键零件的特殊难加工材料,其服役表面需达到镜面级粗糙度,该材料淬火后高硬度特性使传统磨抛方式费时费力。为实现工件表面高效磨抛加工,采用弹性磨具进行曲面磨抛加工实验,建立弹性磨具曲面磨抛模型,研究加工参数对材料去除率和磨具磨损的影响规律,利用田口法和灰色关联分析实现材料去除率、磨耗比和表面粗糙度的多目标参数优化,并通过实验验证优化参数可靠性。结果表明:设定切深和磨具转速是材料去除率和磨具磨损的主要影响参数,在保证磨具寿命前提下设定切深应小于0.3 mm,磨具转速低于9 000 r/min;优化参数组合为粒度#320,磨具转速3 000 r/min,设定切深0.3 mm,进给速度2 mm/min,优化后工件平均表面粗糙度Ra降至0.056μm,材料去除率提高2.6倍,磨具磨损有所改善。     

合模线飞边在线测量与机器人智能磨抛加工技术

传统合模线飞边的打磨方式多为人工打磨,不仅效率低,产品一致性也难以保证。为了进一步提升加工效率及稳定性,利用线激光测量与六轴工业机器人开展智能磨抛加工技术研究。首先,采用基于标准球的手眼标定方法进行线激光测量坐标系与机器人加工坐标系坐标转换研究,对工作区进行分区域标定,以降低大负载机器人在不同工作区域性能指标的不同对标定结果的影响;其次,对线激光器采集的工件点云数据进行分析处理,采用距离法提取特征点,并利用三次B样条曲线拟合和基于最小二乘的曲面拟合方法求解机器人的姿态,将得到的机器人位姿与手眼标定结果相结合,实现对机器人的加工引导;最后,基于上述加工数据信息开展机器人智能识别定位与打磨加工试验测试。实验结果表明,经一次打磨后去除的材料体积约为543mm³,材料去除率约为5.8mm³/s,并且,提取出的点云轮廓曲线粗糙度的平均值由打磨前的0.609减少为0.097,减少率约为84.1%。     

光导纤维测表面粗糙度的应用研究

文章详细介绍了光纤测表面粗糙度的原理、实验装置、实验结论。分析得出:(1)光纤传感器的电量输出与测试距离d的关系;(2)传感器电量输出与测试距离及表面粗糙度Ra的关系;(3)传感器的电量输出与粗糙度参数Ra值的关系,4)传感器电量输出与Ra值的拟合曲线方程。此外,文章还介绍了目前国外采用的双测头光纤传感器的测量原理。     

基于响应曲面法的YG8硬质合金刀片化学机械抛光工艺参数优化

为了快速确定YG8前刀面抛光的最佳工艺参数,提高加工效率和精度,利用响应曲面法对YG8硬质合金刀片抛光工艺进行优化试验研究。通过单因素试验确定抛光转速、抛光压力、磨粒粒径和磨粒浓度的水平,并对4个工艺参数进行中心复合设计试验。建立了材料去除率RMR和表面粗糙度Ra的预测模型,基于响应曲面法优化工艺参数获得最佳工艺参数为抛光转速65.5 r/min、抛光压力156.7 kPa、磨粒粒径1.1 μm、磨粒浓度14%,此时得到了最小表面粗糙度预测值Ra=0.019 μm,材料去除率RMR=56.6 nm/min。试验结果表明,基于响应曲面法的材料去除率与表面粗糙度预测模型准确有效。     

抛光液pH值等对硬盘玻璃盘基片化学机械抛光的影响

随着硬盘存储密度的增大、转速的提高、磁头飞行高度的降低,对硬盘基板材料及基板表面质量提出了更高的要求。采用纳米SiO2作为抛光磨料,在不同抛光液条件下(pH值、表面活性剂、润滑剂等),对玻璃基片化学机械抛光去除速率和表面质量的变化规律进行了研究,并利用原子力显微镜(AFM)和光学显微镜观察了抛光表面的微观形貌。结果表明,玻璃基片去除速率在酸性、碱性条件下变化趋势相近,即随着pH值的升高,材料去除速率先增大后减小。加入一定量的表面活性剂和润滑剂使得去除速率有一定程度的下降,但是表面粗糙度明显降低,并且表面没有出现颗粒吸附现象。     

Prediction of the surface roughness and material removal rate in chemical mechanical polishing of single-crystal SiC via a back-propagation neural network

Chemical mechanical polishing (CMP) is a common method for realising the global planarisation and polishing of single-crystal SiC and other semiconductor substrates. The strong oxidant hydroxyl radicals (·OH) generated by the Fenton reaction can effectively oxidise and corrode the SiC substrate, and are thus used to improve the material removal rate (MRR) and surface roughness (Ra) after polishing of SiC during CMP. Therefore, it is necessary to study the material removal mechanism in detail. Based on the modified Preston equation, the effects of the CMP process parameters on the MRR and Ra after polishing of SiC and their relationship were studied, and a prediction model of the CMP process parameters, MRR, and Ra after polishing was also established based on a back-propagation neural network. The MRR initially increased and then decreased, and the Ra after polishing initially decreased and then increased, with increasing FeSO₄ concentration, H₂O₂ concentration, and pH value. The MRR continuously increased with increasing abrasive particle size, abrasive concentration, polishing pressure, and polishing speed. However, the Ra continuously decreased with increasing abrasive particle size and abrasive concentration, increased with increasing polishing pressure, and initially decreased and then increased with increasing polishing speed. The established prediction model could accurately predict the relationship between the process parameters, MRR and Ra after polishing in CMP (relative prediction error of less than 10%), which could provide a theoretical basis for CMP of SiC.     

Multi-objective optimization of circular magnetic abrasive polishing of SUS304 and Cu materials

In this paper, a Multi-objective particle swarm optimization algorithm (MOPSOA) is applied to optimize surface roughness of workpiece after circular magnetic abrasive polishing. The most important parameters of polishing model, namely current, gap between pole and workpiece, spindle speed and polishing time, were considered in this approach. The objective functions of the MOPSOA depend on the quality of surface roughness of polishing materials with both simultaneous surfaces (Ra1, Ra2), which are determined by means of experimental approach with the aid of circular magnetic field. Finally, the effectiveness of the approach is compared between the optimal results with the experimental data. The results show that the new proposed polishing optimization method is more feasible.

     

线性液动压抛光加工的流体动压特性研究

基于流体动压润滑原理提出了线性液动压抛光加工方法。借助计算流体力学数值模拟，研究了抛光辊子结构和加工工艺参数对液动压力大小及分布均匀性的作用规律。结果表明：具有矩形微结构的抛光辊子可以在工件表面产生均匀的液动压力；更大直径的抛光辊子、更高的转速和更小的抛光间隙都可以获得更大的流体动压力，但同时也会使液动压力分布均匀性变差。搭建实验平台并进行抛光实验，线性液动压抛光加工后，K9玻璃表面粗糙度Ra值从45.41 nm降低到0.91 nm。     

介电泳效应磨粒流抛光中的电极形态

针对薄壁陶瓷工件内表面抛光，提出一种基于介电泳效应的磨粒流抛光方法。将非均匀电场布置于陶瓷工件外表面，极化磨粒，实现陶瓷工件内表面高效抛光。仿真分析发现:电极间隙比为2时，SiC磨粒具有最好的介电泳效应，参与抛光的磨粒最多。陶瓷工件初始内表面粗糙度值Ra为(208±5)nm时，抛光10 h后，无介电泳效应的磨粒流抛光工件内表面粗糙度值Ra为51 nm，有介电泳效应的磨粒流抛光工件内表面粗糙度值Ra为23 nm。     

模具钢电解机械复合抛光工艺研究

介绍了电解机械复合抛光实验装置、工作原理及工艺特点，应用电解机械复合抛光工艺对几种模具钢材进行抛光实验，分析了各加工工艺参数对表面粗糙度的影响关系，找出了加工电压、工具转速、废料粒度等对电解机械复合抛光的影响规律。实验表明，只要选配适当的工艺参数，采用此法可以获得及Ra＜0．1μm的表面粗糙度，同时该技术能提高模具制造质量，降低工人劳动强度，缩短模具制造周期。     

车削奥氏体不锈钢时冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响

针对最小量润滑(MQL)技术在加工难切削材料时冷却能力不足的问题,分析了最小量冷却润滑(MQCL)条件下冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响规律。设计了以田口法为基础的正交试验方案,并基于MQCL条件进行了相关切削试验。采用方差分析法、主效应图法、响应面法等方法并结合切削理论,分析了冷风温度、油液流量、风速、喷射面类型等冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响机制,建立了与冷却参数关联的加工刀具振动和表面粗糙度预测模型,同时采用改进的遗传算法对支持向量回归预测模型进行同步优化,得到冷却参数的最优值。试验结果表明,温度对刀具振动的影响最大且随着温度升高刀具振动呈现出增大的趋势;风速对表面粗糙度的影响最大,当风速小于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度增大,当风速大于10 m/s时,随着风速增大表面粗糙度减小。当喷射面为刀具副后刀面时,刀具振动和表面粗糙度均最小。冷却参数优化结果表明,当冷风温度为-2.36 ℃、风速为7.31 m/s、油液流量为300 mL/h、喷射面为副后刀面时,工件表面质量最好,其表面粗糙度Ra为0.6588 μm。验证实验表明,表面粗糙度和振动均方根的预测误差分别为4.4%和5.9%。     

电流变抛光工艺研究

研究了电流变抛光工艺参数对工件表面粗糙度的影响。用SiC和Al2O3磨料分别对硬质合金和光学玻璃进行了抛光试验，考察了抛光时间、工具电极转速、电源电压、磨料浓度等工艺参数影响工件表面粗糙度的规律。试验结果表明，随着抛光时间、工具电极转速、电源电压的增加，工件表面粗糙度逐渐降低。随着磨料浓度增加，工件表面粗糙度先降低后升高。对于表面粗糙度而言，磨料浓度存在一个最佳值。     

Effects of particle size, polishing pad and contact pressure in free abrasive polishing

The objective of this research is to better understand the mechanisms of material removal in the free abrasive polishing process. Experiments were carried out to understand the effects of particle size, polishing pad and nominal contact pressure on the wear rate and surface roughness of the polished surface. A theoretical model was developed to predict the relationship between the polishing parameters and the wear rate for the case of hard abrasive particles sandwiched between a soft pad and a workpiece (softer than the abrasive particles). Experimental results and theoretical predictions indicate that the wear rate increases with an increase in particle size, hardness of polishing pad and nominal contact pressure, and with a decrease in elastic modulus of the polishing pad. Surface roughness increases with an increase in particle size and hardness of polishing pad, and nominal contact pressure has little effect on the roughness. A dimensionless parameter, wear index which combines all of the preceding parameters, was introduced to give a semi-quantitative prediction for the wear rate in free abrasive polishing. It is also suggested that when polishing hard material, in order to achieve a high materials removal rate and a smooth surface, it is preferable to use diamond as the polishing particles because of their high deformation resistance.