陶瓷球高效超光滑磁流变柔性抛光新工艺研究

目的为实现陶瓷球表面的高效超光滑抛光,提出一种集群磁流变抛光陶瓷球的新工艺。方法在传统V型槽抛光陶瓷球的基础上增加集群磁极和上盘旋转动力,配制适当的磁流变抛光液,通过在上下抛光盘的集群磁极,形成磁流变抛光垫包覆陶瓷球,进行研磨抛光加工。然后,基于陶瓷球工件几何运动学和动力学分析得到球体各运动参数的影响关系,利用机械系统分析软件ADAMS对成球过程进行动态仿真,可以看出该抛光方法能够主动控制球体的运动,实现球面抛光轨迹的快速均匀全包络。最后,根据仿真结果,通过调整上下抛光盘的转速比、偏心距和加工间隙等参数,控制陶瓷球的自转角,实现球面的快速高效超光滑抛光。结果用自行设计的陶瓷球集群磁流变抛光实验装置,对氮化硅陶瓷球进行抛光2.5 h,表面粗糙度Ra从60 nm左右下降到10 nm左右,球形误差为0.13μm,达到了陶瓷球轴承氮化硅球的国家标准(G5水平)。结论集群磁流变抛光方式可以实现球面抛光轨迹的快速均匀全包络,实现陶瓷球表面的高效超光滑抛光,值得进一步深入探讨研究。     

催化剂浓度对6H-SiC晶片Si面化学机械抛光性能的影响

目的提高6H-SiC晶片Si面化学机械抛光(CMP)的材料去除率(MRR),改善其抛光表面质量。方法使用含有不同Cu~(2+)浓度和甘氨酸形成的配合物作为催化剂、H2O2作为氧化剂的抛光液,对6H-SiC晶片Si面进行CMP。使用精密天平称量SiC晶片抛光前后的质量,计算其MRR。使用AFM观测Si C晶圆表面,测其表面粗糙度(Ra)。使用Zeta电位仪测量在不同Cu~(2+)浓度下纳米氧化硅磨粒的Zeta电势和粒径分布。使用摩擦磨损试验机测量不同Cu~(2+)浓度时Si C晶圆的摩擦系数。对比不同压力和转速在CMP中对Si C的MRR和Ra的影响。结果随着Cu~(2+)浓度的增大,MRR先增大后减小,在Cu~(2+)体积浓度为300μmol/L时,MRR有最大值,为82 nm/h,此时,Ra为0.156 nm;相比之下,不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物的MRR为62 nm/h,Ra为0.280 nm。同时,随着Cu~(2+)浓度的增大,一方面,溶液中磨粒的Zeta电势绝对值不断减小,但高于不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物时的Zeta电势绝对值;另一方面,其平均粒径逐渐增大,但低于不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物时的平均粒径(104.0nm)。另外,随着Cu~(2+)浓度的增大,Si C晶圆的摩擦系数先增大后减小,在300μmol/L时达到最大,为0.6137。最后,随着压力的增大,MRR不断增加,但压力过大,使得Ra增大。随着抛光盘转速的增大,MRR先增大后减小,Ra无明显变化,在120 r/min时,MRR有最大值,为96 nm/h,Ra为0.161nm。结论 Cu~(2+)-甘氨酸配合物作为催化剂能够加快Si C化学机械抛光中的化学氧化速率,从而提高MRR,并且能够提高抛光液分散稳定性,改善Si C晶圆表面质量。另外,增大抛光压力可以增强机械磨削作用,提高MRR,但压力过大,会损伤晶片表面。抛光盘转速的增大也可以提高MRR,但其过大则会使抛光液外溅,降低化学作用,导致MRR降低。     

磁粒研磨去除Al 7075交叉孔棱边毛刺的试验研究

目的探究磁粒研磨法对去除Al7075交叉孔棱边毛刺的影响,提高孔道的研磨质量及毛刺去除效率。方法首先,通过对圆柱型磁极进行轴向、径向开槽,并利用ANSOFT软件对磁极进行磁场模拟,分析三种不同形状的磁极的磁感应强度变化;其次,通过磁粒研磨法对交叉孔孔道内壁进行研磨,去除棱边毛刺;最后,测取交叉孔表面微观形貌、材料去除量、毛刺高度和表面粗糙度。结果研磨加工时间为10 min、磁极转速为1500 r/min的条件下,磁极为径向开槽时,材料去除量高达46 mg,孔道内壁的表面粗糙度由原始1.5μm降至0.5μm,孔道表面研磨效果较为理想,棱边毛刺完全去除;当磁极为非开槽时,材料去除量为40 mg,表面粗糙度下降至0.65μm,棱边毛刺几乎完全去除;磁极为轴向开槽时,表面粗糙度下降至0.8μm左右,材料去除量约为30 mg,剩余毛刺高度约为5μm。结论研磨时间为10 min,磁极转速为1500 r/min,当磁极径向开槽时,相对于轴向开槽磁极和不开槽磁极,磁粒研磨Al7075交叉孔内表面的效果更好,毛刺去除效率更高。     

不同丸粒对铝合金表面喷丸影响的仿真分析及实验

目的 研究不同材质丸料喷丸处理对铝合金材料表面粗糙度的影响情况。方法 首先利用ANSYS/ LS-DYNA有限元软件,建立多丸撞击铝合金靶材的有限元模型,并且根据Ra离散化计算式,统计有限元模型节点位移数据,计算仿真粗糙度值。然后改变模型材料参数,得到不同材质丸料对粗糙度的影响情况。再结合实验所得粗糙度值和硬度值,分析验证丸料材质对表面粗糙度和硬度值的影响规律。结果 实验值与模拟值对比表明,喷丸仿真模型的模拟结果与实验吻合较好。一方面,经陶瓷丸、钢丸、玻璃丸喷覆后,粗糙度模拟值和实验值偏差分别为4.8%、7.8%、4.1%,说明仿真模型具有较高的准确性。另一方面,实验所测不同材质丸料喷丸后,试样硬度值变化趋势与粗糙度变化趋势一致,间接说明模型具有可靠性。结论 三种不同丸粒喷丸效果比较表明,钢丸获得的硬度最高,玻璃丸获得的粗糙度最小,而陶瓷丸则同时获得了较好的硬度和粗糙度效果。     

易碎Be靶丸表面精密抛光技术与理论分析

目的建立一种新的易碎空心微球抛光机模型,并研制出该样机,用于空心Be微球的精密抛光。方法采用限位孔设计解决微球低应力夹持问题,添加不同数量的配重球,用于调整待抛球的滑动摩擦力大小和防止其飞出限位孔。上下盘偏心放置,实现微球无规运动。采用白光干涉仪分析抛光后Be微球的表面粗糙度。结果抛光机模型计算表明,待抛球一直在做周期性的变速和变加速运动,其周期大小由上盘转动频率决定,变加速运动增加了微球的滑动摩擦成分,有利于提高微球抛光效率。此外,待抛球表面抛光轨迹呈现无规行走,这有利于抛光的均匀性。使用该原理抛光机,在24 h内能够将直径1.2 mm、均方根表面粗糙度510 nm的易碎铍(Be)靶丸抛光至85 nm。结论理论和实验共同验证了易碎微球抛光机模型的合理性和可行性,上下盘放置方式、限位孔大小设计和配重球数量等关系着易碎微球的抛光均匀性和抛光效率。     

变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

目的精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量。方法首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值。然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度。最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析。结果经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43%,最大误差为3.09%。改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33%,最大误差为3.22%。两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627%,最大误差为1.51%。结论齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差。各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz吃刀深度ap刀具转速n侧吃刀量ae。随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低。     

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。     

针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究

对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。     

氟化钙对单晶硅片磨削用树脂结合剂金刚石砂轮磨削性能的影响

在单晶硅片磨削用树脂结合剂金刚石砂轮中分别添加不同体积分数的固体润滑剂氟化钙(CaF₂),评估其对砂轮表面结构、砂轮磨损量、磨床主轴电流的影响,并测量和计算单晶硅片的表面粗糙度和表面损伤层厚度。结果显示:随CaF₂用量增加,磨床主轴电流、砂轮磨损量、单晶硅片的表面粗糙度值和表面损伤层厚度均下降;当CaF₂体积分数为25%时,主轴电流降至约6.4 A,砂轮磨损量降到每片0.448 6 μm,单晶硅片的表面粗糙度R_a、R_y和R_z分别为0.056 μm、0.382 μm和0.396 μm,表面损伤层厚0.559 6 μm。加入CaF₂固体润滑剂可有效改善树脂金刚石砂轮的性能,提高单晶硅片表面的加工质量,且CaF₂体积分数为25%时效果最佳。      

振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体

为了改善氟化钙晶体加工后的表面质量、提高加工时的材料去除率,提出了振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体的加工方法。利用振动与固结磨料抛光有效结合,采用正交实验研究加工工艺参数对材料去除率和表面质量的影响。结果表明:振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体的最优工艺参数为转速40 r/min,振动频率40 kHz,抛光液pH值9,转速比0.95;在最优参数下抛光氟化钙晶体的材料去除率为324 nm/min,表面粗糙度S_a值为1.92 nm;与无振动辅助的固结磨料抛光相比,材料去除率提高了57%,表面粗糙度降低了35%。研究表明:振动辅助能够利用空化作用及规律化间歇性接触,在固结磨料抛光中提高材料去除率及表面质量。