双磁极式磁粒研磨机理分析及试验研究

目的解决平面磁粒研磨中压力不均匀和需要反复调整研磨间隙的问题,设计双磁极式研磨方法。方法首先对双磁极式研磨方法机理进行分析,并对研磨区域单颗磨粒进行受力分析,寻找影响研磨压力的主要因素;其次利用Ansoft Maxwell软件对两种研磨方法进行磁场仿真,分析两种研磨方法的研磨区域磁场梯度变化,通过面积积分法对比磁感应强度的影响程度;最后设计试验装置,通过试验对理论分析及有限元分析的结果进行验证,对比研磨前后工件表面粗糙度及微观形貌变化。结果双磁极式研磨方法中磨粒的研磨压力完全由磁场力提供,与研磨区域磁感应强度成正比,研磨区域磁感应强度比"铣削式"研磨方法提高约34.56%。两种方法在相同试验条件下对SUS304不锈钢板研磨40 min,双磁极式研磨方法研磨后,工件表面原始纹理基本被去除,表面粗糙度值由原始的0.25μm下降至0.16μm,下降率为36%,比"铣削式"研磨方法提高约80%,粗糙度曲线波动平缓,波峰波谷高度差变化均匀且表面形貌光滑平整。结论双磁极式研磨方法研磨区域磁场梯度变化明显,利于磨粒流动更新,研磨压力相对稳定,表面粗糙度下降率高,研磨后工件表面形貌光整,与"铣削式"研磨方法相比具有较明显的优势。     

聚磁盘形状对磁粒研磨加工管件内表面的影响

目的提高磁粒研磨法加工管件内表面的质量及加工效率,探究磁粒研磨法中不同形状的聚磁盘对管件内表面的影响。方法利用Maxwell软件对轴向开槽聚磁盘与不开槽聚磁盘进行磁场强度模拟和磁感应线模拟,分析不同形状的聚磁盘的磁感应强度变化和磁场强度分布。利用磁粒研磨法对工件内表面进行研磨加工,对研磨之后的工件表面粗糙度进行测量,并对微观形貌进行观察。结果在磁粒研磨工具转速为500 r/min、加工时长为15 min的条件下,聚磁盘为未开槽时,表面粗糙度由原始的0.509μm降至0.127μm,表面粗糙度改善率(%ΔRa)为75.04%;当聚磁盘为轴向开槽时,工件表面粗糙度由原始的0.553μm降至0.097μm,工件的表面粗糙度改善率(%ΔRa)为82.45%。结论在相同的加工条件下,当聚磁盘轴向开槽时,相对于轴向不开槽的聚磁盘,磁粒研磨管件内表面的研磨效果更好,表面粗糙度改善率和研磨效率更高。     

烧结法制备铁基立方氮化硼磁性磨粒及其磨削性能研究

目的 解决现有烧结法制备磁性磨粒工艺中存在的研磨相单一、研磨相材料硬度相对较低,以及对于高硬度难加工材质的研磨效率低、质量差等问题,采用立方氮化硼粉末作为研磨相烧结制备一种新型磁性磨粒。方法 采用烧结法制备铁基立方氮化硼磁性磨粒,探究原料的粒径比、烧结温度对磁性磨粒磨削性能的影响,以TC4钛合金板和Si3N4陶瓷板为试验对象,通过表面粗糙度测量仪和3D超景深显微镜对比加工前后工件的表面质量,采用扫描电镜观察加工后磁性磨粒的表面形貌,以此作为磁性磨粒的研磨性能和使用寿命的评价指标,并采用面扫描能谱分析仪观察磁性磨粒中研磨相的分布情况。结果 采用烧结法,以铁粉为基体,以立方氮化硼粉末为研磨相材料,制备磁性磨粒。最终确定压制力为90 kN,基体与研磨相的粒径比为3∶1,烧结温度为1 180 ℃,在此条件下制备的磁性磨粒具有良好的磨削性能,相较于烧结法制备的Al2O3/Fe、SiC/Fe磁性磨粒具有更强的磨削性能,可实现Si3N4陶瓷板表面的光整加工,在研磨39 min后可将其表面粗糙度由1.382 μm降至0.117 μm。结论 采用烧结法制备的铁基立方氮化硼磁性磨粒能够解决硬脆材料的表面质量问题,可以作为性能优异的磨削介质参与研磨,满足磁粒研磨光整加工技术的需求。     

基于研磨氧化锆陶瓷的金刚石/铁磁性磨粒制备研究

目的 为解决氧化锆陶瓷研磨困难这一问题，制备一种新型磁性磨粒。方法 采用粘接法制备金刚石/铁磁性磨粒，探究制备工艺中不同成分配比对其研磨性能的影响。通过扫描电子显微镜对磁性磨粒进行表面形貌分析，结合氧化锆陶瓷板件的研磨试验，采用表面粗糙度测量仪与3D超景深显微镜对研磨前后的工件表面质量作对比分析，以此来评价磁性磨粒的研磨性能，最终确定较优的磁性磨粒制备工艺参数。结果 压制力为0.3 MPa，混料与粘合剂质量比为10∶1，粘合剂中6101环氧树脂、有机硅树脂与651固化剂质量比为4∶1∶5时，磁性磨粒的切削刃数、粘合剂自身的粘接强度及耐热性都达到最佳。使用此磁性磨粒研磨40 min后，氧化锆陶瓷板件的表面粗糙度（Ra）由原始的1.493 μm降至0.116 μm，有效去除了原始表面缺陷和加工纹理，改善了表面质量。结论 在粘合剂中加入有机硅树脂可解决研磨相在铁基体上把持力不足的问题，采用此粘接法所制备的金刚石/铁磁性磨粒能够顺利完成对超硬氧化锆陶瓷材料的加工，金刚石/铁磁性磨粒可以作为性能优良的磨削介质参与研磨，并能够满足磁粒研磨光整加工的要求。     

采用神经网络和遗传算法优化磁粒研磨TC4弯管工艺参数

目的 提高研磨TC4弯管内表面质量及加工效率，对磁粒研磨加工工艺参数进行优化。方法 首先设定最优表面质量为优化的目标，然后将影响磁粒研磨TC4弯管内表面质量的四个主要工艺参数作为优化对象，对所要建立的神经网络隐含层节点数的个数进行试验，并选择最优值，之后建立反映TC4弯管内表面粗糙度和主要工艺参数的非线性映射模型，最终使用遗传算法得到TC4弯管内表面粗糙度最优值和磁粒研磨加工TC4弯管内表面的最优工艺参数组合，并且通过试验验证其预测结果的精确性。结果 通过建立结构为4-5-1的BP神经网络，并利用遗传算法的预测，得到了磁粒研磨加工TC4弯管最优工艺参数配置组合：磁极转速为570 r/min，加工间隙为2.0 mm，磨料粒径为178 μm（80目），进给速度为80 mm/min。结论 使用BP神经网络创建的反映TC4弯管内表面粗糙度与加工TC4弯管内表面工艺参数之间的映射模型具有较好的精度，同时应用遗传算法全局寻优得到了最佳的工艺参数，是一种准确度较高的优化磁粒研磨TC4弯管内表面加工工艺参数的新方法。     

PVD涂层阶梯杆的磁粒研磨加工研究

为了改善PVD(Physical Vapor Deposition)涂层阶梯杆的表面质量,实验中采用磁粒研磨的方法对阶梯杆进行磨削加工,并对实验参数进行优化,得出最佳磨削加工参数。结果表明,优化后的实验参数为:磁性磨粒的粒径大小为250μm,车床主轴转速为750 r/min,加工间隙为3 mm。用优化后的参数对阶梯杆进行磨削加工40 min,阶梯杆表面粗糙度从原始的Ra 1.35μm降低到Ra 0.26μm,阶梯杆表面光洁度有明显提高。     

球形开槽磁极辅助研磨H63黄铜弯管内表面

目的改善H63黄铜弯管内表面质量,缩短加工周期,提高使用寿命。方法通过六自由度机械手臂,拖动磁场发生装置,带动弯管内辅助磁极进行研磨试验。分别采用球形磁极与球形开槽磁极作为辅助磁极研磨,并利用Ansoft软件,分析加入两种辅助磁极后,磨削区磁力线和磁感应强度的变化情况。探究两种光整加工形式的原理及研磨轨迹。使用触针式表面粗糙度测量仪和超景深3D电子显微镜,对两种辅助磁极研磨试验前后的样品进行对比和分析。结果添加球形辅助磁极研磨60 min,H63黄铜弯管内表面粗糙度Ra由原始的0.833μm减小到0.238μm,继续研磨15 min后,Ra降低到0.194μm。添加球形开槽辅助磁极研磨60 min,H63黄铜弯管内表面粗糙度Ra由原始的0.834μm减小到0.172μm,继续研磨15 min后,Ra变为0.176μm。球形开槽辅助磁极研磨加工弯管内表面,效率提高20%。结论球形开槽辅助磁极磨削弯管内表面的轨迹为致密均匀的双螺旋线,能够避免球形辅助磁极研磨时产生的尖点效应。同时,该加工形式促进磁性研磨粒子滑擦弯管内壁时的动态翻滚更新,进而减缓切削刃钝化,缩短研磨时间,解决弯管内壁的原始缺陷问题。