SiC单晶加工参数优化及表面粗糙度预测

因独特的共价键晶体结构,SiC单晶具有较高的硬度和脆性,是典型的难加工材料。以横向超声激励线锯的方法对SiC单晶进行切割,采用正交实验设计,并引入灰色关联分析法研究切割过程中锯切力、晶片表面粗糙度等多目标与主要加工参数之间的影响关系,以及获得线锯加工最优参数组合,即工件进给速度0.025mm/min、超声振幅1.8μm、线锯速度1.6m/s、工件转速16r/min为最优加工参数组合,并通过实验进行验证。采用果蝇优化算法优化灰色神经网络模型(FOA-GMNN)对SiC单晶片的表面粗糙度Ra进行预测,结果表明:FOA-GMNN模型收敛速度快,鲁棒性好,预测精度高,预测值与实验值的平均相对误差为2.09%。     

横向超声振动对金刚石线锯切割硬脆材料锯切力及临界切削深度的影响

硬脆晶体材料,如SiC、Ge和Si等,由于其临界切削深度极小,常规加工方法很难实现塑性模式加工,研究横向超声振动金刚石线锯对硬脆材料锯切力和临界切削深度的影响有重要意义。在研究线锯受迫振动的基础上,分析金刚石线锯在横向超声波激励下柔性旋转点切割硬脆材料的条件;用特征函数对超声激励下金刚石线锯的振动切割状态进行表征;应用磨削理论建立了单颗金刚石磨粒切割硬脆材料的力学模型;推导出超声振动激励下金刚石线锯锯切硬脆材料临界切削深度的计算公式。以单晶SiC为对象,进行了超声振动线锯切割和普通线锯切割对比试验。结果表明相同条件下,超声振动线锯切割SiC的锯切力比普通线锯的锯切力减少22.4%~64.2%,临界切削深度增加1倍,晶片表面粗糙度有明显的改善。试验结果与理论分析具有良好的一致性。     

超声辅助金刚石线锯复合切割技术的研究进展

硬脆材料与复合材料等高性能材料在多个领域广泛应用,其切割主要采用金刚石线锯加工技术。近年来,对切割加工质量和效率的要求不断提高,超声辅助金刚石线锯复合切割技术逐渐发展起来。超声辅助金刚石线锯复合切割技术提高了锯切效率和加工表面质量,延长了锯丝服役寿命,是未来的重要发展方向。文章从超声辅助金刚石线锯复合切割技术的加工原理、加工质量和影响因素等方面概述了该技术的研究现状,并对未来需进一步研究的问题和发展方向进行了展望。     

超声振动辅助混粉电火花表面强化粗糙度研究

进行超声振动辅助混粉电火花表面强化实验,分析超声振动辅助混粉电火花表面强化过程中各因素,例如脉宽、脉间、峰值电流、混粉浓度和超声振动振幅等对强化层表面粗糙度的影响规律,研究结果表明,各因素对强化层表面粗糙度影响规律明显,研究结果可以对超声振动辅助混粉电火花表面强化的工艺参数优化提供依据,对进一步的理论和实验研究具有一定的指导意义.     

超声振动磨削氧化锆陶瓷表面损伤模型的实验研究

以压痕断裂力学模型和硬脆材料去除机理为理论基础,对氧化锆陶瓷的表面损伤进行研究,结合砂轮特征及磨削力公式建立了普通磨削和超声振动磨削的横向裂纹和表面破碎率模型,并对实验所得材料表面进行图像处理。结果表明：横向裂纹和表面破碎率随着磨削深度增大而增大,与普通磨削相比,超声振动磨削降低了45%裂纹长度,降低了23%表面破碎率,具有更完整的表面形貌特征。     

基于RSM的SiC单晶片表面粗糙度预测及参数优化

通过响应面分析法(RSM)对超声振动辅助金刚石线锯切割SiC单晶体的工艺参数进行分析和优化。采用中心组合设计实验,考察线锯速度、工件进给速度、工件转速和超声波振幅这4个因素对SiC单晶片表面粗糙度值的影响,建立了SiC单晶片表面粗糙度的响应模型,进行响应面分析,采用满意度函数(DFM)确定了切割SiC单晶体的最佳工艺参数,验证试验表明该模型能实现相应的硬脆材料切割过程的表面粗糙度预测。     

超声振动辅助铣磨加工工艺对Cf/SiC复合材料加工表面质量的影响

设计了两种超声振动辅助铣磨加工试验,并与普通铣磨加工方式相对比,试验研究了三种不同加工方式下铣磨难加工复合材料C_f/SiC的加工缺陷及表面粗糙度。试验结果表明:施加了纵向振动与沿进给方向振动的两种超声振动后,C_f/SiC复合材料的纤维拔出与崩边缺陷明显减少,底面凹坑缺陷也得到了有效抑制;采用纵向超声振动辅助铣磨时加工质量要优于沿进给方向超声振动辅助铣磨的加工效果。与普通铣磨相比,两种超声振动辅助铣磨均可有效降低表面粗糙度。各磨削要素对不同铣磨加工方式下C_f/SiC材料的表面粗糙度影响关系为:表面粗糙度随主轴转速增加而降低,随进给速度、磨削深度的增加而增加,随着超声振幅增大,表面粗糙度先减小后增大。研究表明,在优化的振幅下采用纵向超声振动辅助铣磨方式可以更大幅度地改善C_f/SiC复合材料的表面质量。该研究对难加工复合材料的高性能加工具有实际指导作用。     

纵-扭复合振动超声深滚表面粗糙度研究

将纵-扭复合振动超声加工与常规深滚加工工艺相耦合,创建纵-扭复合振动超声深滚加工工艺,并对其加工原理进行阐述。理论分析了超声振动对表面粗糙度的影响;采用单因素试验法对6061-T6铝合金轴件进行常规深滚与纵-扭复合振动超声深滚处理,研究深滚工艺参数对工件表面粗糙度的影响。试验结果表明:在相同的工艺参数下,辅助纵-扭复合振动后,超声深滚所获得的表面粗糙度Ra值均小于常规深滚,且在设定参数范围内,静压力对表面粗糙度的影响最为显著,最高降低约50%。     

超声振动铣磨工程陶瓷的表面粗糙度研究

外加超声振动使得加工过程中刀具与工件间相对运动形式和材料去除效果发生改变,采用金刚砂磨头对工程氧化锆陶瓷材料进行了相同加工参数下的普通铣磨和一维超声振动铣磨对比试验,并进行一维振动铣磨单因素试验,研究加工参数(主轴转速、铣磨深度、进给速度及超声能量)对加工表面粗糙度的影响规律。实验结果表明,在同样的加工条件下,一维超声振动铣磨加工更能显著地降低表面粗糙度;且不同的加工参数组合对表面粗糙度影响规律不同,合理地选取各单因素参数能显著的降低表面粗糙度,对加工工程陶瓷材料能产生显著的工艺效果及指导意义。     

液压阀芯超声切削表面粗糙度的试验与预测

采用聚晶立方氮化硼刀具对精密液压阀芯进行超声辅助车削试验,并建立基于反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,以及基于优化遗传算法的遗传算法-反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,对结果进行对比。结果表明,遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测精度高于反向传播神经网络预测模型的预测精度,且遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测结果与试验值的吻合性好于反向传播神经网络预测模型。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌及粗糙度预测

轴向超声辅助端面磨削被广泛应用于难加工材料加工,而磨削后的表面粗糙度对构件摩擦、疲劳等服役性能有重要影响。超声振幅的大小对轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌和粗糙度有较大影响,但是现有模型中并未考虑实际加载对振幅的影响,因此提出了一种考虑加载状态下振幅变化的轴向超声辅助端面磨削金属表面形貌及粗糙度预测方法。根据砂轮粒度及尺寸建立了考虑磨粒随机分布的砂轮端面模型,并对轴向超声辅助端面磨削磨粒的三维磨削轨迹进行了数学描述,生成了加工后的表面三维数据矩阵并对表面粗糙数值进行了计算。在此基础上,研究了粗糙度随振幅的变化规律,提出了振幅衰减形貌映射系数这一概念,并给出了其标定方法。通过振幅衰减形貌映射系数近似计算出加载状态下的振幅并代入到所建立的轴向超声辅助端面磨削表面形貌及粗糙度预测模型中,实现了金属表面形貌模拟及粗糙度预测。最后,通过试验对所建模型的正确性进行了验证。     

聚晶金刚石刀具振动切削不锈钢技术研究

使用聚晶金刚石刀具进行了超声波振动切削不锈钢的实验研究,研究了切削方式对切削力及已加工表面粗糙度的影响规律。通过对刀具磨损区微观形貌的观测,分析了PCD刀具切削不锈钢时的磨损机理。结果表明,化学磨损在金刚石刀具切削黑色金属时占主导地位。超声振动切削可明显减小切削变形、切削力及刀具磨损。     

高硬刀片干切削淬硬GCr15轴承钢的表面粗糙度预测

采用陶瓷刀片和CBN刀片干切削淬硬GCr15轴承钢,测量了不同切削参数下切削后工件的表面粗糙度;基于微粒群优化算法建立了表面粗糙度预测模型,并与线性回归法建立的经验公式进行了比较;用扫描电子显微镜观察了切屑形态。结果表明:采用微粒群优化算法建立的表面粗糙度预测模型具有一定的可靠性,与线性回归法相比,能更精确地预测出加工工件的表面粗糙度;切削参数中对表面粗糙度影响最大的是进给量,其次是背吃刀量,切削速度的影响最小;锯齿状切屑能降低切削温度,提高工件表面质量;用陶瓷刀片和CBN刀片切削获得的最低表面粗糙度分别可达0.48μm和0.56μm。     

颗粒增强复合材料加工表面粗糙度及刀具设计

分析了颗粒增强金属基复合材料的加工表面形貌特点。通过切削试验 ,研究了切削用量和材料组织结构对SiCp/Al已加工表面粗糙度的影响 ,并根据切削表面成形机理及刀具磨损的特征 ,设计了具有引导光整作用的硬质合金刀具。试验结果表明 ,该刀具可显著降低加工表面粗糙度和提高刀具寿命     

基于小波包分析和Elman网络的切削表面粗糙度预测方法

提出了一种基于松散型小波网络的切削表面粗糙度预测方法。结合切削参数和切削振动理论,建立了预测网络结构,为避免频域混叠,采用小波包改进算法来实现振动信号去噪。根据振动加速度及切削参数,利用Elman网络的非线性映射和学习机制,实现切削表面粗糙度的实时在线预测。为减少训练时间,用遗传算法对网络权重进行预先优化。实验表明,该方法的预测误差小于3%。     

超声振动辅助电火花脉冲放电表面强化层表面质量研究

采用超声振动辅助电火花脉冲放电表面强化技术进行了65Mn钢表面硅电极表面强化.设计了工具电极超声振动辅助电火花脉冲放电表面强化机床;研究了超声振幅和频率对强化层表面粗糙度、表面和截面形貌、Si含量及相结构的影响规律.研究表明,选择合适的超声振幅和频率,可以提高强化层的表面粗糙度,改善强化层的表面形貌,使强化层厚度分布更...     

单点金刚石切削加工表面粗糙度的影响因素分析

本文研究了单点金刚石切削加工表面微观形貌形成机理,建立了圆弧刃金刚石刀具超精密加工表面微观形貌的理论模型,重点分析了主轴转速、进给量、刀尖圆弧半径和振动等因素对超精密加工表面粗糙度的影响。