超硬涂层磨削工艺实验研究

针对核主泵关键部件材料镍基碳化钨涂层,采用三种磨粒粒度金刚石砂轮进行平面磨削试验,研究工艺参数、磨粒粒度对涂层材料磨削力、表面粗糙度和表面残余应力的影响规律。实验结果表明:不同粒度砂轮磨削时,随着磨削深度和工件进给速度增加,法向磨削力和切向磨削力均逐渐增大,表面粗糙度值呈现先增大、后减小再增大的趋势,平行和垂直磨削方向的表面残余压应力逐渐增大,且垂直磨削方向应力值更大。综合考虑磨削力、表面粗糙度、磨削表面残余应力和磨削加工效率,600目砂轮具有较好的加工效果,其对应的优化磨削参数为:磨削深度为10μm,工件进给速度为8 m/min。     

TC4钛合金纵扭超声磨削力热耦合模型及其试验研究

为探究TC4钛合金纵扭超声磨削过程中的力热耦合机理,基于TC4钛合金纵扭超声磨削的磨削力模型、工件表面平均温度模型、质量热容计算表达式建立了其力热耦合模型,并对力热耦合作用下TC4钛合金纵扭超声单颗磨粒去除过程进行有限元仿真,分析磨削力、磨削温度的相互影响特性。理论与仿真研究发现,磨削区剧烈的温升会降低钛合金抵抗塑性变形的能力,抑制磨削力的增长速率。最后通过TC4钛合金纵扭超声磨削试验进行验证,结果表明,纵扭超声的引入能明显降低磨削力和磨削温度,磨削力和磨削温度的降低幅度分别达到19.39%和12.41%;磨削温度随着磨削深度、砂轮转速和工件进给速度的增大而升高,且随着磨削温度的升高磨削力增长趋势变缓;磨削力和磨削热的减小使工件表面塑性变形和犁沟两侧的塑性隆起高度减小;与普通CBN磨削相比,纵扭超声的引入对表面粗糙度的降低幅度可达到31.21%,在一定范围内增大超声振幅能显著提高加工表面的质量。     

工件旋转法磨削硅片的磨粒切削深度模型

半导体器件制造中,工件旋转法磨削是大尺寸硅片正面平坦化加工和背面薄化加工最广泛应用的加工方法。磨粒切削深度是反映磨削条件综合作用的磨削参量,其大小直接影响磨削工件的表面/亚表面质量,研究工件旋转法磨削的磨粒切削深度模型对于实现硅片高效率高质量磨削加工具有重要的指导意义。通过分析工件旋转法磨削过程中砂轮、磨粒和硅片之间的相对运动,建立磨粒切削深度模型,得到磨粒切削深度与砂轮直径和齿宽、加工参数以及工件表面作用位置间的数学关系。根据推导的磨粒切削深度公式,进一步研究工件旋转法磨削硅片时产生的亚表面损伤沿工件半径方向的变化趋势以及加工条件对磨削硅片亚表面损伤的影响规律,并进行试验验证。结果表明,工件旋转法磨削硅片的亚表面损伤深度沿硅片半径方向从边缘到中心逐渐减小,随着砂轮磨粒粒径、砂轮进给速度、工件转速的增大和砂轮转速的减小,加工硅片的亚表面损伤也随之变大,试验结果与模型分析结果一致。     

成形法磨削齿轮的磨削温度模型构建与分析

为了探究成形法磨削齿轮的磨削温度生成机制与变化规律,构建了单位接触宽度齿面磨削力与成形法磨齿温度的理论模型,揭示了它们与砂轮特性、齿轮规格、磨削用量与材料特性的内在关系。成形磨齿温度随着砂轮磨刃密度、磨削速度、径向进给量的增大而增大,却随着砂轮直径、齿轮压力角增大而减小。齿轮的模数对齿廓磨削温度的影响较弱,而齿数对齿顶与齿根两处磨削温度的影响态势却截然相反。成形法磨削齿轮的砂轮特性系数τ越大,则磨削性能越差,并在一定程度上决定了轴向进给速度对磨削温度的影响规律。此外,通过正交试验回归模型分析法证实了成形法磨齿温度理论模型具有较好的实际适用性,且微晶刚玉砂轮的磨削性能优于白刚玉砂轮。     

考虑局部磨削条件变化的齿轮成形磨削表面粗糙度建模研究

齿轮磨削表面粗糙度的建模研究是认识齿轮完整性的重要基础。由于砂轮-工件的宏观复杂形状,以及齿轮磨削过程中局部磨削条件存在差异,限制了经典平面磨削粗糙度建模方法向齿轮磨削的直接迁移。为此,提出考虑局部磨削条件变化的齿轮成形磨削表面粗糙度建模方法。根据成形磨齿的磨削机制,分析磨齿砂轮与齿轮工件的运动关系,推导得到宏观几何形状影响下不同局部位置的磨粒运动轨迹方程,建立了考虑砂轮复杂形状的磨粒随机分布特性的砂轮模型;基于磨削表面粗糙度的创成机制,通过迭代算法得到成形磨齿表面粗糙度;进行了12Cr2Ni4A齿轮材料渗碳淬火后的成形磨削实验研究。结果表明,所提出的成形磨齿表面粗糙度预测模型与实验结果具有较好的一致性,模型可以很好地反映局部磨削条件差异下齿面粗糙度沿齿廓方向的分布。本文研究对成形磨齿表面粗糙度创成机制提出了一个新的认识,为后续研究提供了更多的参考与基础。     

38CrMoAl渗氮钢微晶刚玉砂轮摆线磨削工艺试验研究

在实际磨削38CrMoAl渗氮钢过程中,存在磨削烧伤情况。本文分别采用白刚玉砂轮和微晶刚玉砂轮磨削38CrMoAl渗氮钢,对比研究了不同磨料类型刚玉砂轮对磨削力和表面粗糙度的影响规律。试验结果表明：相较于白刚玉砂轮,微晶刚玉砂轮磨削时磨削力降低了14.2%。基于正交试验方法,通过微晶刚玉砂轮平面磨削试验,探究了磨削工艺参数对磨削力和工件表面粗糙度的影响。结果分析表明：磨削深度对磨削力影响最大,其次是工件进给速度和砂轮转速;对于工件表面粗糙度而言,工件进给速度的影响最大,其次是砂轮速度和磨削深度。最终采用微晶刚玉砂轮对38CrMoAl渗氮钢齿轮样件进行批次加工,结果显示无磨削烧伤发生,且磨削表面质量得到了显著提高。     

磨削烧伤和磨削裂纹产生的原因及预防

磨削加工在机械加工中占有相当重要位置,淬火后工件表面的加工,及较高的尺寸精度和表面粗糙度,主要是靠磨削来保证。磨削加工所用的砂轮表面,是由无数磨粒组成的,每个磨粒相当一把刀具,所不同的是,大部分磨粒具有负前角和小后角。由于磨粒在砂轮表面的分布有高有低,很不规则,在磨削过程中,有些磨粒切削工件形成切屑,有些磨粒仅在工件表面上刻划出痕迹,还有一些磨粒即不切削也不刻划工件,而只是与工件表面产生滑擦,因为磨削速度很高(为车、铣床速度的20倍),这种刻划和滑擦将产生高达1000℃左右的温度,会引起被磨工件表层金相组织的变化。磨削所消耗的能量也是比较大的。因此,磨削过程比其他金属切削加工过程更为复杂。 1.磨削烧伤和磨削裂文产生的原因     

8620H高性能齿轮钢磨削加工表面完整性研究

8620H合金钢具有较高的硬度、耐磨性及良好的韧性等特性,被广泛应用于齿轮制造。使用平面磨头端磨8620H齿轮钢,通过单因素试验分析了不同磨削参数对8620H齿轮钢表面完整性的影响。研究表明：随着磨头转速的提高,磨削力降低,工件表面划痕减小,粗糙度降低;随着磨削深度的增加,磨削力及工件表面粗糙度增大;随着进给速度增大,磨削力增大,表面粗糙度降低。在不同磨削工艺参数下,8620H齿轮钢磨削加工后表面产生加工硬化,形成约40～60μm的硬化层。     

颗粒增强铝基复合材料磨削加工表面质量与磨削力研究

使用电镀金刚石砂轮对颗粒增强铝基复合材料磨削加工的表面质量与磨削力进行研究.研究表明,已加工表面的结构较复杂,存在材料剥落形成的凹坑和金刚石磨粒切削留下的沟痕,增强颗粒存在破碎、脱落被压人加工表面情况.在实验条件下加工表面粗糙度Ra 0.23～0.858μm,加工表面残余应力为压应力,且在相同的加工条件下其数值有较大变化.磨削加工的法向磨削力大于切向磨削力,且磨削力随主轴转速增大而减小,随进给速度和磨削深度的增大而增大.     

微晶刚玉砂轮成形磨齿的试验研究

为了研究国产新型微晶刚玉砂轮成形磨齿的磨削过程与磨削性能,建立了成形磨齿试验平台,且有效简化了齿面磨削热模型,开展磨削力、磨削热以及表面粗糙度的试验研究。研究表明:切向磨削力、齿面粗糙度值以及磨削温度均随着径向进给量的增大而增大。切向磨削力、齿面粗糙度值均随着磨削速度的增大而减小,磨削温度却随着磨削速度的增大而增大。切向磨削力、齿面粗糙度值均随着轴向进给速度的增大而增大,磨削温度却随着轴向进给速度的增大而减小。     

用超磨粒砂轮实现高效磨削

超磨粒（金刚石，CBN）砂轮的出现，使难切削材料的高精度、高效率加工成为可能。本文介绍日本利用超磨粒砂轮进行高效磨削加工的方法。一、高效磨削加工方法1．间歇进给磨削间歇进给磨削采用成形砂轮进行曲面磨削，在深切工件的同时进给量很小，用于要求保证工件形状精度的成形和深槽加工。间歇进给磨削的进刀量为往复磨削进刀量的100～200倍，其走刀量仅为往复磨削的1／100～1／200。间歇进给磨削前，要使用修整工具对砂轮表面进行创型，通过往复进给的循环操作，工件边缘与砂轮最初接触时不产生重复冲击，砂轮变形很小，有利于防止脆性…     

杭机的强力成形磨床及应用

强力成形磨削技术是一项先进的工艺技术，它是砂轮线速度保持常规磨削情况不变而加大切深量、工作台作缓速运动、一次进给的磨削方法。其工艺特点：（1）有大的切削深度，砂轮一次切入量可达几毫米到十几毫米；（2）缓进给的速度，由于磨削深度大，磨削力和磨削热都很大，限制了工件的送进速度，一般纵向进给速度为30～250mm／min；（3）强迫冷却。因为磨削切削深度大，砂轮同时工作的磨粒多，每一个磨粒都是一个切削刃，且由于切削长度长．切屑成丝状会属．     

磨粒排布对加压内冷却砂轮磨削性能的影响

考虑磨粒排布方式对砂轮磨削效率和性能有重要影响,设计制备磨粒无序和有序排布的加压内冷却砂轮,利用砂轮表面形貌检测和图像识别技术,建立砂轮磨削GH4169高温合金的三维有限元模型。采用不同磨粒排布的砂轮开展磨削GH4169高温合金的实验研究,对比分析磨削力、磨削温度、加工表面粗糙度以及表面微观形貌,研究磨粒无序和有序两种排布方式对砂轮磨削性能的影响。结果表明:对于加压内冷却砂轮而言,相对磨粒无序排布,磨粒有序排布方式能获得更优良的加工表面质量,磨削力、磨削温度和表面粗糙度均降低,且工件表面形貌更加规则完整。     

有序化砂轮磨削表面粗糙度仿真

为改善砂轮的磨削性能,将有序排布理论引入到电镀砂轮磨粒排布中。分别探讨了叶序、错位、无序排布砂轮在不同磨削参数下对工件表面粗糙度的影响,同时建立叶序、错位、无序排布电镀砂轮磨削表面粗糙度数学模型,并利用MATLAB软件进行仿真。在砂轮缓进给磨削过程中,叶序排布砂轮所获得的工件表面粗糙度值低于其他排布方式的砂轮。且工件表面的粗糙度值随着磨削速度比的增大而减小,随着磨削厚度的增大而增大。这为实际磨削工件表面粗糙度分析提供了很好的辅助和验证方法。     

超声辅助内圆磨削40Cr15Mo2VN轴承套圈的试验研究#br#

针对传统加工方式难以获得轴承套圈较小的表面粗糙度和表面波纹度的问题,采用超声辅助内圆磨削的加工方法来改善轴承套圈的表面质量。基于超声内圆磨削单颗磨粒运动轨迹分析,建立了表面粗糙度的理论模型,通过对轴承套圈进行超声内圆磨削试验,研究了各个加工参数对轴承表面质量的影响。研究结果表明：超声内圆磨削加工方法可明显改善轴承的表面质量;增大超声振幅可减小表面粗糙度而表面波纹度会先减小后增大;随着砂轮转速的增大,表面粗糙度及表面波纹度会先减小后增大;磨削深度和进给速度的增大会使表面粗糙度及表面波纹度增大,但超声内圆磨削可减小它们的增加量。     

直齿轮成形磨削齿面残余应力计算与实验验证

磨削加工齿轮的残余应力状态对齿轮使役性能有较大影响,磨削后齿面的表面残余应力准确预测与计算是齿轮抗疲劳制造的重要内容。基于成形磨削运动分析及热力耦合有限元仿真计算方法,提出了齿轮成形磨削加工齿面残余应力计算方法。开展成形磨削实验,测量磨削后齿面的残余应力,对比分析残余应力实验测量值与有限元计算值,分析了磨削加工参数与残余应力的关联规律。结果表明,提出的成形磨削齿面残余应力计算方法得到的计算值与实验测试结果具有较好的一致性;在成形磨削中,砂轮进给深度越大,齿面残余拉应力越小。     

42CrMo钢磨削淬硬加工中磨削力的研究

磨削力对磨削淬硬层的形成及其质量具有重要影响。本研究在MKL7132X6/12型数控强力成形磨床上对42CrMo钢进行磨削淬硬加工试验。试验结果表明,磨削深度、磨削速度和工件进给速度都是影响切向和法向磨削力的因素,且磨削深度的影响程度最大,工件进给速度最小。切向和法向磨削力会随着磨削深度和工件进给速度的增加、磨削速度的降低而增大。对磨削力比影响程度最大的是磨削深度,最小的是磨削速度。磨削力比会随着磨削速度、磨削深度的增加或工件进给速度的降低而增大。本研究为提高磨削淬硬加工质量提供了依据。     

Al2O3/TiC陶瓷材料超声辅助微磨削的磨削力试验研究

基于超声辅助微磨削加工对Al_2O_3/TiC陶瓷材料进行微磨削试验,并与传统微磨削技术进行对比。利用单因素分析法研究Al_2O_3/TiC陶瓷材料的磨削力随超声振幅、磨削砂轮转速、磨削深度、进给速度等工艺参数的变化规律,为提高加工质量和合理选择加工参数提供依据。结果表明:超声波辅助微磨削试验获得了不同磨削参数下磨削力的变化规律,磨削力随超声波振幅、主轴转速的增大而减小,随磨削深度、工件进给速度的增大而增大;在相同工艺参数下,相比传统微磨削加工,超声辅助微磨削Al_2O_3/TiC陶瓷材料可以有效降低磨削力;在保证工件加工表面质量的前提下,超声辅助微磨削加工可以采用较大的磨削深度和磨削速度,有助于提高材料的去除率和加工效率,试验还得出加工Al_2O_3/TiC陶瓷材料的最优参数组合。     

有序微槽结构电镀砂轮缓进给磨削窄深槽研究

为提高窄深槽结构类零件的磨削质量,选用4 mm宽的有序微槽结构电镀砂轮和传统电镀砂轮,开展了淬硬轴承钢GCr15窄深槽缓进给磨削实验,研究了磨削深度、工件速度等参数对磨削力的影响,探讨了窄深槽表面粗糙度、表面形貌、白层厚度及显微硬度的变化规律。实验结果表明：当磨削深度和工件速度较小时,有序微槽砂轮的磨削力小于传统砂轮;而当磨削深度和工件速度较大时,有序微槽砂轮的磨削力大于传统砂轮。两种砂轮磨削下的窄深槽侧面粗糙度值相差不大,有序微槽砂轮磨削窄深槽的底面粗糙度略有增大。相比于传统砂轮,使用有序微槽砂轮能抑制窄深槽表面烧伤和材料粘附等缺陷,减小白层厚度,降低显微硬度。     

柱面微透镜阵列的精密磨削

柱面微透镜阵列的加工精度要求高,加工效率低,采用具有微细轮廓结构的成形砂轮进行磨削加工能够极大地提高加工效率。为了预测成形砂轮磨削工件的面形误差和表面粗糙度,建立了成形砂轮磨削仿真模型。通过滤波方法分析和模拟微细结构成形砂轮的磨粒突出高度的偏态分布特征,结合实测的砂轮的轮廓形状和跳动完成了整体的空间砂轮的重构,同时建立了砂轮表面磨粒的磨削运动学模型,模拟出工件磨削加工后的表面形貌。最后,开展磨削实验验证了仿真模型的有效性。对比仿真与实验结果可知,面形误差PV值的偏差为5.78%,Ra值的偏差为17.3%,Rz值的偏差为12.9%。该磨削仿真模型能有效预测磨削表面的面形误差和表面粗糙度。