基于RSM的SiC单晶片切割过程多目标优化

SiC单晶体是一种高硬度、高脆性的难加工材料,其切割过程中的工艺参数对切割表面质量、锯切力以及线锯使用寿命有重要的影响。以线锯速度、工件进给速度和工件转速为设计因子进行三因子三水平的中心复合试验设计,采用响应曲面法对试验结果进行分析,分别建立表面粗糙度、锯切力和线锯寿命的响应面模型,获得了三个单目标优化的切割工艺参数。同时根据响应面模型,建立了表面粗糙度、锯切力和线锯寿命同时达到均衡优化的模型,根据满意度函数方法,得到最佳的切割工艺参数。多目标优化结果表明:当SiC切片表面粗糙度的预测值为0.6951μm,锯切力预测值为2.665 15 N,线锯寿命预测值为519.87 min时,获得了最佳的切割工艺参数。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙预测模型方法的不足,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优先和表面质量的控制提供了依据。     

基于响应曲面法的微磨削钛合金表面粗糙度预测分析

微磨削以极高的加工精度和灵活的加工特性在微宏制造领域越来越受到重视。针对钛合金工件的微磨削,运用二次回归正交旋转组合设计方法安排了19组试验,并结合响应曲面法(RSM),分析了微磨削过程中主轴转速、进给速度、磨削深度对表面粗糙度的影响规律。结果表明:在本文的工艺参数范围内,进给速度对微磨削表面粗糙度的影响最大,主轴转速次之,磨削深度影响最小。运用该预测模型,获得了Ra为163nm的磨削表面,为优化微磨削参数和控制表面质量提供依据。     

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%。     

切削加工表面粗糙度的预测模型与参数优化

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标之一,直接影响工件的配合性能,疲劳强度等。文章采用响应曲面法,用多元二次方程拟合大型工件表面粗糙度与切削参数之间的函数关系,分析进给量,切削速度,背吃刀量对表面粗糙度的影响,建立预测模型。在保证粗糙度的前提下用响应曲面法优化加工参数,延长刀具的使用寿命,提高生产效益。     

高体分SiC/Al复合材料微磨削表面粗糙度试验研究

SiC/Al复合材料是一种以铝为基体,碳化硅为增强颗粒的复合材料.由于材料的高硬度特性,导致已加工表面出现裂纹和磨损等现象,采用PCD刀具对SiC/A12024进行微磨削试验,基于响应曲面法,设计实验数据,根据试验结果,建立主轴转速、进给速度和切削深度的回归方程.通过响应曲面图,分析主轴转速、进给速度和切削深度交互作用...     

金刚石线锯的焊接性能及参数优化

与传统往复式运动线锯相比,环形金刚石线锯为单向运动,无换向时的机械惯性作用,可实现高速锯切。研究采用电容储能焊焊接固结金刚石磨粒的线锯丝,分析了焊接过程中影响焊点的物理机械性能的工艺参数,采用中心组合设计实验,考察焊接电容、焊接电压和热处理温度三因素对环形金刚石线锯丝焊接性能的影响,建立了环形金刚石线锯焊接断裂拉力的响应曲面模型,方差分析和满意度函数(DFM)确定了最大断裂拉力值对应的最佳焊接工艺参数,验证试验表明该模型能实现相应的断裂拉力值的预测。     

基于RSM的三维打印参数对材料收缩率的影响

采用三维打印(three dimensional printing,3DP)成型的制件,经过干燥和后处理会在不同的方向上产生收缩现象,这严重影响成型制件的尺寸精度。将ZP310三维打印机作为试验平台,采用中心复合试验设计方法(central composite design,CCD)对打印参数进行实验方案设计.并用响应曲面法(response surface methodology,RSM)分析三维打印过程中饱和度和层厚对淀粉基混合粉末收缩率的影响,建立了三维打印成型过程中材料在X、Y、Z这3个方向上的收缩率与打印参数之间关系的数学模型。实验证明根据收缩率进行的误差补偿,降低了制件在不同方向上的尺寸误差。     

基于响应曲面法的TC32钛合金高速铣削加工表面粗糙度研究及参数优化

TC32是近年来出现的一种新型低成本中高强度高韧性钛合金。为了获取TC32钛合金表面加工质量与切削参数之间函数关系,选择表面粗糙度作为目标响应,以线速度v、每齿进给量f_z、切削深度a_p以及切削宽度a_e为因素,设计了基于响应曲面法的试验方案,建立了TC32钛合金高速铣削加工表面粗糙度的二阶响应方程,并进行了方差分析和显著性检验。试验结果表明,以最小表面粗糙度为响应目标,铣刀底齿加工的最优参数组合为：线速度v=85m/min,每齿进给量f_z=0.07mm/z,切削深度a_p=0.80mm,切削宽度a_e=7.00mm;侧齿加工的最优参数组合为：线速度v=85m/min,每齿进给量f_z=0.07mm/z,切削深度a_p=22.38mm,切削宽度a_e=1.08mm。     

基于响应曲面法的高速铣削Ti6Al4V表面粗糙度的预测模型与优化

提出了一种铣削难加工材料钛合金Ti6Al4V表面粗糙度的建模方法。采用BBD响应曲面法,建立了用于表面粗糙度预测的多元回归模型,运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,利用响应曲面法对表面粗糙度建立等值响应曲面,从而可以通过切削参数的优化在保证加工质量的前提下获得更高的材料去除率,实现难加工材料钛合金高效切削。     

SiC单晶片加工过程中切割力的分析与建模

SiC单晶具有优良的物理和机械性能,在微电子和光电领域得到了广泛应用,然而由于其高硬度和脆性,晶片的制造非常困难、效率低下。为提高SiC单晶片的加工质量和加工效率,分析了SiC单晶片线锯切割过程中的受力情况;从切屑变形和摩擦两个方面,建立单颗磨粒的法向和切向受力模型,进而得到线锯切割力与工艺参数及线锯物理属性的关系模型;设计了切割力的试验装置,通过不同加工参数下的试验研究,确定了关系模型中的应力系数;通过理论值与试验值的对比校验,法向力和切向力预测值的误差小于9.18%,并对误差产生原因作了分析。结果表明,该切割力理论模型可以对SiC单晶片在同等线锯切割环境下的切割力进行有效预测,为切削力的优化控制提供了理论依据。     

SiC单晶片切割力建模与自适应控制

Si C单晶因优良的物理和机械性能而大量用于大功率器件和IC行业。但由于材料的高硬度和高脆性,使其加工过程变得很困难。为此,分析了Si C单晶片切割过程,建立切割过程模型,通过F检验法进行系统阶次辨识,采用遗忘因子递推最小二乘算法在线估计模型参数,建立进给量与切割力的差分方程,设计基于最小方差自校正的切割力控制器,并进行实验验证。结果表明:控制器能够很好的跟踪不同信号,具有良好的鲁棒性,提高了Si C单晶片的加工效率和表面质量。     

基于响应曲面法的溅射沉积薄膜工艺参数优化

为了研制出适用于高温等恶劣环境且性能优良的用于切削力测量的合金薄膜传感器,结合新型合金薄膜材料的基本性能和离子束、磁控溅射技术,研究了新型薄膜传感器的制作工艺,建立了影响薄膜溅射速率的试验分析模型,研究了氩气流量、氩气工作压强及溅射功率三个因素对薄膜溅射速率的影响,应用响应曲面法对模型进行了优化,并运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,建立了溅射速率的等值线和响应面,从而确定了各因素的最佳水平范围,实现了工艺参数的优化。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型的建立与切削参数的优选

文中通过试验设计的方法研究了高速精加工中切削参数的选择对表面粗糙度的影响.采用响应曲面法建立表面粗糙度的响应模型,分析了切削速度、进给量、背吃刀量对表面粗糙度的影响以及切削参数的优选.结果显示背吃刀量对表面粗糙度的影响最为显著,进给量次之,切削速度影响最小.在表面粗糙度选定的情况下,优先选择背吃刀量可以提高加工效率.     

金刚石线锯横向超声振动切割SiC单晶表面 粗糙度预测*

把横向超声振动应用到金刚石线锯切割硬脆材料加工中,基于冲量原理分析了线锯横截面上不同位置处金刚石磨粒对工件的法向锯切力。应用压痕断裂力学理论,定量分析了在法向和切向载荷共同作用下磨粒下方中位/横向裂纹扩展的长度和深度。研究了振动磨粒在工件上间歇加载和卸载使横向裂纹优先扩展并抑制中位裂纹扩展的屏蔽效应。建立了横向振动线锯切割硬脆材料时线锯横截面不同位置处磨粒的材料去除模式模型,得到了横向振动线锯切割硬脆材料晶片表面粗糙度的预测公式。以SiC单晶为切割对象,进行普通线锯和横向超声振动线锯切割对比试验,测定线锯的锯切力和晶片表面粗糙度,并对表面形貌进行观察。结果表明,横向超声振动线锯切割SiC是以脆性去除为主塑性去除为辅的混合材料去除模式;同等试验条件下,超声振动线锯切割能使晶片表面粗糙度降低25.7%。表面粗糙度测试结果与理论预测具有较好的一致性。     

新国标表面粗糙度参数的评定程序

介绍了表面粗糙度最新国家标准的评定参数,并据此编制评定程序实现了多项粗糙度参数的计算,通过实例说明了程序的有效性。     

不确定性参数识别的模态区间逆响应面法

结合模态区间分析及响应面的相关理论,提出一种新的不确定性参数识别方法,即模态区间逆响应面法。首先,以有界区间数来量化结构参数的不确定性,通过合理的实验设计确定样本数据;然后,以响应为输入,设计参数为输出,采用逐步回归分析构造设计参数与结构响应的模态区间逆响应面模型,进而直接在模态区间逆响应面模型上进行模态区间运算,即可识别材料参数的变异性区间;最后,采用一组钢板模态实验来验证所提方法的可行性及可靠性。结果表明:所提方法可准确识别钢板材料参数的取值区间,有效地解决多重变量区间运算存在的区间过估计问题,识别过程避免区间迭代优化,具有较高的计算效率。     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.     

电解、磨粒、超声复合加工技术及其加工表面粗糙度的预测方法

介绍了电解、磨粒、超声复合加工的基本原理,分析了各主要加工参数对加工表面粗糙度的影响规律,并在此基础上应用神经网络理论中的遗传ＢＰ算法在线预测复合加工工件的表面粗糙度。     

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