固着磨料加工碳化硅反射镜的微观理论模型

基于固着磨料加工碳化硅反射镜的微观作用原理,从理论上定量分析了金刚石磨料压入碳化硅工件的深度对材料去除率、光学元件表面粗糙度的影响,分别获得了材料去除率数学模型及粗糙度的仿真计算结果.实验与理论模型的对比结果表明:去除率实验值与理论值走势相同并稳定在同一数量级内;粗糙度实验所使用的W1.5,W3.5,W5等丸片获得的粗糙度理论值与实验偏差分别为5.97%,3.19%,3.59%,由此验证了理论分析的正确性.     

固着磨料加工碳化硅反射镜的初步实验研究

本文采用了一种有别于传统的加工碳化硅反射镜的工艺---固着磨料加工工艺。此工艺不但可以利用大颗粒金刚石磨料快速加工出较好的镜面质量,而且由于其固着磨料与工件相对运动关系固定,有利于精确加工。在工艺实验中,分别测得了W7,W5,W3.5,W1.5固着磨料丸片在特定转速和压力下对碳化硅材料的去除特性。通过多组去除量曲线,我们得出此工艺不仅有着较高的去除率,而且其稳定性非常良好。另外在表面粗糙度结果方面,最初使用W7丸片获得了粗糙度为42.758nm rms的镜面。我们不断减小所用丸片的粒度,工件表面粗糙度随之减小。在使用W1.5丸片抛光后,最终获得了粗糙度为1.591nm rms的光滑镜面。实验结果表明,固着磨料加工碳化硅反射镜工艺在某些加工阶段内可以取代传统的散粒磨料加工工艺,有着良好的应用前景。     

固着磨料加工碳化硅反射镜的实验

考虑固着磨料加工工艺其固着磨料与工件相对运动关系固定,有利于精确加工,提出了采用该工艺加工碳化硅反射镜的方法,利用大颗粒金刚石磨料快速加工出了较好的镜面质量.在工艺实验中,分别测得了W7,W5,W3.5,W1.5 固着磨料丸片在特定转速和压力下对碳化硅材料的去除特性.对多组去除量曲线的分析表明,此工艺不仅有着较高的去除率,而且稳定性良好.对表面粗糙度测量的结果表明,使用W7丸片即可获得粗糙度为42.758 am rms的镜面.减小所用丸片的粒度,工件表面粗糙度随之减小,使用WI.5丸片抛光后,最终获得了粗糙度为1.591 nm rms的光滑镜面.实验结果表明,固着磨料加工碳化硅反射镜工艺在粗研、精研、粗抛等加工阶段内可以取代传统的散粒磨料加工工艺.     

固着磨料数控加工碳化硅反射镜去除函数的研究

本文采用较为新颖的固着磨料工艺数控加工碳化硅反射镜。基于平转动加工方式的去除函数理论推导出多丸片抛光盘的去除函数模型。根据趋近因子、曲线 距离等结果对参数进行优化,由优化后的参数指导实验。通过理论模型与实验结果对比：理论最大去除率与实验偏差 ,偏差比例为5.58%;理论去除函数曲线与实验值的曲线 距离偏差 ,偏差比例为7.01%。在分析部分,引入填充因子来间接评价去除函数形状。实验结果很好的验证了理论模型的准确性。因此固着磨料工艺的加工结果有着很好的预测性,在碳化硅反射镜的精密加工领域有着极为广阔的应用前景。     

固着磨料抛光碳化硅反射镜的去除函数

进一步研究了采用固着磨料数控加工碳化硅反射镜的工艺,基于平转动加工方式的去除函数理论推导出了多丸片抛光盘的去除函数模型.根据趋近因子、曲线距离等结果对抛光盘运动偏心距及丸片间距等参数进行优化,由优化后的参数指导实验.理论模型与实验结果对比显示,理论最大去除率与实验数据的偏差为0.007 3 μm/min,偏差比例为5.58%;理论去除函数曲线与实验曲线的距离偏差Drms为0.084 9 μm,偏差比例为7.01%.在分析部分,引入填充因子来间接评价去除函数形状.实验结果很好地验证了理论模型的准确性.该模型对固着磨料磨具抛光的工艺过程具有很好的预测性,在加工碳化硅反射镜领域极大地弥补了使用散粒磨料工艺加工所带来的不足,使加工效率得以明显提升.     

使用优化的固着磨料磨盘全口径加工碳化硅反射镜

为提高碳化硅非球面反射镜的加工质量,对加工中涉及的固着磨料工艺去除函数进行了研究。在早期的实验中测试了圆形丸片的去除函数,引入填充因子的概念来评价实验所获得的去除函数,定量获得了丸片结构与填充因子之间的关系。为了提高填充因子和磨盘的加工特性,根据圆形丸片的实验结果优化了磨头的结构并基于Matlab软件模拟了新型磨头的去除函数。在全口径范围考察了磨头工作的稳定性,并在相同加工参数条件下完成了固着磨料和散粒磨料的加工实验。为了对理论模拟和实验结果进行比较,引入结构相似度指数的概念来评价全口径反射镜去除量模拟结果与实验结果之间的相似程度。结果显示,实验得到的结构相似度指数达到了0.425 7,证明优化后的固着磨料磨头在大口径碳化硅反射镜加工方面极有应用前景。     

抛物面研磨的材料去除率及表面粗糙度研究

固着磨料抛物面研磨是一种新型的抛物面加工方法,文中从单个磨粒的角度出发,讨论了研磨工艺参数对材料去除率和表面粗糙度的影响,建立了理论预测模型,然后利用计算机辅助软件对不同硬度工件材料的材料去除率和表面粗糙度进行了数值模拟仿真,最后用实验验证了模型的正确性,并得出结论:理论预测模型仅能预测材料去除率和表面粗糙度的变化趋势,并不能代替实验得出具体的实验数值,即固着磨料抛物面研磨的材料去除率与主轴转速、研磨压力的5/4次方成正比,与磨粒浓度的1/4次方成反比;表面粗糙度随磨粒尺寸和研磨压力的增加而增加,随磨粒浓度的增加而减小。     

不锈钢半固着磨具加工的工艺研究

为获得SUS440不锈钢的低／无损伤加工表面,实现高效加工,本文采用了一种半固着磨具。该磨具能够有效地阻止加工过程中大颗粒磨料对工件表面造成的异常深划痕,实现效率与加工质量平衡。本文使用了800。碳化硅磨料的半固着磨具对SUS440不锈钢进行研磨试验,研究了不同的加工参数对工件表面粗糙度和材料去除率的影响。试验结果显示在27kPa压力、60r／min转速下加工12min后,工件表面粗糙度Rn从250nm下降到50nm,材料去除率保持在1μm／min,实现了高精、高效的加工性能。     

基于响应曲面法的C/SiC磨削表面质量预测

二维编织碳纤维增强碳化硅复合材料在航空航天领域应用广泛。作为反射镜的基体材料,人们对它的表面质量要求较高,需要提高磨削加工后材料表面的质量。因此,设计并开展磨削工艺参数3因素3水平正交实验,分析各参数对表面质量的影响。以面粗糙度Sa为表面质量评价指标,基于响应曲面法建立面粗糙度Sa预测模型,对磨削表面质量进行预测。根据建立的预测模型,以材料去除率为约束条件,以表面粗糙度为目标,优化磨削工艺参数,并开展磨削实验,以验证预测模型的有效性。     

基于不同磨料的氮化硅陶瓷球精研工艺研究

为探究磨料对氮化硅陶瓷球精研加工的影响,从而提高氮化硅陶瓷球的表面质量和材料去除率,以基液种类、磨料种类和研磨盘转速为主要影响因素设计正交试验,并分析各因素对表面粗糙度Ra的影响程度。以表面粗糙度Ra和材料去除率为评价指标,通过单因素试验优化研磨参数。根据正交试验结果,得到精研加工过程中各影响因素对于表面粗糙度Ra的影响程度,从大到小排列依次为:磨料种类>基液种类>研磨盘转速。综合考虑陶瓷球精研加工的要求,确定最佳的研磨参数组合为:煤油基液、碳化硅磨料以及150 r/min的研磨盘转速。在金刚石、碳化硅、氮化硼、氧化铬和氧化铁这5种磨料中,氧化铁磨料修复粗研过后的氮化硅陶瓷球表面缺陷的效果最好。     

Surface roughness and material removal rate of lapping process on ceramics

Lapping is a widely used surface finishing process for ceramics. An experimental investigation is conducted into the lapping of alumina, Ni−Zn ferrite and sodium silicate glass using SiC abrasive to study the effect of process parameters, such as abrasive particle size, lapping pressure, and abrasive concentration, on the surface roughness and material removal rate during lapping. A simple model is developed based on the indentation fracture and abrasive particle distribution in the slurry to explain various aspects of the lapping process. The model provides predictions for the surface roughness,R _a andR _t , on the machined surface and rough estimation for the material removal rate during lapping. Comparison of the predictions with the experimental measurements reveals same order of magnitude accuracy.     

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。     

HAP/SiCw复合生物陶瓷材料的超声波加工

研究了用超声波加工技术对HAP/SiC复合生物陶瓷材料进行加工时晶须取向对加工机理、材料去除率和加工表面粗糙度的影响。研究结果表明材料去除率和加工表面粗糙度随晶须方向角的增大而增大。在相同的加工条件下 ,材料的断裂韧性越高 ,其MMR越小。该研究为HAP/SiCw复合生物陶瓷材料的超声波加工提供了工艺依据     

Cu-3镍铜合金砂带磨削试验研究

分析了Cu-3镍铜合金砂带磨削加工过程中,砂带粒度和磨削用量的不同对磨削加工效率、工件表面质量和砂带磨损的影响。采用氧化铝磨料砂带在不同的砂带线速度或磨削压力下对镍铜合金进行了工艺试验,对材料去除量、工件表面粗糙度和砂带磨损量进行了测量。研究表明:增加砂带线速度和磨削压力可在一定程度上提高材料去除率和磨削比;随着磨削压力的增大,工件表面粗糙度呈增大趋势;随着砂带粒度的增大,工件表面粗糙度呈减小趋势;砂带线速度为25m/s,磨削压力为43N,砂带粒度为P240时,镍铜合金综合磨削效果最好。     

硅晶片化学机械抛光材料去除机制与模型

通过分析软质层的形成、作用以及纳米磨料的自身变形对材料去除的影响，改进了CMP过程的接触力学模型；分析了纳米磨料自身变形量对磨料嵌入硅晶片基体材料的深度的影响，以及纳米磨料硬度对抛光表面粗糙度的影响。结果表明：软质层的存在增加了单个纳米磨料所去除材料的体积，且对基体材料有保护作用，减小了纳米磨料嵌入基体材料的深度；纳米磨料的自身变形抵消了纳米磨料嵌入基体材料的切削深度，从而也决定了抛光表面的粗糙度；纳米磨料的自身变形量与纳米磨料的硬度有关，硬度低的纳米磨料自身变形量大，因而切削深度小，抛光后表面的粗糙度值低。     

分散剂对铜CMP材料去除率和表面粗糙度影响的实验研究

使用5种分散剂,SiO2水溶胶为磨料、H2O2为氧化剂,分别进行抛光实验。结果表明：二乙烯三胺和吡啶2种分散剂相对较好,二乙烯三胺（质量分数0．05％）对铜的材料去除率达到570．20nm／min,表面粗糙度为Rα1．0760nm,吡啶（质量分数0．75％）的材料去除率为373．69nm／min,表面粗糙度为Rα1．5776nm;二乙烯三胺提高了抛光液的碱性并增强了对铜金属的腐蚀作用是材料去除率提高的主要原因,其多胺基的极性吸附和与胶体分子羟基的化学键作用提高了抛光液磨粒胶体表面的zeta电位,较大的分子链有效地提高了磨料粒子间的空间排斥力,故较好的纳米磨料粒子分散性使抛光表面粗糙度降低。     

船用螺旋桨砂带磨削研究

为改善船用螺旋桨叶片的磨削效果,采用两种不同磨料砂带对螺旋桨叶片进行了磨削试验。讨论了砂带线速度、法向磨削压力、磨料种类对材料去除率的影响;分析了砂带粒度和接触轮硬度对表面粗糙度的影响。试验表明:使用砂带磨削螺旋桨不仅可行,并且具有较高的材料去除率,可获得较小的加工表面粗糙度。该研究为确定合理的螺旋桨砂带磨削工艺参数提供了依据。     

Experimental study of lapping and electropolishing of tungsten carbides

Lapping and electropolishing (EP) experiments for tungsten carbide blocks were executed. The effectiveness of the lapping experiment is evaluated in terms of the material removal rate, the surface roughness, and wear of the workpiece. The material removal rate describes the thickness removal of the workpiece under a fixed surface area. Wear describes a microscopic study of the wear track. The results show that the material removal and surface roughness increase as the grain size of the abrasive increases. Four main wear mechanisms -- abrasive wear, fracture, adhesive wear and scratch -- are observed during the lapping of tungsten carbide using silicon carbide abrasive. In the electropolishing experiment, four different machining characteristics -- sub-electropolishing, crack, electropolishing, and pitting -- can be analyzed as the applied current is increased. Although material removal is close to Faraday’s law during electropolishing, it disagrees with Faraday’s law after 400 s of sub-electropolishing.     

Prediction of the surface roughness and material removal rate in chemical mechanical polishing of single-crystal SiC via a back-propagation neural network

Chemical mechanical polishing (CMP) is a common method for realising the global planarisation and polishing of single-crystal SiC and other semiconductor substrates. The strong oxidant hydroxyl radicals (·OH) generated by the Fenton reaction can effectively oxidise and corrode the SiC substrate, and are thus used to improve the material removal rate (MRR) and surface roughness (Ra) after polishing of SiC during CMP. Therefore, it is necessary to study the material removal mechanism in detail. Based on the modified Preston equation, the effects of the CMP process parameters on the MRR and Ra after polishing of SiC and their relationship were studied, and a prediction model of the CMP process parameters, MRR, and Ra after polishing was also established based on a back-propagation neural network. The MRR initially increased and then decreased, and the Ra after polishing initially decreased and then increased, with increasing FeSO₄ concentration, H₂O₂ concentration, and pH value. The MRR continuously increased with increasing abrasive particle size, abrasive concentration, polishing pressure, and polishing speed. However, the Ra continuously decreased with increasing abrasive particle size and abrasive concentration, increased with increasing polishing pressure, and initially decreased and then increased with increasing polishing speed. The established prediction model could accurately predict the relationship between the process parameters, MRR and Ra after polishing in CMP (relative prediction error of less than 10%), which could provide a theoretical basis for CMP of SiC.