表面粗糙度比较样块校准装置建标方案探讨

依据计量标准考核的要求,通过对计量标准的工作原理,不确定度的评定及重复性、稳定性指标和不确定度的验证考核,建立符合量值传递的表面粗糙度比较样块校准装置标准器组。     

使用光学测量表面粗糙度方法比较研究

零件的表面粗糙度是零件的重要技术指标之一.但是进行零件的在线测量,特别是加工中测量却有一定难度.目前常采用光学法进行测量,其方法主要包括:用光导纤维作为传感器测量;用散射光技术进行测量、用相干光照射被测表面产生散斑并测量散斑对比度的方法测量;用暗比值和亮比值测量;以及用图像技术进行测量等.大多数方法都要求在相对洁净的环境条件下进行.在实际加工中难以具备这样的环境条件,因而只能部分采取一些措施,或采用特殊的处理方法,才有可能实现在加工中测量.     

金刚石砂轮磨削铁氧体的表面粗糙度与形貌分析

本文研究了树脂结合剂金刚石砂轮磨削铁氧体材料时,磨削深度、工件进给速度对磨削表面粗糙度和材料去除方式的影响规律,以此探索提高铁氧体磨削表面质量的有效途径。采用单因素法设计试验方案对铁氧体进行磨削,测量表面粗糙度数据并对其进行方差分析,对铁氧体磨削表面形貌进行观察。结果表明：随着磨削深度、工件进给速度的增加,表面粗糙度值升高,同时表面塑性痕迹减少,脆性断裂痕迹增加,且磨削深度对表面粗糙度的影响要比工件进给速度的更显著,因此,制定磨削工艺时,考虑到粗磨为了提高效率,降低表面损伤,优化得到磨削工艺为磨削深度5μm,工件进给速度10 m/min;精磨为了获得较低的表面粗糙度,采用磨削深度5μm、工件进给速度为5 m/min,可以提高磨削表面延展性。     

钛合金抛光表面粗糙度与表面形貌研究

为了优化钛合金抛光工艺参数,采用中心复合响应曲面法,建立了抛光表面粗糙度的预测模型;采用方差分析方法,检验了预测模型以及各抛光参数的显著性,分析了各抛光参数对表面粗糙度及表面形貌的影响规律。结果表明:该预测模型可对抛光表面粗糙度进行有效的预测;页轮粒度、页轮线速度和进给速度对表面粗糙度影响极显著;表面粗糙度随页轮粒度、页轮线速度和进给速度的增大而减小;表面形貌整体均匀,存在一定的隆起和沟壑。     

加工中及在线测量表面粗糙度方法评述

对在线和加工中测量表面粗糙度的各种方法作了阐述,指出了各种方法的优点和目前存在的问题,并对其发展趋势进行了探讨。     

超声深滚对TC4钛合金表面形貌和表面粗糙度的影响

研究了采用超声深滚处理（UDR）对钛合金（TC4）试件表面形貌和表面粗糙度的影响.采用扫描电子显微镜观察分析了超声深滚处理前后的试件表面形貌,采用表面粗糙度仪分析研究了强化处理前后的表面粗糙度变化.结果表明,超声深滚处理可以显著降低机加工痕迹,消除表面微损伤,大幅降低表面粗糙度,可使表面粗糙度由Ra 2.32 m降低到Ra 0.11 m.     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

电子束表面处理40Cr粗糙度与形貌研究

通过改变电子束处理参数对表面进行轰击,检测并分析处理后的金属表面粗糙度和形貌.结果表明,实验材料粗糙度随轰击次数的增加呈现先升高再降低的变化趋势:形成这一变化的原因是由能量沉积与火山坑的面密度共同作用的结果.     

表面粗糙度测量中自适应降噪方法研究

在表面粗糙度测量中,夹杂在工件表面原始轮廓信号中的噪声对粗糙度测量值的影响较大.为了滤除噪声,并精确地获得高斯滤波中线,将自适应滤波技术应用到表面粗糙度测量领域,并采用Matlab语言对其进行仿真试验.仿真结果表明:这种自适应滤波方法具有良好的降噪效果,测量效果较为理想,应用前景十分广阔.     

车削高温合金GH4169表面粗糙度及残余应力优化分析

为分析车削参数对已加工表面粗糙度、已加工表面形貌、残余应力的影响规律,针对高温合金GH4169设计正交车削试验,通过有限元仿真建立三维车削模型。结果表明：影响表面粗糙度的主次因素依次为进给量、切削速度、切削深度;影响残余应力的主次因素依次为进给量、切削深度、切削速度;确定在试验参数范围内最佳表面粗糙度和残余应力的参数组合分别为vc=55 m/min、f=0.1 mm/r、ap=0.3 mm和vc=60 m/min、f=0.2 mm/r、ap=0.25 mm。     

离心研磨加工钛合金表面粗糙度的试验研究

目的 探究离心研磨自动化加工工艺对钛合金表面粗糙度的影响.方法 选取了影响离心研磨加工效果的主要工艺参数(磨料材质、磨料粒径、滚筒转速),并使用单因素试验法对TC21钛合金进行了离心研磨加工试验.以表面粗糙度为评价指标对工艺参数进行了分析和优化.采用优化后的工艺参数对TC21钛合金进行了表面离心研磨加工,在此基础上研究了表面二次细化加工对TC21钛合金表面粗糙度的影响,并对比了加工前后工件的表面粗糙度值和表面形貌.结果 确定了较优的离心研磨TC21钛合金的工艺参数,即:磨料材质选用氧化铝,磨料粒径为5 mm,滚筒转速为240 r/min.采用优化后的工艺参数进行了离心研磨加工试验,TC21钛合金表面粗糙度值由1.412μm低至0.513 μm;表面二次细化加工后,工件表面粗糙度值由0.513 μm降至0.267 μm,加工纹理和缺陷消失.结论 采用优化后的工艺参数对TC21钛合金取得了较好的离心研磨加工效果,结合表面二次细化加工,使TC21钛合金表面粗糙度值降低两级,并修复了表面缺陷,验证了使用离心研磨工艺加工TC21钛合金的可行性.     

大型螺纹硬态旋风铣削的表面粗糙度试验研究

采用单因素全面试验的方法,在汉江8m螺纹旋风铣床上进行了大型螺纹高速硬态旋风铣削试验。为进一步研究大型螺纹的加工质量,对加工后的螺纹滚道侧表面的粗糙度进行非接触式测量,分析了各主要切削参数对螺纹滚道表面粗糙度的影响规律及影响程度,并预测了较优的加工工艺参数。结果表明:铣削位置、刀具个数对表面粗糙度的影响较大,切削线速度、抱紧系数的影响次之,切削深度的影响较小;抱紧系数hc=30%、切削线速度vt=200m/min、中等切深ap=0.06mm可作为较优的切削参数。     

铸造表面粗糙度数字图像三维评价方法研究

介绍了一种利用数字图像技术评价铸造表面粗糙度的方法,初步确立了一套用于评价铸造表面粗糙度的三维参数及其算法,给出了数字图像获取和参数求解方法,组建了相应的测试系统,初步试验结果表明,铸造表面粗糙度数字图像三维评价方法是可行的。     

表面粗糙度对磁控溅射纯Cu靶材刻蚀区表面形貌及溅射性能的影响

通过将不同粗糙度的纯Cu试样安装在组合靶中以保证相同试验条件,采用白光干涉仪、离子镀膜机、电子分析天平和扫描电镜等方法研究了表面粗糙度对磁控溅射金属靶刻蚀区表面形貌及溅射性能的影响。结果表明,不同粗糙度的试样严重影响其溅射后的表面形貌,在靶材刻蚀最深区域出现凹坑和连续凸起分布的形貌,而在刻蚀较浅的区域出现了溅射蚀坑和不完全刻蚀的晶粒所形成的“亮点”;取向不同的晶粒内部和晶粒边界刻蚀后均出现台阶状形貌,但晶粒内部台阶高度和宽度远远小于晶粒边界,这是由于晶界刻蚀速率较晶粒内部快;表面初始粗糙度越大的试样溅射10 h后,其刻蚀最深区域的表面粗糙度越大;试样溅射过程的前10 h,初始表面粗糙度最小的试样其溅射产额最大。因此,可通过降低靶材表面粗糙度来增加薄膜沉积速率和溅射过程的稳定性。     

铸造表面粗糙度评价标准及检测方法评述

研究铸造表面粗糙度评价方法,对于控制铸件表面质量和提高铸件使用性能具有非常重要的实际意义。文中总结了铸造表面粗糙度评价标准和检测方法研究及应用现状,分析了铸造表面粗糙度检测技术未来发展趋势。目前,铸造表面粗糙度二维评价标准和各种检测仪器研究已经比较成熟,制定铸造表面粗糙度三维评价标准和研制与之配套的检测装置已成为铸造工作者关注的课题。     

消失模铸件表面粗糙度的测量与分析

借助非接触式三维粗糙度轮廓光学分析仪,对实型消失模聚苯乙烯(EPS)泡沫产品模型外表面、涂料层壳体内表面和铸铁件产品外表面3者之间的对应几何区域进行了三维形貌和表面粗糙度的对比性采样、检测和分析,探索了涂料的常温接触角和金属液的高温接触角对消失模铸铁件表面粗糙度可能产生的影响。采样的评定长度为14.623mm,采样的评定面积为1.703 1cm2,铸铁材质物体表面的轮廓起伏界定值Lc(cut of wavelength)设置为800μm。检测数据表明,三者的线粗糙度Ra的平均值依次为10.717 1、5.846 3和5.923 5μm;三者的面粗糙度Sa的平均值依次为17.500 4、9.476和10.139 8μm。发现涂料层壳体内表面与铸件对应部位外表面的粗糙度表征物理量更加接近,即涂料层壳体内表面的三维形貌是直接影响消失模铸铁件表面粗糙度数值大小的主要因素。     

切削加工表面粗糙度预测方法

表面粗糙度是进行零件设计的重要技术要求之一,也是衡量工件加工质量的重要指标,因此,在实际加工前,对表面粗糙度进行预测和加工参数优化具有重要的意义.文章根据近年来国内外的研究进展情况,总结和讨论了切削加工过程中表面粗糙度的预测方法:理论方法、设计实验方法和人工智能方法,并探讨了该研究领域今后的发展方向.     

基于激光三角法的零件表面粗糙度在线测量

介绍一种零件表面粗糙度的激光在线测量系统,该系统基于激光三角测量系统,用无衍射激光光束作光源,用高精度的CCD摄像机作位移传感器,通过计算机进行数据处理得到表面粗糙度值。以车削表面为例,用触针法测得的表面粗糙度值和用该系统测得的表面粗糙度值相近,说明实现表面粗糙度在线检测是可能的,该测量方法具有测量速度快和能够显示被测表面的具体形貌等优点。     

冷轧带钢表面形貌测试及其粗糙度均匀性控制研究

为了改善带钢表面粗糙度不均匀所引起的表面性能不良,采用双机架平整机进行了湿平整工艺试验,研究了平整毛化辊表面形貌及其遗传规律对带钢表面形貌的影响;改变了对毛化辊及平整后带钢表面形貌的测试方法,以R_sk及不同C值的R_pc为测试指标来评价平整毛化辊及平整后带钢表面形貌。结果表明：通过调整平整毛化辊的表面形貌,可以改变带钢对平整辊形貌的复制遗传规律,从而改善平整后带钢的表面形貌,其效果较调整其他平整工艺参数更为直接有效。通过减少平整毛化辊表面3×R_a的R_pc,平整后带钢的R_sk趋近于0,提高了R_pc(C=0.25μm)个数,平整后带钢表面的粗糙度更加均匀。因此,采用R_sk和不同C值的R_pc来评价平整毛化辊及平整后带钢的表面形貌,较采用粗糙度R_a值的评价方式,可以较好地评价粗糙度的均匀性。     

一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度预测与控制方法

研究了一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度智能预测及控制的方法,轧辊磨削精度和表面质量指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素.提出的基于模糊神经网络的轧辊磨表面粗糙度智能预测方法对于在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,对于如何在加工过程中辨识表面粗糙度及时作出砂轮动作的调整,保证轧辊磨削质量有重要意义.同时由于可以实现砂轮表面粗糙度的在线控制与调整,提高了轧辊磨削的生产率.