超声磁力研磨加工参数对蓝宝石表面粗糙度的影响

目的提高蓝宝石研磨后的表面质量。方法采用超声研磨与磁力研磨相结合的工艺方法,对蓝宝石进行研磨加工。超声研磨采用恒流超声电源及等效阻抗控制进给方式,通过改变不同阻抗阈值获得不同的加工表面。磁力研磨采用永磁体及磁场旋转的运动方式,通过调节转速、更换磨粒大小获得不同的加工表面。以旋转磁场速度、磁性磨粒大小、阻抗阈值作为主要工艺参数,以表面粗糙度值R_p、R_v、R_z、R_a为评价指标,设计相应的工艺试验。结果采用超声磁力研磨加工方法,当旋转磁场转速为1200 r/min、磁性磨粒目数为120目、阻抗阈值为330?时,得到了蓝宝石加工表面粗糙度值分别为:R_p=1.992μm,R_v=1.313μm,R_z=3.305μm,R_a=0.055μm。结论采用超声磁力研磨工艺加工蓝宝石时,在旋转磁场转速及阻抗阈值一定的情况下,磁性磨粒大小对表面粗糙度值的影响较显著;在磁性磨粒大小一致的情况下,旋转磁场转速及阻抗阈值主要对表面粗糙度值Rp及Rv的影响较大。     

固结磨料研磨蓝宝石晶片的工艺优化

为了满足蓝宝石晶片高效低损伤的加工要求,采用亲水性固结磨料研磨垫研磨蓝宝石晶片的工艺,研究基体中碳化硅粒度尺寸、基体类型、金刚石粒度尺寸及研磨液中磨料4个因素对材料去除率和表面粗糙度的影响,并综合优化获得高加工效率和优表面质量的工艺参数。实验结果表明:基体中碳化硅粒度尺寸为10 μm、基体类型为Ⅱ、研磨垫采用F公司粒度尺寸为35~45 μm的金刚石、研磨液中磨料的粒度尺寸为5 μm的碳化硅为最优工艺组合,亲水性固结磨料研磨蓝宝石的材料去除率为431.2 nm/min,表面粗糙度值为R_a 0.140 2 μm。      

超声磨削系统等效阻抗模型及负载特性研究

利用力电等效理论建立了磨削用超声换能系统的等效阻抗模型,包括各组成部分的材料特性、尺寸及物理参数。推导了系统谐振频率方程,理论计算和实验研究分析了系统谐振频率受负载的影响特性,结果表明谐振频率随负载增大呈下降趋势变化。研究结果为超声磨削负载控制提供了理论基础。     

砂浆辅助固结磨料研磨蓝宝石研究

金刚石固结磨料垫研磨蓝宝石晶片时,因磨屑细小导致研磨垫自修整能力严重不足,制约了其工业应用。本实验尝试用向研磨液中添加碳化硅颗粒的办法,辅助磨屑改善研磨垫的自修整能力。分别制备了不含磨料和含金刚石磨料（粒度尺寸为20~30 μm）的研磨垫,比较其在不同研磨条件下的材料去除率和研磨后工件表面形貌,探索研磨液中碳化硅颗粒的作用机制。结果表明:研磨液中添加的碳化硅颗粒加快了研磨垫基体的磨损,有利于亚表层金刚石颗粒的出露,实现了研磨垫的自修整过程,材料去除速率明显提高,提高近14倍。      

基于曲率的曲面等效磁性研磨策略研究

在现有三坐标磁性研磨设备上进行曲面类零件加工时,由于曲面法矢与磁极轴矢的变化,使磨削量不均匀,导致零件表面粗糙度不一致,影响了研磨效果。解决这一问题的有效方法是优化研磨算法,根据曲面曲率的变化调整磨头方向,使磁极的轴线始终与曲面法矢重合或保持固定角度,以此来保证曲面零件表面磨量均匀,提高磨削效率,改善研磨质量。实践表明,该方法是可行的、有效的。     

LED蓝宝石衬底研磨工艺研究

为改善蓝宝石加工工艺,通过金刚石研磨液研磨LED蓝宝石衬底试验,研究了此过程中的工艺参数(研磨盘材质、研磨压力、研磨盘转速等)对材料去除速率和表面粗糙度值Ra的影响。试验结果显示:研磨盘材质以铜质为佳,其最优工艺参数组合为研磨压力20.68kPa、研磨盘转速80r/min。     

超声振动研磨的研究

超声振动研磨是把超氢振动能量用于机械研磨中的一种高效率的研磨工艺。本文论述了超声振动研磨的机理，试验方法及特点。通过试验研究，得出了超声振动研磨的基本特性。     

超声振动辅助研磨单晶碳化硅晶片工艺研究

针对传统研磨方法加工单晶碳化硅晶片存在的材料去除率低、磨料易团聚等问题,本文提出超声振动辅助研磨方法,并探究不同工艺参数（转速、磨料质量分数、抛光压力、磨料粒径）对单晶碳化硅晶片研磨效率和表面质量的影响规律。试验结果和理论分析表明：超声振动有效提高了单晶碳化硅晶片研磨的材料去除率;在研磨盘转速为50 r/min,磨料质量分数为2.5%,压力为0.015 MPa,磨料粒径为0.5μm时超声振动对材料去除率的提升效果最明显,分别提升23.4%,33.8%,72.3%,184.2%。同时,通过对研磨过程中表面粗糙度的追踪检测,能确定不同粒径磨料超声振动辅助研磨的最佳时间。     

钛合金超声振动研磨表面粗糙度特性试验研究

根据超声振动研磨加工原理,采用自行研制的超声振动研磨装置对塑性难加工材料钛合金(TC4)表面粗糙度特性进行了试验研究。试验采用单因素法,分别研究了工件转速、超声振动振幅以及磨料粒度对工件表面粗糙度的影响规律。试验结果表明:超声振动的附加在一定程度上降低了工件表面粗糙度。所获得的结论对超声振动研磨中加工参数的选择具有一定的参考价值。     

固结磨料研磨单晶蓝宝石亚表面损伤的预测

目的 为了准确预测工件亚表面损伤，合理确定材料去除量，优化固结磨料研磨单晶蓝宝石的工艺参数。方法 针对固结磨料研磨特点和单晶蓝宝石特性，采用离散元模拟技术，建立单晶蓝宝石材料的离散元模型，仿真固结磨料对材料研磨的动态过程，分析载荷作用下材料单元颗粒间裂纹的产生和扩展规律，研究磨粒切入深度对亚表面损伤的影响，预测固结磨料研磨单晶蓝宝石亚表面裂纹的数量和深度，并借助化学腐蚀法验证预测结果。结果 采用粒度分别为W14、W28、W50、W65的金刚石固结磨料垫，其对应的研磨单晶蓝宝石亚表面损伤层深度预测值分别为3.75、5.28、7.62、10.92 μm，预测的裂纹数量分别为199、236、526、981条，对应的实验实测值分别为3.79、5.88、8.76、11.44 μm。固结磨料垫中的磨料粒径越大，单晶蓝宝石亚表面损伤层的深度越大，裂纹数量越密集。对比发现腐蚀实验的实测值和理论预测值基本一致，验证了预测结果模型的正确性。结论 采用离散元法可以快速有效地预测固结磨料研磨单晶蓝宝石亚表面损伤层的裂纹数量和深度，为研磨工艺参数的优化和后续抛光工艺参数的制定提供指导。     

聚晶金刚石超声振动研磨机理研究

将超声振动引入普通聚晶金刚石（PCD）研磨中去可以显著提高研磨效率,本文在分析PCD材料的微观结构和去除机理的基础上,对超声振动研磨PCD机理进行了深入研究,认为研磨轨迹的增长和超声振动的脉冲力的作用是提高研磨效率的主要原因。     

超声DGS法检测锻件时探头频率对缺陷当量的影响

通过试验数据分析得出了缺陷平底孔当量尺寸与探头频率的关系,缺陷平底孔当量尺寸随探头频率升高而减小,随探头频率降低而增大。     

超声振动复合研磨K9光学玻璃工艺研究

目的探究超声振动复合研磨对光学玻璃研磨可行性,通过响应面法寻求超声振动研磨最优的工艺参数组合。方法在传统研磨装置基础上,添加超声振动装置、蠕动泵、旋转工作台构成超声振动复合研磨装置。添加轴向超声高频振动提高研磨效率,添加旋转工作台提高研磨均匀性,添加蠕动泵便于循环和更新研磨液。利用响应面法优化超声振动复合研磨加工中的主轴转速、振动频率、加工间隙三个变量参数,并进行实验研究,可得出两两变量关联度,从而得出研磨中影响最大的因素。结果通过响应面优化后得到超声振动复合研磨最佳工艺参数为主轴转速1000 r/min、加工间隙0.4 mm、振动频率12 kHz,主轴转速和间隙参数对工件表面研磨加工的影响较大。经25 min研磨,无超声振动的传统研磨方法使表面粗糙度值Ra从0.3μm下降到0.1μm;增加超声振动复合研磨使表面粗糙度值Ra从0.3μm下降到0.04μm。结论经超声振动复合研磨后,光学玻璃表面存在的凹坑、凸起均得到了有效去除,表面粗糙度值下降快,表面形貌均匀、平整。     

高精度硬质合金球行星精研工艺的研究

研究了钨钴硬质合金球行星精研加工工艺,通过正交设计,以直径去除率DRR、球度改进量Δ(ΔSph)和批直径一致性改进量Δσ为评价指标,研究磨料粒度、研磨盘转速、工作压力三个主要研磨参数对行星研磨加工效率和加工精度的影响情况。研磨试验平均球度ΔSph在0.5μm左右。分析结果表明:磨料粒度相比研磨盘转速、工作压力的影响较大,是行星精研加工质量控制和提高效率最重要的工艺因素。     

基于自转一阶非连续式微球双平盘研磨的运动学分析与实验研究

目的 分析不同研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距和固着磨料粒度对微球精度的影响,确定自转一阶非连续式双平面研磨方式在加工GCr15轴承钢球时的最优研磨参数,提高微球的形状精度和表面质量。方法 首先对自转一阶非连续式双平盘研磨方式微球进行运动学分析,引入滑动比衡量微球在不同摩擦因数区域的运动状态,建立自转一阶非连续式双平盘研磨方式下的微球轨迹仿真模型,利用MATLAB对研磨轨迹进行仿真,分析滑动比对研磨轨迹包络情况的影响。搭建自转一阶非连续式微球双平面研磨方式的实验平台,采用单因素实验分析主要研磨参数对微球精度的影响,得到考虑圆度和表面粗糙度的最优参数组合。结果 实验结果表明,在研磨压力为0.10 N、下研磨盘转速为20 r/min、保持架偏心距为90 mm、固着磨料粒度为3000目时,微球圆度由研磨前的1.14μm下降至0.25μm,表面粗糙度由0.129 1μm下降至0.0290μm。结论 在自转一阶非连续式微球双平盘研磨方式下,微球自转轴方位角发生突变,使研磨轨迹全覆盖在球坯表面。随着研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距的增大,微球圆度和表面粗糙度呈现先降低后升高的趋势。随着研磨...     

基于遗传算法和神经网络的软脆工件研磨加工工艺智能决策系统

目的解决研磨抛光工艺决策中工艺试验耗时耗力的问题,实现在研磨抛光加工中根据加工工艺参数对加工质量进行预估。方法采用遗传算法优化的BP神经网络为主要算法,构建智能预测模型,建立研磨加工中输入参数和输出参数之间的映射关系。然后收集有效的输入参数和输出参数作为网络训练和测试的样本数据集,通过遗传算法对神经网络的初始化权值和偏置进行优化,用样本数据集训练神经网络。同时,在决策系统的理论基础上,将神经网络与决策系统进行结合,利用神经网络的学习能力建立智能决策的数据库和规则库,最终建立智能决策系统。结果与无改进的BP神经网络的决策方法相比,无论是在预测精度,还是学习速度上,遗传算法优化的神经网络性能更加优异,决策系统的决策效果更好。结论研磨加工工艺智能决策系统是可行的,为研磨加工的工艺决策提供了一种新的思路。     

固着磨料研磨对工件表面残余应力的影响

探讨了固着磨研磨中磨料尺寸，研磨压力和研磨速度等研磨参数对工件已加工表面残余应力的影响规律。发现了固着磨料研磨使工件表面产生的残余应力为压应力。当磨料尺寸增大，研磨速度提高时，残余应力增大。其增大速度随磨料尺寸增大而减小，随研磨速度的提高而增加。