基于麻雀算法优化神经网络的螺杆砂带磨削去除深度预测

目的准确获得螺杆转子砂带磨削材料去除深度,探究工艺参数对材料去除深度的影响。方法通过分析螺杆转子砂带磨削去除机理,确定材料去除深度影响因素。提出一种基于麻雀算法优化长短时记忆网络-卷积神经网络模型(SSA-CNN-LSTM),对螺杆转子砂带磨削加工中的材料去除深度进行预测。以磨削中影响材料去除深度的因素为输入,磨削深度为输出,构建利用SSA对CNN-LSTM超参数进行寻优的预测模型,并且与CNN-LSTM、LSTM、PSO-BP、RBF以及随机森林预测方法进行对比。结果所提预测方法平均绝对百分比误差MAPE可达0.0461,均方根差RMSE为9.261,平均绝对误差MAE达7.836,确定系数R^(2)为0.9974,相比于未优化CNN-LSTM网络和其他经典网络模型,预测精度更高,能够有效预测螺杆转子磨削材料去除深度。利用提出的模型探究了磨削工艺参数对材料去除深度MRD和材料去除一致性的影响。由预测结果可知,螺杆转子砂带磨削材料去除深度随法向压力、砂带线速度增加而增大,随进给速度、砂带目数增加而减小,且受法向压力影响最明显。通过对磨削前后工件廓形进行分析可知,材料去除深度随磨削区域受到的法向压力呈现中间磨削深度大、两侧逐渐减小的趋势。结论提出的预测模型预测效果显著,分析了工艺参数对磨削材料去除深度和去除一致性的影响规律,可为其他类型的加工轮廓预测提供参考。

面向超薄硅晶圆精密磨削工艺的内部残余应力分析

目的硅基集成电路的超薄化(通常厚度≤50µm)是高性能集成器件实现柔性化的关键,同时也满足了器件先进封装的需求。背面精密磨削是低成本、大规模制造超薄硅基集成电路的重要技术路径。然而,随着厚度的降低,本征硬脆的硅基器件的机械强度急剧下降,磨削的难度也极大增加。此外,当器件的厚度接近甚至低于有源层厚度(约为15μm)时,磨削过程中产生的缺陷和内部残余应力将严重影响超薄器件的性能和良品率。因此,控制磨削过程的缺陷和内部残余应力是突破超薄柔性硅基集成电路制备技术的关键,非常有必要深入分析超薄硅晶圆精密磨削产生的内部残余应力,建立起工艺参数与内部残余应力之间的定量关系。方法针对精密磨削工艺,基于磨轮与硅晶圆的几何运动学关系,将磨轮进给率对磨削过程的影响转变为对等效磨削深度的影响,建立了硅晶圆在单颗磨粒单次和多颗磨粒多次磨削下的有限元局部模型,探讨了工艺参数(磨轮转速、磨轮进给率、磨粒尺寸)、磨粒数量和磨削次数对磨削后的表面质量和内部残余应力的影响,开展了12英寸硅晶圆的自旋转精密磨削实验验证仿真。结果硅晶圆精密磨削后的内部残余应力主要集中于距离硅片表面约50 nm处,并沿深度方向快速减小。降低磨轮进给率和减小磨粒尺寸可以有效降低内部残余应力,提高表面质量。使硅片磨削后的表面及内部区域近似处于等双轴压缩应力状态,当磨轮进给率为0.5、0.35和0.2mm/s时,通过激光共聚焦显微拉曼光谱仪测得残余应力分别为(-185±33)、(-216±25)和(283±41)MPa,多颗磨粒多次磨削有限元仿真获得的残余应力分别为(-127±32)、(-171±43)和(-221±55)MPa,二者吻合较好。结论将磨轮进给率转变为等效磨削深度后,建立的多颗磨粒多次精密磨削有限元模型可以有效预测硅晶圆自旋转精密磨削的内部残余应力,为硅基集成电路薄化工艺的开发和优化提供了指导。

外圆磨削18CrNiMo7-6力模型及表面完整性研究

为了准确和有效地控制磨削参数对磨削力及表面完整性的影响,通过解析法,以磨粒与材料间的塑性变形、压痕理论以及剪切应变效应为理论依据,建立了三阶段的磨削力理论模型。选定棕刚玉砂轮进行磨削试验,探究了磨削参数对磨削力的影响以及磨削参数和磨削力对表面完整性的影响,通过外圆横向磨削正交试验获得了外圆磨削最优工艺参数。结果表明,外圆磨削力模型法向磨削力和切向磨削力的预测平均误差分别为5.56%和7.08%;砂轮径向进给速度f_(r)对磨削力的影响最大,磨削宽度b次之,工件转速n_(w)和砂轮粒度的影响较小;f_(r)和b对残余应力的影响较大,砂轮粒度对表面粗糙度的影响最大;随着磨削力的增大,表面粗糙度值一直增大,残余应力先减小后增大,沿深度方向残余应力最大值先增大后减小,在试验所取参数条件下,影响残余应力的深度分布范围基本在20~40μm;最优工艺参数组合如下:f_(r)=0.15 mm/min,n_(w)=120 r/min,b=10 mm,砂轮粒度80。

基于分形理论的旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷表面微观形貌

为了研究旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷表面的微观形貌,基于分形理论研究不同加工参数下Si_(3)N_(4)陶瓷表面微观形貌的变化。设计旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷正交试验,对比分析不同加工参数对Si_(3)N_(4)陶瓷表面分形维数和多重分形谱的影响,并设计单因素试验研究不同加工参数下Si_(3)N_(4)陶瓷表面的粗糙度、分形维数和多重分形谱。结果表明:旋转超声磨削Si_(3)N_(4)陶瓷表面时,分形维数能更好地表征其加工表面的缺陷状态,多重分形谱则能更好地表征其加工表面缺陷的起伏程度变化。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

BK7玻璃磨削加工平台构建与实验验证

磨削颤振是砂轮与工件间的强烈振动,它的存在降低了工件的表面质量,加速砂轮磨损,解决的关键是加工过程稳定。首先搭建磨削加工实验平台,并为了研究不同参数对加工稳定性的影响,定义了状态向量,通过Runge-Kutta法求解微分方程。其次以加工BK7玻璃为例,选取进给速度和砂轮长度2个参数的稳定和不稳定点进行实验。最后使用Matlab将采集到的数据生成时域信号图和功率谱图,对于进给速度,不稳定区域点的时域信号图和功率谱图峰值分别高达0.620 2 mm和0.128 5 dB,而稳定区域点的峰值仅为0.295 4 mm和0.009 9 dB;对于砂轮长度,不稳定区域点的时域信号图和功率谱图峰值分别高达2.011 9 mm和0.160 4 dB,而稳定区域点的峰值仅为0.225 8 mm和0.006 9 dB。分析时域信号图可以判断颤振情况,观察功率谱图可以发现能量的变化规律,二者结合有助于判定系统稳定状态,指导加工参数的合理选择,有效减少加工颤振。

磨削区域内磨粒分布集成磨削力建模研究

在焊缝磨削过程中,磨削力与磨具磨损程度、磨削精度和表面完整性紧密相连。磨削力受磨粒数量、磨粒粒径以及磨削工艺参数等多元影响。针对磨削过程受力特性,基于Johnson-Cook本构模型,提出单磨粒磨削过程的仿真分析法,研究磨削参数对磨削力的影响规律。根据磨粒分布理论将单磨粒在磨削加工区域有效集成,建立磨具法向磨削力的数学模型。磨削试验验证表明,磨削深度为1~5 mm时的平均误差约为9.9%,在磨削深度高于3 mm工况时的平均误差仅为1.9%,为焊缝磨削的稳定性控制提供了一定的理论依据。

18CrNiMo7-6钢发射率值标定及外圆磨削温度研究

为研究齿轮钢外圆横向磨削过程中工件温度受加工参数变化的影响,以18CrNiMo7-6齿轮钢作为工件材料,CBN砂轮作为磨具进行试验,使用红外热像仪对磨削过程温度进行检测。提出一种增设气幕装置的热辐射发射率值标定方案,通过气幕生成的高速气流减缓外界空气进入加热炉,防止标定过程中试样被氧化,保证高温条件下标定得到的发射率值的准确度;依据检测结果,分析工件转速v_(w)、工件每转的磨削深度f_(a)、砂轮磨粒粒度d_(g)、砂轮直径d_(s)和磨削宽度b对温度的影响。结果表明:f_(a)对温度变化影响最显著。通过拟合得到磨削温度与试验参数间的经验公式,其误差为9.27%。将磨削温度的试验测量结果与运用移动热源理论、瑞利分布模型和干式磨削热分配比模型进行理论推导的结果作对比,偏差为8.51%。

金刚石滚轮轮廓圆度误差在线判别

金刚石滚轮形面的修形技术是制造金刚石滚轮的关键技术之一,常采用金刚石砂轮磨削法对其进行精密修形,修形后的轮廓圆度误差是考量滚轮修形合格与否的重要指标。目前的轮廓圆度检测方法是人工停机取下滚轮并放置于轮廓仪上进行,极大地增加了滚轮制作的时间和成本。为此,对在五轴加工机床上的金刚石滚轮,沿其轮廓面横向磨削修形时产生的振动信号,提出基于小波包系数和随机森林的在线检测方法并对其轮廓修形状态进行识别,在修形进行状态时的识别准确率为93.3%,具有实际应用价值。

光学玻璃磨削亚表面损伤预测模型及DOE实验设计

为了掌握光学玻璃材料杯型砂轮研磨与表面粗糙度(SR)和亚表面损伤(SSD)机理,本文建立BK7光学玻璃杯型砂轮研磨表面粗糙度的预测模型,通过改变磨削参数来研究对表面粗糙度的影响。设计DOE试验,研究影响SR与SSD的显著性特征因子,并分析了各因子的交互作用。实验结果表明预测模型的可靠性,得到表面粗糙度的预测模型数据与实验数据的平均误差为5.47%。采用角抛光法,通过电子显微镜观测表面裂纹,并测量裂纹的深度。最后,基于Li的模型,建立基于磨削工艺参数的亚表面损伤的新预测模型。实验结果表明:实验和预测模型结果具有很好的一致性,模型数据与实验数据的平均误差为6.19%,并且新预测模型结果要优于Li的模型。

磨床整机热-力耦合特性建模方法与实验研究

针对数控外圆磨床提出一种机床热-机械耦合的整机变形建模仿真方法,以实现磨床整机从加工至达到热平衡过程的热力耦合仿真分析。通过磨床加工中的热载荷和力载荷计算方法分析了力负荷与热负荷的耦合影响规律;对考虑强迫对流和自然对流的各部件在不同边界条件下进行了分析计算,采用有限元分析了冷却液温度和环境温度对热力耦合变形的影响规律,通过实验测量磨床关键部件在误差敏感方向的温度分布和变形量,测量结果与仿真结果的变形方向一致,且幅值误差小于10%,验证了所建立的整机热-力耦合建模方法的有效性,为加工误差补偿提供理论和技术支持。

纳米划擦速度对单晶硅去除行为的影响

单晶硅作为典型的硬脆材料在不同的划擦速度下会有不同的应变率,进而产生不同的材料去除行为,采用分子动力学从应变率角度研究不同划擦速度下材料的变形与去除过程。结果表明:划擦过程中随划擦速度由25 m/s增加到250 m/s,单晶硅的应变率从1.25×10^(10) s^(−1)提高至1.25×10^(11) s^(−1),其划擦力、剪切应力和摩擦系数减小,划擦温度升高,且划擦表面的轮廓精度和粗糙度随划擦速度的增大而改善。划擦过程中的非晶化和相变是单晶硅纳米尺度变形的主要发生机制,剪切应力减小造成其亚表面损伤层深度由2.24 nm减小到1.89 nm,划擦温度升高导致其表面非晶层深度增加。

氧化锆陶瓷超声辅助磨削材料去除机理试验研究

为研究超声振动作用对先进陶瓷磨削材料去除机理的影响,文章在超声振动方向垂直于磨削表面条件下,采用钎焊磨头对氧化锆陶瓷开展了超声辅助磨削(ultrasonic assisted grinding,UAG)试验。基于磨削表面微观形貌、磨削力和磨削比能分析,对变磨削深度条件下普通磨削(conventional grinding,CG)与超声辅助磨削的材料去除机理进行了对比。结果表明:当磨削深度低于10μm时,两种方法对应的表面材料去除机理均以塑性去除为主,且普通磨削表面伴有片层状破碎,而超声辅助磨削表面则存在尺寸细小的纹路状微破碎,同时磨削力与磨削比能也较低。当磨削深度超过10μm后,材料去除机理均转变为脆性断裂模式,且加工表面出现微裂纹,但相同条件下超声辅助磨削表面微裂纹尺寸较小。

三维超声ELID复合内圆磨削系统的设计

随着现代制造业对高精度、高质量加工需求的不断提升,三维超声ELID(在线电解修整)复合内圆磨削系统的设计具有重要意义。文章将三维超声技术与ELID技术相结合,构建了一种新型的内圆磨削系统。该系统通过引入三维超声振动,能够有效改善磨削过程中的材料去除机制,提高加工精度和表面质量。同时,ELID技术可实现砂轮的在线修整,保证砂轮始终处于良好的磨削状态,延长砂轮使用寿命。在系统设计中,充分考虑了各组件的协同工作和优化配置,以确保系统的稳定性和可靠性。通过对该系统的实际应用测试,验证了其在提高内圆磨削加工效率和质量方面的显著优势,为精密内圆加工领域提供了较为先进的解决方案。

单晶硅纳米磨削力热行为与亚表面损伤研究

纳米磨削作为实现单晶硅低损伤加工的技术之一被逐渐应用于硅片减薄中,但磨削过程中的力热行为及其对亚表面损伤形成的影响机制仍不清楚;因此,通过分子动力学仿真手段对单晶硅纳米磨削时的力热行为和亚表面损伤之间的联系进行研究。结果表明,单晶硅纳米磨削过程中切向磨削力对材料去除起主要作用,磨粒前下方区域的热量聚集和应力集中现象明显。在力热载荷作用下,非晶化和相变是单晶硅纳米磨削时亚表面损伤的主要形成机制。磨削力的增大会导致单晶硅去除过程中产生较大的亚表面损伤层,而一定的高温由于增强了单晶硅的韧性进而抑制了亚表面损伤层的形成。

基于GA-BP神经网络的微磨具磨损预测研究

为提高硬脆材料微结构的加工效率和精度,需要预测微磨具的不确定性磨损。基于微磨具在位视觉磨损检测和聚类分析,提出基于遗传算法的反向神经网络(genetic algorithm back propagation,GA-BP)模型。选取微磨具磨头截面面积损失量为指标,以表征微磨具不确定性磨损特征。利用K-均值聚类算法划分微磨具磨损状态阶段。最后构建以主轴转速、进给率、微槽深度、磨削长度和微磨具初始截面面积为输入层神经元,以磨头截面面积损失量预测值为输出层的GA-BP神经网络模型。设计不同工艺参数条件下的单晶硅微槽微细磨削实验,基于自搭建的机器视觉系统在位测量微磨具的磨头截面面积磨损量。将实验测得的微磨具磨损量作为训练数据,与传统高斯过程回归预测模型对比,验证GA-BP神经网络模型的有效性和准确性。结果表明,GA-BP神经网络模型能够实现不同工艺参数和不同磨削长度下的微磨具磨损预测,比传统高斯过程回归预测模型具有更高预测精度,平均误差精度达到5%,可以实现微磨具磨损阶段状态预测。

基于RTCP控制算法的叶片加工六轴砂带磨床优化设计

基于叶片型面磨削工艺参数及工艺过程确定机床各坐标轴运动性能和磨削接触压力,进行叶片加工砂带磨床优化设计和频率分析。采用RTCP算法和传动链独立的算法结构模式,建立转轴数学模型、工件传动链算法库以及刀具传动链算法库。对设计的机床伺服速度进行测试,优化机床结构薄弱环节,满足叶片型面及全特征型面磨削要求。通过有限元分析研究X,Y,Z轴的变形量,计算六轴砂带磨床1阶~6阶的固有振动频率,并进行分析和优化,提高了叶片磨削的轮廓精度,加工经济效益显著。

碳化硅陶瓷的激光改性磨削

为了实现碳化硅陶瓷的高精加工,激光辐照被引入磨削加工中。本文以碳化硅陶瓷为研究对象,采用激光改性磨削工艺,利用激光辐照对碳化硅陶瓷进行改性处理,进而对碳化硅陶瓷进行磨削试验。与普通磨削进行比较,研究了碳化硅陶瓷试样的磨削力、表面粗糙度、表面形貌和亚表面损伤。实验结果表明,与普通磨削相比,激光改性磨削可以有效降低法向磨削力、切向磨削力、表面粗糙度,最大下降幅度分别为33.91%、37.31%和33.14%。激光改性磨削促使SiC陶瓷在磨削过程中以塑性去除为主,磨削表面规则且光滑;工件亚表面微裂纹较少,亚表面损伤深度小;实现了大磨削深度的塑性去除,提高了SiC陶瓷的磨削质量。

表面喷丸及退火处理对Fe-30Mn-3Al-3Si TWIP钢组织与性能的影响

为实现强韧化,对Fe-30Mn-3Al-3Si TWIP钢进行了表面喷丸及退火热处理。采用金相显微镜、X射线衍射仪和透射电子显微镜等手段分析了喷丸以及喷丸结合退火处理对TWIP钢显微组织结构的影响,并利用显微维氏硬度计和万能材料试验机对原始样品、喷丸以及喷丸结合退火处理样品的硬度分布、力学性能及加工硬化行为进行了研究。分析结果表明,喷丸可在TWIP钢表面引起强烈的塑性变形,并形成包含60~100 nm大小的位错胞块的强烈形变层和包含微纳尺度形变孪晶结构的过渡层。该纳米-微米尺度的晶粒尺寸梯度结构可以将TWIP钢表面强烈形变层的硬度显著提升至366 HV0.1,并在残余压应力联合作用下使试样的屈服强度提升至485 MPa,均远高于初始样品的对应值。但受喷丸引起的表面粗糙和强烈形变层纳米晶塑性低的影响,其断后延伸率仅为41.8%。退火处理后,喷丸样品中的形变组织发生回复与再结晶,其中强烈形变层位置的再结晶晶粒尺寸为1~3μm,硬度也降低至215 HV0.1。所形成的微米-微米尺度晶粒尺寸梯度结构试样的屈服强度降低至261 MPa,但延伸率增加至65.3%。晶粒尺寸梯度结构有助于增加TWIP钢屈服与抗拉强度,但不利于延伸率的提升。

复合纳米自润滑金刚石砂轮磨削SiC陶瓷的试验研究

提出一种复合纳米自润滑金刚石砂轮的制备方法,并对制备的砂轮进行SiC陶瓷的磨削试验,分析砂轮表面不同质量分数的复合纳米颗粒对磨削性能的影响。使用MoS2、TiO2纳米颗粒作为自润滑砂轮基底的填充材料,采用复合纳米自润滑金刚石砂轮和传统金刚石砂轮进行磨削对比试验,研究复合纳米自润滑金刚石砂轮的润滑机制。研究结果表明,复合纳米自润滑金刚石砂轮自释放的纳米颗粒有效地参与了磨削区间的润滑,砂轮的法相力、切向力降低,提升了工件表面质量。在磨削深度为2~8μm内,复合纳米自润滑金刚石砂轮的具体表现为法向磨削力降低18.6%~38.7%、切向磨削力降低11.2%~28.6%,工件表面粗糙度降低13.9%~41.5%。根据本试验所得数据,当砂轮表面复合纳米颗粒质量分数为8%时,润滑性能和工件表面质量最佳。