基于自激振荡脉冲特性的磨粒流抛光不锈钢细管内壁的仿真与实验研究

目的解决传统抛光方法对细管件或微孔内表面抛光困难的问题。方法提出一种基于自激振荡脉冲特性的磨粒流抛光方法。利用自激振荡腔,使磨粒流产生振荡脉冲,实现对细管件或微孔内壁高效抛光。建立自激振荡脉冲磨粒流流体区域的数学模型,并通过数值仿真计算获得自激振荡腔体的结构参数d2/d1和L/D以及过渡角β。搭建实验平台,实验验证了自激振荡脉冲特性磨粒流抛光方法的有效性。结果不锈钢细管件的抛光结果表明,加工12 h后,不锈钢细管件内壁的粗糙度Ra从480 nm降到50 nm,内壁面轮廓无明显的单向性纹理;14 h后,不锈钢细管内壁有明显镜面效果。而无振荡腔的情况下需要磨粒流抛光14 h,管件内壁表面粗糙度才达到55 nm,壁面轮廓存在明显的磨粒流抛光流动方向的纹路。结论通过仿真和实验证明了自激振荡脉冲效应抛光方法(SOAFP)的有效性。此外,在本实验条件下,自激振荡腔体的结构参数d2/d1=1.6、L/D=0.5和过渡角β=60°时,抛光效率和抛光后表面质量最佳。

铝合金锥镜化学增强力流变抛光优化实验研究

目的为获得光滑表面并提高铝合金(Al 6061)锥镜全景反射光路集中度,采用力流变抛光方法去除工件在金刚石刀具切削后划痕、凹坑和凸起等表面缺陷,并消除这些表面缺陷导致的锥镜发射光路散射。方法通过田口法分析力流变抛光过程中四个关键工艺参数——抛光速度、CeO2磨粒的组分(平均粒径为1.6μm的大颗粒)/(平均粒径为200 nm的小颗粒)、磨粒浓度和抛光液pH值对抛光后工件表面粗糙度的影响。同时,对铝合金锥镜反射光路集中度进行了观测实验,讨论了表面形貌对反射光集中度的影响。结果用信噪比分析发现,实验条件下抛光液pH值对抛光后的表面粗糙度影响最大,抛光速度和磨粒浓度次之,CeO2磨粒组分影响最小。优化得到的最佳抛光参数组合为:大/小磨粒组分比7∶3,磨粒质量分数4.5%,抛光速度1.38 m/s,抛光液pH=5。在该条件下抛光20 min后,表面粗糙度(Ra)从64.9 nm降低至8.1 nm,基本消除了切削的表面缺陷。结论利用力流变抛光方法可以有效去除铝合金锥镜表面金刚石切削后的表面缺陷。铝合金材料硬质点Mg2Si对抛光后的表面形貌有重要影响,在优化的力流变抛光条件下,通过化学反应与磨粒机械去除的平衡,可以同时去除工件基体材料和硬质相,获得没有凹坑和凸起的光滑表面。

不锈钢基板表面粗糙度对水膜吸附夹持的影响

目的从水膜吸附的功能研究出发,对不锈钢基板表面进行不同粗糙度处理,并测量不同基板对蓝宝石晶片的吸附力以及切向摩擦力的影响,从而得出粗糙度对水膜吸附效果的影响规律。方法通过砂纸打磨、研磨、抛光等方法,得到不同平均粗糙度(Sa=633.4、332.6、116.2、64.5、41.4nm)的不锈钢基板。利用接触角计对液滴在基板表面形成的静态接触角进行拍摄,得出不同粗糙度不锈钢表面的润湿性能。开发设计高精度的多维力测量平台,测量蓝宝石晶片在不同粗糙度不锈钢基板上润湿后的吸附力和切向摩擦力,并与未润湿的基板得到的测量结果进行对比研究,得出粗糙度对吸附力和摩擦系数的影响规律。结果5种粗糙度的不锈钢基板的静态接触角均小于90°,属于亲水性材料。水膜吸附条件下,吸附力大小随粗糙度的增加而减小;接触角大小随粗糙度的增加而增大,且吸附力的减小率和接触角的增大率趋势相似;摩擦系数随粗糙度的增大而增大。基板表面粗糙度较大时,水膜提供一定的粘滞力,使水膜吸附条件下比无水膜时的切向摩擦力更大;当粗糙度较小时,水膜更多的是润滑作用,此时比无水膜时的切向摩擦力要小得多。结论基板表面粗糙度较小时,基板能提供较大的吸附力,而摩擦力不如无水膜时的大;基板粗糙度较大时,吸附力相对较弱,但是摩擦力比无水膜的更大。在选择不锈钢基板作为水膜吸附夹持基板时,在保证足够吸附力的条件下,可以适当提高基板的表面粗糙度,抵抗晶片抛光过程中受到抛光垫的摩擦力。

基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型

目的通过训练不同实验参数条件下的确定性剪切增稠抛光的实验数据,建立基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型,为实现抛光点材料的确定去除控制提供基础。方法以BK7平面玻璃为抛光对象展开确定性剪切增稠抛光正交实验,根据正交实验分析结果,比较抛光头转速、抛光头与工件之间的间隙以及抛光液浓度三个因素,对抛光点材料去除率影响的权重,确定BP神经网络的输入参量。根据经验公式初步确定网络隐含层节点个数,并综合比较不同隐含层节点数目下的模型性能来确定整体网络结构,使用训练集实验数据训练网络模型,建立抛光点的材料去除率模型。结果模型预测结果与实验结果对比表明,所建立的峰值去除率BP神经网络预测模型输出结果与实验结果之间的相对误差在6.8%以内,验证了所建立材料去除率模型的准确性。结论传统理论模型难以精确描述确定性剪切增稠抛光的工艺参数与抛光区域材料峰值去除率之间复杂的非线性映射关系,而BP神经网络的自学习自适应能力能够克服这种问题,为确定性剪切增稠抛光去除率模型的建立提供新的思路。

基于介电泳效应的高速抛光电极分布仿真研究与实验验证

目的解决传统平面环抛过程中存在的两种问题:(1)抛光液受抛光盘和工件旋转离心力作用而抛光液在加工区域分布不均,导致加工工件高平面度差;(2)抛光液受到的离心力作用限制了抛光盘转速,导致抛光效率低。方法提出一种基于介电泳效应的平面抛光方法(DEPP),在抛光区域增加一个非均匀电场,利用中性粒子在非均匀电场中极化后受介电泳力的作用,使其具有向电极和抛光区域中心运动的现象,降低旋转离心力对抛光液的甩出作用,实现对平面工件的高速、高精度抛光。采用有限元分析软件数值模拟极化后磨粒所受介电泳力对离心力的抑制作用,优化产生非均匀电场的不同电极宽度,得到最优非均匀电场电极分布参数,实际测量优化电极后抛光液所受介电泳力的大小和方向,最后搭建试验平台验证介电泳效应高速抛光平面工件的有效性。结果提高抛光盘转速,进行抛光磨砂玻璃对比实验,加工1 h以后,采用介电泳效应抛光能完全去除玻璃磨砂层,工件平整度好,最终RMS值为0.276λ;无介电泳效应抛光后,工件中心部分磨砂层仍有存在,工件平整度相对较差,最终RMS值为0.694λ。通过测量加工去除量,介电泳效应抛光比无介电泳效应抛光的去除率提升了18%结论通过仿真模拟和实验验证,证明了调整电极布置形式以及优化电极分布参数后,介电泳效应高速平面抛光的方法能够有效提升抛光效率和抛光后工件表面平面度。