磁场辅助微细磨料水射流加工系统的研制

通过研制磁场辅助微细磨料水射流加工系统以提高微细磨料水射流加工的稳定性,增强磨料水射流的能量,提高其加工能力。该加工系统主要由多轴运动装置、磁场发生装置、气液增压系统、微细磨料混合装置及其控制系统组成。微细磨料水射流的增压系统采用气液增压方式;磨料供给装置采用前混合式;利用Ansys软件优化设计磁场分布,以便获得喷嘴内均匀分布的磁场;其控制系统主要以PLC为核心控制元件,实现对喷嘴的运动、磁场、系统供压、磨料供给等的集成控制。通过设计人机交互控制界面实现磁场辅助微细磨料水射流加工系统的在线操作及控制。

磁场辅助微细磨料水射流脉冲式供料装置的设计

利用气压输送原理结合外加磁场辅助作用,设计了用于微细磨料水射流抛光加工用的供料装置,以实现微细磁性磨料供给的稳定性和可控性。磁场辅助微细磨料水射流脉冲式供料装置主要由料仓、气源、调压阀、截止阀、脉冲发射器、电磁控制器、供气管和供料管组成。其中该装置的调压阀与气源连接,控制输送气体的工作压力,工作气体通过管道由下而上进入料仓,将磨料在料仓内呈雾状并通过料仓出口流出,经由管路,流动到节流阀,通过脉冲发射装置控制节流阀动作频率和开合度,以便控制管道内的磨料流量,实现间歇性供料。输送的磨料受到喷嘴附近的磁场作用,磨料的速度和运动方向进一步调整至最佳,从而提高射流与磨料的混合质量。

超声辅助微细磨料水射流冲蚀K9玻璃的实验研究

目的提高微细磨料水射流对硬脆材料的加工能力,改善加工表面的形貌和质量。方法引入超声振动作为辅助手段,使工件在垂直于加工表面方向作小振幅超声频振动。以K9玻璃为加工对象,利用自主设计搭建的超声辅助微细磨料水射流加工装置进行微孔冲蚀加工实验,并以无超声振动时的微孔加工实验作为对照。借助超景深三维显微镜对各实验条件下所加工的微孔进行观测,获取其尺寸和截面轮廓数据,研究超声振动对微孔尺寸、形貌的影响。结果微孔的深度和顶部直径与射流压力的大小和加工时间的长短呈正相关。超声振动的引入,显著增加了微孔的深度,实验中深度的最大增幅达54.6%,但微孔顶部直径略有减小,最大降幅为8.2%,总体的材料去除量有所提升。塑性冲蚀作用主导了材料的去除过程,微孔的截面呈典型的“W”形。在引入超声振动后,“W”形截面形貌得到了改善,微孔中心凸起部分的材料得到更多的去除,底面平坦程度得到提升。结论超声振动的引入增强了微细磨料水射流对K9玻璃的冲蚀性能,超声辅助微细磨料水射流加工技术可以实现对K9玻璃等硬脆材料的高质量、高效率加工。

多物理场作用下磁场辅助微细磨料水射流流场数值模拟

为了解决磨料水射流加工过程中射流分散以及磨料分布随机的问题,采用在聚焦管处加入辅助磁场的方法。利用COMSOL Multiphysics软件数值模拟磁场辅助磨料水射流喷嘴内外在多物理场作用下流场分布规律,采用湍流、粒子追踪、磁场三模块分析磁性磨料在磁场、重力场、流场等多物理场作用下的运动状况,仿真结果表明:施加辅助磁场后,射流的发散性减弱,准直性增强,在磁场、重力场和流场的耦合作用下,微细磨料被约束在射流轴线附近,实现了磨料的聚集效应。模拟结果表明,辅助磁场有助于提高磨料水射流加工效率和加工表面质量。

超声辅助微细磨料水射流加工装置的研制及实验研究

为了提高磨料水射流的加工性能,设计了超声辅助微细磨料水射流加工系统,磨料供给采用前混合方式。超声喷嘴装置是该系统的关键,并研究了其加工机理,利用超声振动产生具有空化效应的脉冲水射流,通过脉冲射流的高强度动压力作用和空化作用以提高磨料水射流的加工能力。变幅杆是超声装置的核心部件,通过有限元分析验证变幅杆的性能,确保变幅杆能够有效且准确地工作。冲蚀实验证明:超声振动作用可以提高冲击力及材料去除率。然而,随着振幅的增加,表面质量下降。

微细磨料水射流切割技术的研究进展

产品小型化和加工过程微型化是现代制造加工业的发展趋势,为适应微器件的精加工,在常规磨料水射流切割技术基础上,微细磨料水射流切割技术逐渐改进和发展起来了。微细磨料水射流直径在1～100μm之间,比常规磨料水射流直径(500～1200μm)小一个数量级,其割缝宽度、表面质量已达到激光切割的加工水平。微细磨料水射流特别适合对金属、陶瓷、半导体以及高分子聚合物等难加工的硬脆材料进行微细加工,是一种具有广阔应用前景的全新微型加工技术。为了解该项技术的最新发展情况,该文介绍了微细磨料水射流的特点、射流的生成方式及切割机理,以及影响切割性能的主要参数和部分工业应用实例,最后提出了微细磨料水射流切割技术有待深入研究的问题和今后的发展趋势。

基于GABP神经网络的超声辅助AWJ冲蚀深度预测及参数优化

多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网络方法,利用获得试验数据样本来训练和检测GABP神经网络,建立了加工参数如系统压力、靶距、振幅等的微细磨料水射流冲蚀深度预测模型,预测误差和为0.007044,利用遗传算法进行参数寻优,较传统BP神经网络误差和降低了61.506%,大大提高了预测精度,实现了不同参数组合下冲蚀深度的预测。该预测和优化结果表明,当采用系统压力为25MPa,靶距为7.576mm,振幅为13.883μm时,可以获得最大冲蚀深度,其值为3.296mm。