纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO_(2)陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削(OG)及纵-扭超声磨削(L-TUG)材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明:在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。

纵-扭超声磨削氧化锆陶瓷磨削力仿真分析

为揭示纵-扭超声振动对磨削氧化锆陶瓷磨削力的影响,分析纵-扭超声磨削(L-TUG)运动特性,利用ABAQUS开展单颗金刚石磨粒划擦氧化锆仿真模拟,并进行单磨粒磨削氧化锆试验验证。在此基础上,分析仿真条件下普通磨削(OG)与L-TUG材料表面应力的差异性;探讨磨削表征参数对L-TUG磨削力的影响规律。结果表明:OG与L-TUG磨削力仿真结果和试验结果吻合度较高,验证了仿真模拟的可行性;与OG相比,超声振动能够有效降低材料表面磨削应力;在相同表征参数下,整体上L-TUG轴向力始终大于法向力,且对轴向力与法向力的影响程度和变化趋势呈现不同的规律性。