Al2O3陶瓷激光铣削试验研究

采用Nd∶YAG脉冲激光器对Al2 O3陶瓷进行铣削加工试验。系统研究了工艺参数对铣削量和铣削面质量的影响规律 ,并利用优化的铣削工艺对Al2 O3陶瓷进行多种形状的铣削加工。     

Al2O3陶瓷低压水射流激光复合打孔形貌的研究

针对Al2O3陶瓷激光打孔存在重铸层、微裂纹等问题,提出了Al2O3陶瓷低压水射流激光复合打孔的方法。通过对比分析,研究了水射流流速对Al2O3陶瓷直接激光打孔与低压水射流激光复合打孔形貌的影响规律。研究结果表明,该复合打孔技术利用射流速的冲蚀作用,可以大大减少材料表面熔渣的堆积,从而减少甚至避免重铸层和微裂纹的产生。     

激光熔覆Al2O3-13% TiO2陶瓷层制备及其抗热震性能

利用高频感应辅助激光熔覆技术在镍基高温合金基体上制备了NiCoCrAl-Y2O3黏结层及Al2O3-13%TiO2(质量分数)陶瓷层。通过扫描电镜、能谱仪、X射线衍射仪分析了涂层的微观结构。实验结果表明,在高频感应辅助激光的作用下,基体与黏结层、黏结层与陶瓷层之间的界面均展现了良好的结合特性,具有明显的界面扩散现象。陶瓷层在激光的作用下形成了三维网状结构,该结构使得陶瓷材料中的TiO2材料与Al2O3材料均匀分布,减少了因不同材料聚集所产生的内应力。同时对涂层进行了热震实验,结果证明了利用高频感应辅助激光熔覆技术制备的Al2O3-13%TiO2陶瓷层具有良好的抗热震性能,适合工作于高温环境。     

低压水射流辅助激光刻蚀Al2O3陶瓷的试验研究

研究了低压水射流辅助激光加工的方法,利用该复合加工方法对Al2O3陶瓷材料进行刻蚀加工。通过对比分析,系统研究了脉冲能量、脉冲宽度、重复频率等激光参数对Al2O3陶瓷常规激光刻蚀与低压射流辅助激光刻蚀后的表面微观形貌的影响。研究结果表明:这种利用了射流束的冲蚀作用的复合加工方法能够减少再铸层和微裂纹的产生,减少试样表面熔渣的堆积,复合加工的试样质量稳定性有很大的提高。     

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。     

低压水射流激光复合切割Al2O3 陶瓷的研究

针对激光切割Al2O3 陶瓷存在热裂纹、大量熔渣等问题,提出了低压水射流激光复合切割陶瓷技术,并将这种工艺与普通激光切割进行了对比,结果表明低压水射流激光复合切割陶瓷可以大大减少陶瓷切缝的熔渣、避免热裂纹。主要研究了辅助气体压力、激光脉冲能量和激光重复频率对水射流激光复合切割Al2O3 陶瓷质量的影响规律,发现水射流存在时,辅助气体压力主要起到吹除切割头处水珠的作用,激光脉冲能量或激光重复频率增大、烧蚀材料增多,当烧蚀材料不能及时被射流冲除就形成了熔渣的累积,影响陶瓷切割质量。     

脉冲激光辅助切削氧化铝陶瓷工艺参数选取的研究

激光辅助加热切削是解决陶瓷类硬脆材料难加工问题的有效方法。为研究工艺参数的选取对脉冲激光辅助切削陶瓷加工效果的影响,建立了脉冲激光加热辅助切削Al2O3陶瓷传热模型,求解不同参数组合下工件温度场分布。根据Al2O3陶瓷温度在1000K以上时的软化层尺寸选取理论上合适的切削用量;采用激光参数和切削用量开展切削试验,统计试验切除率,检测加工表面粗糙度和表面形貌,探讨试验切除率与加工表面粗糙度之间的关系,结果发现采用温度场模拟获取的工艺参数能够获得较高的加工质量和切除效率。研究表明通过模拟温度场分布从而选取切削工艺参数,能有效保证脉冲激光辅助加热切削陶瓷类硬质脆性材料的工艺要求。     

ZrO2-13%Al2O3陶瓷薄壁件激光近净成形实验

采用同轴送粉激光近净成形系统,在纯钛基体上进行激光近净成形(LENS)ZrO2-13%Al2O3(质量分数)复合陶瓷的基础实验研究。分析了激光功率和扫描速度对激光近净成形陶瓷薄壁宏观质量(宽高、表面平整性和宏观裂纹)的影响规律,获得致密、无宏观裂纹的陶瓷薄壁件。利用扫描电镜观察了成形件的微观组织,结合电子探针(EPMA)和X射线衍射仪(XRD)分析了微观组织成分和ZrO2陶瓷激光加工前后相成分的变化。结果表明,激光功率和扫描速度对激光近净成形陶瓷单层高度和表面宏观质量具有重要影响,通过精确控制该两个参数能够获得良好的表面质量;不同的激光功率和扫描速度下,会产生横向和纵向两种不同的宏观裂纹;激光近净成形技术能够制备出致密并具有细小枝状晶组织的陶瓷;少量的Al2O3主要存在于晶界中,有利于抑制裂纹扩展。     

激光烧结Al2O3/Ti系FGM的温度场与热应力场

用有限元法对激光烧结Al2O3/Ti系FGM的温度场和残余热应力场进行了模拟计算,并对烧结过程试样中的温度分布进行了实时测量.结果表明:激光照射面(Al2O3层)和背光面(Ti层)的温度落差为325℃.陶瓷侧温度梯度大于金属侧,成分梯度指数p值愈大,陶瓷侧温度梯度愈大.试样内残余热应力分布受p值控制,依据残余热应力最小且陶瓷层为压应力的设计准则,确定了激光烧结Al2O3/Ti系FGM的最佳成分梯度指数p=0.5.     

激光合成Al2O3-WO3系陶瓷中钨掺杂α-Al2O3相的研究——I. 钨对α-Al2O3晶格的掺杂方式

通过X射线衍射及激光拉曼光谱分析,对激光合成Al2O3-WO3系陶瓷中钨掺杂α-Al2O3相进行了深入研究,得出钨对α-Al2O3的掺杂是以替位铝形式进行的结论。     

改进混沌搜索的AMPSO-BP激光铣削质量预测

为了更好地控制激光铣削的质量,建立了激光铣削质量和铣削层参数的神经网络模型。针对神经网络易陷入局部极小值的缺点,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)获得神经网络最佳参数,建立了AMPSO-BP激光铣削质量预测模型。最后以某种材料的激光铣削质量预测为例,将文中所提算法与PSO-BP、BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度且预测误差明显减小,在实际中有一定应用价值。     

激光修锐砂轮工艺参量的预测和优化算法

为了找到一种适用于激光修锐砂轮工艺参量预测和优化的方法,采用神经网络和粒子群算法,建立了激光修锐砂轮工艺参量优化模型。首先构建了工艺参量与工件表面粗糙度之间映射关系的神经网络模型,然后基于预测模型采用粒子群算法实现工艺参量优化,最后采用粒子群算法优化获取的5组工艺参量进行了激光修锐试验。结果表明,样本值与神经网络仿真输出值的相对误差小于3%,试验值与期望值的相对误差控制在6%以内。综合说明该优化模型具备良好的优化能力。     

基于BP神经网络的光纤激光切割切口粗糙度预测

为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响,进行了切割T4003不锈钢试验,分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络,建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练,并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明,随着激光功率增加,切口粗糙度增大;随着切割速率和辅助气体压力增加,切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高,网络训练效果良好,预测值与试验样本值间的最大相对误差为2.4%。训练后检验精度较高,检验样本最大相对误差仅为6.23%。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度,同时为合理选择及优化工艺参量,提高激光切割质量提供试验依据。     

基于生死单元的激光铣削温度场数值模拟与验证

利用ANSYS 有限元模拟软件建立了激光铣削过程的三维瞬态有限元模型,并以Al2O3 陶瓷材料的激光铣削加工为例,利用ANSYS 中的单元生死技术对激光铣削过程中温度场的动态分布进行了模拟。选取其中的一组参数,详细分析了铣削件表面某一点温度场的变化规律,确定了沿样件不同的扫描路线上铣削层的宽度和深度,并提出了温度场模拟结果的间接验证方法,即将温度场模拟获得的铣削层宽度和深度与实验测得的数据进行对比,对比结果较吻合,说明建立的有限元模型能够进行激光铣削效果的预测。     

高反Al2O3/SiO2膜内超快激光预损伤动力学过程

利用紫外飞秒激光光谱技术研究了Al2O3/SiO2高反射膜内的超快载流子动力学。通过实验,发现该反射膜Al2O3层的载流子动力学在紫外反射膜的激光诱导损伤中起着至关重要的作用。通过泵浦-探测实验,发现紫外飞秒激光与光学薄膜作用后,光学薄膜反射率有所下降,且探测光反射率变化的峰值在约2.3 ps的时间内从417 nm左右转移到402 nm左右。为了更好的解释激光诱导载流子动力学,一个具体的理论模型被提出来,该模型指出导带自由电子弛豫过程中与晶格相互作用,产生距导带一个光子能量的中间缺陷态,其初始电子密度影响了材料损伤阈值高低。通过该理论模型得出的激光损伤阈值数据和实验数据吻合得很好。     

355nm紫外激光抛光Al2O3陶瓷工艺的研究

紫外激光抛光Al2O3陶瓷可以有效地降低加工中的热影响区、防止微裂纹的产生。为了得到不同激光工艺参量（激光能量密度、扫描速率、扫描间隔）对Al2O3陶瓷抛光表面粗糙度的影响规律,采用单因素实验方法进行了355nm紫外激光抛光Al2O3陶瓷的工艺实验,获得了最优的工艺参量范围。结果表明,当激光能量密度为6J/cm2、扫描间隔为2μm、扫描速率为60mm/s时,抛光后分别获得了较小的表面粗糙度值。这一结果对获得的低粗糙度、高质量的Al2O3陶瓷抛光表面具有指导意义。     

基于BP神经网络的20CrMo钢激光强化工艺参数优化控制

以激光功率P、光斑直径D、扫描速度V等为输入参数,非相变硬化处理、相变硬化处理和熔凝处理等为输出参数,对材料为20CrMo合金结构钢进行激光强化处理工艺控制优化研究。通过大量试验与计算机模拟分析和对比,建立了激光工作参数与材料表面强化关系的BP神经网络工艺优化模型。经过与实验数据的比较,运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,控制材料表面强化类别和保证工作表面的质量,真实反映了激光加工工艺规律。     

Ho3+掺杂Al2O3粉体、薄膜的结构及其发光性能

采用高能球磨法及脉冲激光沉积法(PLD)分别制备了不同浓度的Ho3+∶Al2O3纳米粉体及薄膜,利用X射线衍射仪(XRD)、分光光度计、荧光光谱仪等分析手段研究了Ho3+离子掺杂对Al2O3结构及发光性能的影响。XRD图谱显示粉体样品为六方α-Al2O3结构,薄膜样品为体立方γ-Al2O3结构。1wt%Ho3+掺杂的Al2O3纳米粉体在454nm、540nm附近出现由Ho3+离子能级跃迁引起的吸收峰。采用579nm的激发光源对样品进行荧光光谱检测,发现两种样品在466～492nm波段均出现F+心所引起的缺陷发光峰,且发光峰的强度随Ho3+浓度的增加而增强。