碘化铯晶体的力学性能和超精密车削研究

目的 研究碘化铯(CsI)晶体(110)晶面的力学性能和以及车削参数对超精密车削表面粗糙度的影响。 方法 分别采用纳米压痕和霍普金森压杆(SHPB)试验,获得并分析CsI晶体(110)晶面在准静态下和高应变率下的力学性能。采用单点金刚石车削(SPDT)的方法在不同的方向和车削参数对晶体进行超精密加工,并使用白光干涉仪、测力仪和红外热像仪分别测量超精密车削过程中已加工表面的粗糙度Ra、切削力和切削温度。结果 CsI晶体在压痕过程中主要发生塑性变形,且无明显的脆性裂纹,其(110)晶面的维氏硬度约为100 MPa。当应变率从6 000 s^–1提高8 000 s^–1时,晶体的屈服强度提高了7 MPa。在试验中,沿着270°方向车削,可以获得Ra为20 nm以下的表面粗糙度。沿着该方向使用10°前角的金刚石车刀、转速为 2 000 r/min、进给速度为4 μm/r、切削深度为2 μm时,可以获得最好的表面质量,平均表面粗糙度Ra为8.53 nm,最大表面粗糙度Ra为11.02 nm。结论 CsI晶体具有较强的塑性,且硬度低,高应变率下,材料的强度和硬度明显提高。通过提高转速即切削速度,增大超精密车削过程中的材料应变率,改善了软塑性材料的可加工性,使CsI晶体的表面粗糙度降低了80%。结合优选的车削方向、刀具前角、进给速度和切削深度等其他车削参数,获得了Ra在10 nm以下的光滑表面。     

激光冲击光整对2024铝合金铣削平面表面质量的影响

目的 减小铝合金铣削平面的表面粗糙度,满足工程应用中对构件高质量表面的需求。方法 通过铣削加工获得3种具有不同初始表面粗糙度的平面试样,试样的Ra分别为1.439、0.614、0.220 μm。采用短脉冲、高功率密度激光对表面进行光整处理,利用激光共聚焦显微镜观察光整后试样的表面形貌,采用粗糙度仪检测试样的表面轮廓和表面粗糙度,分析光斑搭接率和激光能量对铝合金铣削平面表面质量的作用规律。结果 在脉冲宽度为12 ns、波长为1 064 nm、工作频率为1 Hz、光斑直径为2 mm的平顶光束作用下,试样的表面形貌发生重塑。当光斑搭接率为30%、50%、70%时,对于Ra=1.439 μm的试样,在冲击后其表面轮廓变化幅值分别为6.88、6.71、6.20 μm,表面粗糙度变化率分别为−70.8%、−72.9%、−73.2%;对于Ra= 0.614 μm的试样,在冲击后其表面粗糙度变化率分别为−58.0%、−58.8%、−66.1%。当激光能量为1.5、2.5、3.5、4.5 J时,对于Ra=1.439 μm的试样,在冲击后其表面轮廓变化幅值分别为6.92、6.71、5.22、6.18 μm,表面粗糙度变化率分别为−68.1%、−72.9%、−74.6%、−73.8%;对于Ra=0.614 μm的试样,在冲击后其表面粗糙度变化率分别为−49.2%、−58.8%、−54.4%、−58.1%。结论 合理增大光斑搭接率和增强激光能量,能够有效去除铣削刀痕,改善试样表面形貌的均匀性。光斑搭接率和激光能量对表面粗糙度的影响与试样的初始表面粗糙度有关。对于Ra=1.439 μm和Ra=0.614 μm的试样,增大光斑搭接率和增强激光能量均能显著降低其表面粗糙度;对于Ra=0.220 μm的试样,在文中的激光冲击参数范围内均不能有效提高其表面质量。     

脉冲电化学光整加工中表面形貌变化试验*

探究脉冲电化学光整（PECF）加工过程中表面形貌变化特性及其工艺能力。在能实现表面良好加工效果的参数范围内, 对 304 不锈钢车削与磨削表面进行脉冲电化学光整加工,通过对加工前后表面微观形貌变化规律的对比分析,研究脉冲电化学光整加工工艺对不同表面的整平能力。试验结果表明：脉冲电化学光整加工车削和磨削表面所能获得的最终表面粗糙度大体相当,加工后两种表面粗糙度 Ra、R_z 和 R_sm值处于同一量级,分别达到 0.09、0.7、50 μm 左右。表面微观形貌趋于一致, 表面完整性良好,表面特征指标不具有显著差异性。脉冲电化学光整加工车削和磨削表面的形貌变化过程有所差别,车削表面存在由原始表面形貌向脉冲电化学光整加工表面形貌转变的一段中间过程,磨削表面形貌则在短时间内迅速转变为脉冲电化学光整加工表面形貌。对原始表面较为粗糙的零件或者难以采用磨削加工的薄壁件,PECF 加工是一种具有实际应用价值的加工方式,且对于一些具有特殊要求的功能性表面形貌,车削后进行 PECF 加工可能成为一种新的加工方法。     

超声辅助磁性磨料光整加工工艺对钛合金表面完整性的影响

为了研究超声辅助磁性磨料光整加工工艺对钛合金表面完整性的影响,采用对比试验和建立切削力和材料去除模型理论分析相结合的方法,分析加工后的表面形貌、粗糙度、显微硬度、残余应力和亚表面组织,并讨论了加工中超声的作用机理。结果表明：在超声频率为21.91 kHz、振幅10 μm,主轴转速1000 r/min,加工间隙1.5 mm,磁性磨料粒径300 μm条件下,经过40 min加工后,表面粗糙度Ra降低到0.075 μm,与普通磁性磨料光整加工相比降低近60%。超声的引入,增大了切削力和材料去除率,由于加工的尖点效应,使超声辅助磁性磨料光整加工的表面粗糙度快速降低;同时超声振动的碰撞作用使加工后的表面更加均匀光滑,在亚表面可形成一层近20 μm的组织细化层,表面显微硬度可达到450.6 HV_0.2,与普通磁性磨料光整加工相比提高了15%,表面残余应力由普通磁性磨料光整加工的+68 MPa的拉应力变为-34.1 MPa的压应力,可有效改善工件表面完整性,提高加工表面的综合性能。     

航空齿轮钢强化工艺与表面完整性关联规律研究

目的 探究不同加工工艺与表面完整性的关联规律。方法 对渗碳航空齿轮钢AISI9310 进行常规喷丸、二次喷丸、微粒喷丸、滚磨光整、喷丸光整等齿轮高表面完整性强化加工工艺处理,使用白光干涉仪、X射线衍射应力仪和显微硬度计对不同工艺状态下的试件进行表面形貌、表面粗糙度、残余应力和显微硬度等表面完整性表征。结果 喷丸能使得航空齿轮钢的表面粗糙度Sa值由磨削状态的0.68 μm增加到0.96 μm,而光整处理后,Sa下降到0.2 μm以下;微粒喷丸使表面残余压应力提升到–1 300 MPa,相比于常规喷丸和磨削状态,其幅值分别增加了450、800 MPa;滚磨光整使得表面残余压应力幅值进一步增加到1 400 MPa以上;二次喷丸及喷丸光整能显著提升表面硬度,相比磨削状态的645HV分别提升到718HV、721HV。 结论 二次喷丸、微粒喷丸、光整等工艺通过影响齿轮表面粗糙度、残余应力、硬度梯度等表面完整性参数,从而影响润滑状态、受力状态、应力集中、失效风险等,直接影响齿轮的服役性能。     

GCr15轴套纵扭超声磨削表面形貌预测及试验研究

目的 构建纵扭超声磨削(LTUG)表面形貌预测模型,分析工艺条件和参数对表面粗糙度Ra值的影响,揭示GCr15轴套LTUG内圆表面形成机理。方法 基于弹性变形对LTUG单颗磨粒运动轨迹的影响,根据切削厚度概率密度函数和相邻磨粒轨迹重叠效应,建立了多磨粒超声振动作用下的最大未变形切削厚度模型,利用表面残余材料高度公式建立了GCr15轴套内圆磨削形貌预测模型,以LTUG和普通磨削(OG)方式对GCr15轴套内圆进行试验,采用正交试验验证表面形貌模型的准确性,观察并分析LTUG和OG作用后的GCr15轴套内圆表面形貌,最后利用所建立的表面形貌模型,研究磨削参数和超声振幅对表面Ra值的影响。结果 结果表明,基于所建立的表面形貌模型计算而得的表面Ra值与试验结果间的误差在13.2%以内,与OG相比,LTUG作用下的表面沟槽磨痕更均匀;LTUG作用下的表面轮廓呈现规律的周期性波动,且随振幅的增大,表面轮廓顶峰之间的间距逐渐增大;LTUG作用下的表面Ra值均低于OG,表面Ra值的降低幅度最大达到20%,随振动幅值的增大,表面Ra值逐渐减小,当振幅增大到一定程度时,表面Ra值呈现增大趋势。结论 建立的LTUG形貌预测模型具有良好的准确性,在合适的工艺参数下,LTUG可明显降低表面Ra值,与OG相比,在相同时间内,LTUG作用下的磨粒运动轨迹长度更长,且LTUG区域的弹性变形对磨粒运动轨迹和最大未变形切削厚度均有不同程度的影响。     

基于无理数转速比的导磁轴套磁粒研磨试验

目的 解决大型导磁类零件内表面的精密研磨加工困难、加工效率低等问题。方法 采用旋转磁极方法对内表面进行磁粒研磨。工件由车床主轴驱动旋转,将磁极伸入工件内部,并在电机驱动旋转的同时,随着车床刀架往复进给,驱使磁极与工件内表面之间填充的磁性磨粒摩擦工件表面,完成对工件内表面的光整加工。利用ADAMS软件对有理数和无理数转速比下的研磨轨迹进行模拟,讨论不同转速比对研磨轨迹和工件表面质量的影响;采用响应面法将影响研磨的主要工艺参数(工件转速、磁极转速、磁性磨粒粒径)进行优化设计;通过研磨试验分析表面形貌和表面粗糙度数据,验证优化后工艺参数的可靠性。结果 采用响应面法分析可知,当工件转速为98 r/min、磁极转速为2 435 r/min、磁性磨粒粒径为190 μm、磁粒研磨加工时间为40 min时,工件的表面粗糙度从原始Ra 3.32 μm降至Ra 0.198 μm,表面粗糙度改善率(ΔRa)为94.04%。工件表面划痕、加工纹理等表面缺陷得到了有效去除,加工后工件表面更加光亮、均匀,大幅提高了工件的使用寿命。结论 当磁极与工件的转速比为无理数时,其研磨效果最好,研磨轨迹的干涉效果更好,单位面积内的交错次数更多,交织出的网状结构网格更均匀、致密,未加工区域面积更小。采用响应面法能够对试验结果进行优化参数数学建模设计,拟合出的最佳工艺参数组合可提高大型导磁材料轴套类零件的加工效率和表面质量。     

热辅助超声滚压温度场参数影响激光熔覆涂层表面粗糙度研究

目的 降低激光熔覆涂层的表面粗糙度。方法 采用激光熔覆技术制备铁基激光熔覆涂层,采用超声温滚压耦合热处理工艺对熔覆层进行熔覆后强化加工,重点研究温度场参数对成形表面粗糙度的影响,通过方差分析(ANOVA)确立参数显著性,同时利用响应曲面法(RSM)构建温度场参数影响铁基涂层表面粗糙度的预测模型,并进行参数优化。结果 加热温度和保温时间对成形试样表面粗糙度的影响显著。在实验参数范围内,试样的表面粗糙度与加热温度呈正相关,与保温时间呈负相关。实验结果表明,在相同保温时间下,在加热温度100、250、400 ℃条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.237、0.158、0.096 μm;在相同加热温度下,在保温时间为0.5、1、2 h条件下试样的表面粗糙度Ra分别为0.156、0.164、0.170 μm。可见与保温时间相比,加热温度对涂层表面粗糙度的影响更显著。参数优化分析结果表明,在实验参数范围内,在400 ℃加热温度和0.5 h保温时间条件下,试样具有最小的表面粗糙度Ra(0.089 μm)。结论 相较于车削及常温滚压工艺,采用超声温滚压耦合热处理工艺可进一步降低激光熔覆涂层的表面粗糙度,在实验参数范围内,加热温度400 ℃和保温时间0.5 h是最优的温度场参数组合。     

基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(5⁴)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度 Ra 作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52 μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512 μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062 μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。     

基于SPSO–BP神经网络的自适应抛光工艺参数匹配

目的 在湿性物理抛光作业中,根据不同工件的表面抛光质量和效率要求,实现抛光工艺参数的自适应匹配,达到理想的抛光效果。方法 基于工件表面材料去除原理,建立工艺参数与材料去除率(MRR)和表面粗糙度的数学关系模型,明确影响抛光效果的工艺参数。针对工艺参数与抛光质量和效率之间的复杂且交互影响的关系,以及理论计算的抛光效果与实际结果存在差异的问题,提出SPSO–BP预测模型,分别以20组不同的抛光工艺参数与对应抛光结果为训练样本,训练SPSO–BP模型,并与传统PSO–BP模型进行对比。基于训练好的预测模型,根据不同的基础条件与抛光质量和抛光效率的要求,通过模型自适应匹配抛光工艺参数。针对SUS304板材,设定表面粗糙度目标Ra1—Ra5和材料去除率目标Rm1—Rm5,分别通过SPSO–BP和PSO–BP模型预测获得的工艺参数进行抛光试验,将获得的真实粗糙度Raz1—Raz5和材料去除率Rmz1—Rmz5与目标值进行对比验证。结果 SPSO–BP预测模型比PSO–BP预测模型具有更高的收敛精度,SPSO–BP和PSO–BP预测模型的收敛精度分别为1.26×10^?6、0.180,并且SPSO–BP模型对样本具有较好的跟踪能力和泛化能力。以SPSO–BP模型预测的工艺参数进行抛光,获得的真实粗糙度Raz和真实材料去除率Rmz,相较于PSO–BP预测模型与目标值更接近。通过SPSO–BP和PSO–BP预测模型获得的真实粗糙度值Raz与目标值Ra的最大误差比分别为8.00%和20.00%,平均误差比分别为5.77%和14.07%,最小误差比分别为2.50%和10.00%;真实材料去除率Rmz与目标值Rm的最大误差比分别为3.00%和8.57%,平均误差比分别为2.14%和7.46%,最小误差比分别为1.11%和4.38%。结论 根据不同的基础条件及抛光质量和抛光效率要求,可以通过SPSO–BP预测模型自适应匹配抛光工艺参数,与传统PSO–BP预测模型相比具有更高的收敛精度,可以获得与抛光目标更接近的真实抛光效果。     

超声振动辅助加工表面微结构及其特性研究进展

针对超声振动复合加工方法种类繁多且表面微结构指征复杂等问题,阐述了表面微结构的内容和研究现状,论述了国内外超声切削、磨削、表面强化等方法的加工原理及超声振动加工表面微结构特性的试验研究方法,归纳了超声振动条件下表面粗糙度、表面微观形貌的建模方法及其特点,讨论了实验回归建模、数值解析建模和神经网络建模的研究进展,并预测了国内外超声振动表面加工的新技术领域和发展方向,对改善高性能难加工材料的表面微结构特性具有重要意义。     

现代表面技术的涵义、分类和内容

探讨了现代表面技术的涵义、分类和内容,展望了表面技术的发展趋势。     

表面工程的发展及思考*

在总结表面工程特点、价值、功能和发展前景的基础上,着重从适应科学技术发展需求;支撑再制造产业发展;融合多学科成果;以及发展"设计化、智能化、自动化、绿色化、多动能化"等角度论述了表面工程的发展趋势。从分析我国表面工程发展现状入手,提出了通过加强行业宣传,完善系统理论,增强表面工程技术服务能力,增强行业凝聚力、影响力和自我约束能力,加紧编制行业相关标准、规范/规程,以及做好表面工程技术职业技术人才的培养等促推我国表面工程发展的6条措施。     

基于MATLAB分析不同形貌对金属表面润湿性能的影响

目的 研究不同形貌的微结构表面对金属表面润湿性能的影响。方法 首先在金属材料表面建立一级与二级微结构模型,然后整理得出不同微结构模型评定参数的公式,最后利用Matlab对不同形貌表面相关公式进行模拟计算,绘制得到不同形貌表面润湿特性三维曲线。结果 一级微结构中,球形微结构模型表面表观接触角θ皆为定值,即完全润湿θc=74.443°,不完全润湿θw=131.720°。其余微结构模型利用Matlab模拟计算,均可以得到光滑的三维曲线,其中在铜基表面设计制备三维方柱阵列微结构,可获得超疏水特性。二级微结构中,比较完全润湿状态,不完全润湿状态粗糙因子f远小于Υ。在不完全润湿状态中,粗糙因子f趋近于0,与完全润湿状态模拟的表观接触角结果相比,不完全润湿状态下,采用三维阵列微结构研究金属表面微结构对表观接触角的影响最为合适。结论 模拟条件相同的情况下,改变金属表面微观形貌会引起润湿性能的改变。金属表面润湿性能与表面微细结构以及微结构参数均存在映射关系,但是表面微结构的维度并非越高越好,一级微结构同样也可以得到所需疏水性能。在外在影响因素相同的条件下,若要研究分析金属表面微结构参数的改变对表观接触角的影响,采用三维阵列微结构最为合适。     

等温淬火球墨铸铁表面热处理工艺的研究

等温淬火球墨铸铁(ADI)具有多方面优越的性能特点,然而,单纯的等温淬火难以同时具有高强度、高硬度及高的韧性与塑性。为了进一步扩大ADI的应用范围,采用不同的表面高频淬火工艺考察了ADI表面热处理的可行性,并着重探讨了不同表面处理工艺对ADI表层组织及硬度的影响规律。研究表明,对ADI采用二步法表面热处理可以得到理想的效果。     

超声深滚对TC4钛合金表面形貌和表面粗糙度的影响

研究了采用超声深滚处理（UDR）对钛合金（TC4）试件表面形貌和表面粗糙度的影响.采用扫描电子显微镜观察分析了超声深滚处理前后的试件表面形貌,采用表面粗糙度仪分析研究了强化处理前后的表面粗糙度变化.结果表明,超声深滚处理可以显著降低机加工痕迹,消除表面微损伤,大幅降低表面粗糙度,可使表面粗糙度由Ra 2.32 m降低到Ra 0.11 m.     

大理石抛光表面变质层的研究

本文利用扫描电镜发现大理石抛光表面存在有微米级的不同于大理石母材的变质层。进而利用透射电镜证明:该变质层是由非晶和微晶组成的。它的产生有助于提高大理石抛光表面的光泽度。     

等离子体表面改性技术的发展

主要论述了等离子体技术在金属材料表面强化中的应用研究现状和发展趋势，特别是各种工艺的基本原理和应用优势。     

激光表面处理技术的现状及发展

简述了激光表面改性的研究和发展现状，特别是激光表面淬火、激光熔敷、激光表面合金化和激光熔覆等4种技术，对各项技术的原理、特点和国内外研究现状分别加以描述。最后，还指出了激光表面改性技术存在的问题和发展前景。     

Surface Cleaning or Activation？Control of Surface Condition Prior to Thermo-Chemical Heat Treatment

Actual heat treatment processes must face increasing specifications with reference to process quality, safety and results in terms of reproducibility and repeatability. They can be met only if the parts‘ surface condition is controlled during manufacturing and, especially, prior to the treatment. An electrochemical method for the detection of a steel part‘s surface condition is presented, together with results, consequences, and mechanisms concerning surface pre-treatment before the thermochemical process. A steel surface‘s activity or passivity can be detected electrochemically, independently from the chemical background. The selected method was the recording of potential vs. time curves at small constant currents, using a miniaturized electrochemical cell, a (nearly) non-destructive electrolyte and a potentio-galvanostatic setup. The method enables to distinguish types of surface contamination which do not interfere with the thermochemical process, from passive layers which do and must be removed. Whereas some types of passive layers can be removed using conventional cleaning processes and agents, others are so stable that their effects can only be overcome by applying an additional activation pre-treatment, e.g. oxynitriding.