氮化硅陶瓷套圈内圆磨削表面质量的实验

目的 研究高速磨削试验下砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度等工艺参数对工程陶瓷材料磨削表面粗糙度的影响.方法 利用MK2710型数控内外圆复合磨床对工程陶瓷内表面进行磨削加工,并利用Surtronic 25接触式粗糙度测量仪进行表面粗糙度的测量,得到不同磨削工艺参数下的表面质量.结果 单一因素试验分析得出表面粗糙度随着砂轮粒度的变小而降低,随着砂轮线速度增加而降低,随着工件转速的增大而减小,随着磨削深度的增大而增大;通过正交试验的分析得出,与工程陶瓷表面粗糙度关系最大的为砂轮粒度,其次为砂轮速度和磨削深度,工件速度影响最小.结论 揭示了砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度对工程陶瓷表面粗糙度的不同影响,确定了最佳磨削工艺,并且进行试验验证,为工程陶瓷材料磨削加工提供了依据.     

氮化硅陶瓷磨削表面质量的建模与预测

目的提升氮化硅陶瓷加工质量和效率,提高粗糙度模型预测精度。方法提出塑性与塑-脆性去除转变临界切深hc1和塑-脆性与脆性转变临界切深hc2,然后对原有模型进行修正,并引入塑性去除粗糙度修正系数φ1、τ1和塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2、τ2,建立基于不同去除方式的粗糙度Ra预测模型,后通过磨削实验对系数进行求解,并得出磨削参数对粗糙度和表面形貌的影响。结果塑性去除粗糙度修正系数φ1=5.872×10^-6、τ1=0.1094,塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2=1.299×10^-5、τ^2=0.1582。砂轮线速度vs由30 m/s增大到50 m/s,粗糙度Ra由0.366μm减小到0.266μm,去除方式由脆性断裂向塑性变形转变,表面质量变好。磨削深度ap由5μm增大到45μm,粗糙度Ra由0.252μm增大到0.345μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。工件进给速度vw由1000 mm/min增大到9000 mm/min,粗糙度Ra由0.227μm增大到0.572μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。模型预测值与实验值的相对误差δ在2.1%~8%之间。结论在加工中应控制磨削深度和工件进给速度,适当提高砂轮线速度,以保证加工精度和效率。基于不同去除方式的粗糙度预测模型,可较为精准地预测实际加工情况。     

基于PMAC-PC的精密加工系统的设计与实现

介绍了应用PMAC(Programmable Multi—Axis Controller)-PC作为核心控制器，设计集成了一套新型精密加工系统。研究了直线电机的伺服控制技术和电主轴的设计制造等问题。结合直线电机的微量往复进给运动和电主轴的高速性能，实现了对椭圆零件的高速精密加工。为推动高速高精度数控机床制造技术的发展打下基础。     

旋转超声磨削氧化锆陶瓷孔的质量控制研究

目的 确定在旋转超声磨削加工下使氧化锆陶瓷出孔端面崩边面积最小时的最优磨削参数,并证明在工件底部加辅助支撑抑制崩边策略的合理性,为实际生产提供理论指导.方法 以出孔端面崩边面积与加工后理想孔面积之比Hd值作为出孔质量评价指标.首先对氧化锆陶瓷进行孔磨削正交实验,实验设置为三因素四水平,因素分别为主轴转速、进给速度及超声波振幅,得到各因素对Hd值的影响趋势及初步预测最优磨削参数组合;其次利用单因素实验,进一步分析各因素对Hd值的影响及确定最优的磨削参数范围;最后通过在工件底部加辅助支撑来进一步降低Hd值.结果 通过实验得到最优的加工参数范围,主轴转速为15000～17000 r/min,进给速度为0.5～0.6 mm/min,超声波振幅为6～8μm时,可将Hd值控制在3.308×10-3以内.采用辅助支撑后,Hd值最多可再降低11.83％.结论 旋转超声磨削加工下,氧化锆陶瓷出孔Hd值随主轴转速、进给速度和超声波振幅的增加呈先减小、后增大的趋势,在保证进给速度最优时,适当提高主轴转速及超声波振幅有助于提高出孔表面质量,并可提高加工效率.采用在工件下方加辅助支撑的策略,能有效降低出孔端面崩边面积,并从理论和实验上证明其可行性.     

金刚石油石超精加工氧化锆陶瓷轴承沟道的仿真与实验研究

用ABAQUS软件建立金刚石油石超精加工氧化锆陶瓷轴承沟道有限元模型,分析其加工机理,并利用金刚石油石对氧化锆轴承沟道进行超精加工,获取超精加工后沟道表面粗糙度及表面形貌,研究超精加工应力对氧化锆轴承沟道表面质量的影响。结果表明:工件切线速度由150 m/min增加到450 m/min,表面应力减小,表面粗糙度值由0.091 2 μm下降到0.059 3 μm,随后增大;油石压力由0.2 MPa增加到0.8 MPa,表面应力增大,表面粗糙度值由0.194 2 μm下降到0.032 2 μm;当金刚石油石的长、短行程摆动速度增加,轴承沟道表面应力增大,其表面粗糙度值分别由0.071 6 μm增加到0.085 8 μm和0.062 7 μm增加到0.100 8 μm。适当提高工件切线速度、油石压力、长行程摆荡速度,降低短行程振荡速度有助于改善加工质量。      

PTFE/Si3N4配副摩擦磨损试验研究与机理分析

为探究干摩擦下聚四氟乙烯（PTFE）对氮化硅（Si3N4）陶瓷材料的减摩润滑效果，用销块式高温摩擦磨损试验机进行不同温度和载荷下的滑动摩擦磨损试验，通过扫描电镜观察对偶件表面形貌，分析其磨损机制和润滑机理。结果表明：随温度的增加，摩擦因数和磨损率均先降后升；随载荷的增加，摩擦因数先降后升，磨损率逐渐升高。PTFE的磨损类型为黏着磨损，在摩擦过程中在对偶件表面生成不同形态的PTFE转移膜，在室温（25℃）下，转移膜以片状形式存在，随温度和载荷的增加，转移膜以细丝状形式存在，适当提高温度和载荷有利于生成表面完整和润滑性较好的转移膜，但温度和载荷过高会引起转移膜断裂和灼烧。因此，合理控制温度和载荷参数，可使PTFE减摩润滑效果最佳，为其在全陶瓷轴承中润滑提供指导依据。     

石墨烯润滑油润滑下摩擦副摩擦因数预测模型

轴承摩擦状态很复杂，且以滚动摩擦为主，滚动摩擦因数的精确计算或者测量都很困难。针对轴承滚动摩擦因数难以测量的问题，对与滚动摩擦因数密切关联的滑动摩擦因数进行了试验和预测研究，提出了一种最佳滑动摩擦因数的预测网络模型。首先，在石墨烯润滑油润滑工况下，进行了Si₃N₄-GCr15摩擦副的摩擦磨损试验，获得了不同工况下石墨烯质量分数下的滑动摩擦因数；然后，提出了广义回归神经网络(GRNN),并运用遗传算法(GA)优化得到了光滑因子(σ),获得了最佳滑动摩擦因数的预测网络模型GA-GRNN;最后，对测试集预测结果与其他预测模型预测结果进行了预测效果验证，并结合验证集预测结果进行了预测模型的应用验证。研究结果表明：与常规GRNN模型以及误差反馈(BP)神经网络模型相比，GA-GRNN模型的摩擦因数预测准确度更高，且其预测误差更小；GA-GRNN模型的验证集预测值很接近真实值，预测值平均准确率达到了92.30%,预测相对误差在[0.000 990 17,0.008 324 9]区间内，对滑动摩擦因数预测效果良好。该结果可为轴承滚动摩擦因数的预测提供基础。     

中空锚杆生产车间三维虚拟监控系统设计研究

借助数字孪生技术，以Unity3D平台为基础，基于MQTT协议的实时数据传输方法与边缘物联网关设备，设计开发了一种能实时反应锚杆生产车间加工状态的三维虚拟监控系统，通过采用工业物联网技术，可以实现车间设备实时数据的上传，大大简化了系统的结构。