Si3N4旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工表面微觀形貌創(chuàng)成機(jī)理及優(yōu)化技術(shù).pdf

1、Si3N4陶瓷具有優(yōu)良的物理性能和化學(xué)性能，被認(rèn)為最有希望在航空航天高溫條件下廣泛應(yīng)用的新型材料。但是當(dāng)加工表面微觀形貌較差時(shí)，高溫條件下 Si3N4陶瓷零部件表面與氣液混合相發(fā)生強(qiáng)烈擠壓摩擦而產(chǎn)生大量氣動(dòng)熱，導(dǎo)致零部件摩擦系數(shù)增大、強(qiáng)度降低等，甚至引起零部件失效。因此開(kāi)展 Si3N4陶瓷加工表面微觀形貌創(chuàng)成機(jī)理及優(yōu)化技術(shù)研究，提高加工表面質(zhì)量具有重要的研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工工藝是Si3N4陶瓷材料復(fù)雜零部

2、件制造的發(fā)展趨勢(shì)。Si3N4陶瓷具有較高的硬度和較低的斷裂韌性，其獨(dú)特的材料去除機(jī)理產(chǎn)生特殊的加工表面微觀形貌特征，且結(jié)構(gòu)復(fù)雜。針對(duì)旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工表面微觀形貌創(chuàng)成機(jī)理及優(yōu)化技術(shù)均未開(kāi)展深入研究，而這些理論及其技術(shù)是提高 Si3N4陶瓷材料加工表面質(zhì)量的重要基礎(chǔ)。本文從旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工表面微觀形貌創(chuàng)成機(jī)理理論研究出發(fā)，研究微觀形貌特征及其影響規(guī)律，建立微觀形貌與加工參數(shù)間映射模型，并最終實(shí)現(xiàn)加工工藝參數(shù)優(yōu)化。
　　為實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程中

3、磨粒運(yùn)動(dòng)宏觀力學(xué)理論與材料微觀力學(xué)機(jī)理結(jié)合，揭示加工表面微觀形貌創(chuàng)成機(jī)理，基于磨粒運(yùn)動(dòng)模型及超聲沖擊載荷作用下陶瓷材料動(dòng)力特性，研究Si3N4陶瓷旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工過(guò)程彈塑性動(dòng)力學(xué)響應(yīng)特性，分析沖擊載荷條件下Si3N4陶瓷材料性能變化。引入非局部理論構(gòu)造材料本構(gòu)模型，且對(duì)磨粒超聲振動(dòng)作用下小參數(shù)變化規(guī)律進(jìn)行研究。在此基礎(chǔ)上，研究非局部應(yīng)力場(chǎng)條件下中位裂紋和橫向裂紋擴(kuò)展條件。并基于單顆粒加工仿真和劃痕實(shí)驗(yàn)，分析 Si3N4陶瓷旋轉(zhuǎn)超聲磨削加

4、工表面微觀形貌形成機(jī)理。
　　研究加工表面微觀形貌分形特征?；诮y(tǒng)計(jì)分布分析 Si3N4陶瓷旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工表面微觀形貌特征。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)定性和定量研究，驗(yàn)證加工表面微觀形貌自相似性特征。利用差分盒維數(shù)法和雙毯覆蓋法計(jì)算微觀形貌灰度圖像，發(fā)現(xiàn)分形維數(shù)計(jì)算精度低。為提高分形維數(shù)計(jì)算精度，基于微觀形貌灰度圖像特點(diǎn)，提出基于周長(zhǎng)-體積關(guān)系的分形維數(shù)計(jì)算方法，并進(jìn)行精度驗(yàn)證?；诜中尉S數(shù)將加工表面微觀形貌奇異特征進(jìn)行提取。并研究主軸轉(zhuǎn)

5、速、切削深度、進(jìn)給速度以及切削力對(duì)分形維數(shù)的影響。
　　研究超聲振動(dòng)金剛石刀具對(duì)微觀形貌影響。為從切削力變化角度分析金剛石粒度、濃度和結(jié)合劑類(lèi)型對(duì)微觀形貌影響，在旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工機(jī)理研究基礎(chǔ)上，建立了工程陶瓷脆性域旋轉(zhuǎn)超聲磨削加工切削力數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)數(shù)學(xué)模型分析刀具參數(shù)與切削力關(guān)系，進(jìn)而研究對(duì)加工表面微觀形貌影響規(guī)律。同時(shí)，為了深入研究刀具參數(shù)對(duì)加工表面微觀形貌影響，研究不同參數(shù)刀具磨損機(jī)理和刀具磨損量。在此基礎(chǔ)

6、上分析不同加工狀態(tài)下微觀形貌變化。
　　為確立加工工藝參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，建立主軸轉(zhuǎn)速、切深、進(jìn)給速度、金剛石粒度、金剛石濃度、刀具結(jié)合劑類(lèi)型與加工表面微觀形貌間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用標(biāo)準(zhǔn)BP算法和引入動(dòng)量項(xiàng)的改進(jìn)BP算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)模型無(wú)法收斂于目標(biāo)誤差；而采用LM算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其預(yù)測(cè)結(jié)果離散型大。為解決這一問(wèn)題基于鮑威爾法提出一種改進(jìn)型BP算法，并對(duì)算法收斂速度和迭代精度進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)加工工藝參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約