光学自由曲面表面形貌的预测算法及仿真研究

发布时间：2017-06-02 23:17

  本文关键词：光学自由曲面表面形貌的预测算法及仿真研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：光学自由曲面是一种非回转对称、形状不规则的非球面，在光学系统中，它具有简化结构、改善性能、减少系统调试的复杂性等优点，基于这些优点，光学自由曲面被广泛应用在工业领域和国防领域。目前，在加工光学自由曲面的方法中，应用最多的是基于快速刀具伺服（FTS）的金刚石车削，近几年国内外对FTS的研究都取得了一定的进展。光学自由曲面的表面面形精度决定了其使用性能，所以如何能提高加工工件的面形精度是目前研究的热点问题之一，而表面形貌是衡量表面面形精度一个重要指标，所以对表面形貌进行预测及仿真对光学自由曲面的实际加工具有一定的指导意义。 论文通过对基于FTS的金刚石车削加工光学自由曲面进行研究，对刀具的刀尖形状及刀具几何参数进行了选择；针对课题组已研制的两轴直线型FTS装置，采用恒径向进给的刀具路径规划方法，推导出两种以不同加工参数为变量的刀具路径生成算法，并根据这两种算法得到了各自的刀具路径轨迹。 论文对光学自由曲面表面形貌的形成机理进行了分析，得出表面残留面积高度是影响表面形貌形成的一个重要因素。针对光学自由曲面表面存在的凹曲面、凸曲面和平面，分别建立了三种情况下理论表面残留面积高度的数学模型；由于加工光学自由曲面属于超精密加工范畴，考虑到实际加工中最小切削厚度的影响，建立了超精密加工光学自由曲面的实际最大残留高度的数学模型。将实际残留面积高度与刀具路径规划相结合，提出了一种新的表面形貌预测算法，并根据预测算法利用Visual Studio软件和MATALB软件以环曲面为例进行了表面形貌的仿真。 通过对表面形貌的测量及评定方法的分析，研究了采用面形误差对自由曲面表面形貌进行评价的方法，选取常用的评定参数波峰波谷值（PV值），并通过数据计算，得到了加工光学自由曲面的切削参数（主轴转速、进给速度）以及刀具几何参数（刀尖圆弧半径）对工件表面面形误差的影响规律。 综合论文的研究工作，根据实际加工情况，选用合适的刀具路径算法时，能够提高加工效率；应用推导的表面形貌预测算法并与刀具路径轨迹相结合，，能更好的仿真出实际加工后工件的表面形貌；通过数据计算得到了主轴转速、进给速度以及刀尖圆弧半径对面形误差的影响规律，为实际加工时切削工艺参数的选取提供了理论依据，结合实际加工自由曲面的情况，当选取的较高的主轴转速、较小的进给速度以及较大的刀尖圆弧半径时，就能够获得较好的工件表面。
【关键词】：光学自由曲面 预测算法 表面形貌 仿真 快速刀具伺服
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH161.1;TG51
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 光学自由曲面加工的刀具路径规划13-14
• 1.2.2 光学自由曲面的表面形貌预测14-17
• 1.3 论文的主要研究内容17
• 1.4 论文的组织结构17-20
• 第2章 FTS车削光学自由曲面的刀具路径算法20-36
• 2.1 FTS车削光学自由曲面的刀具选取20-26
• 2.1.1 刀具材料的选择21-22
• 2.1.2 刀尖轮廓的选择22-23
• 2.1.3 刀具参数的选择23-26
• 2.2 刀具路径生成算法26-34
• 2.2.1 刀位点与刀触点的关系26-28
• 2.2.2 刀具路径生成算法28-34
• 2.3 本章小结34-36
• 第3章 自由曲面的三维表面形貌预测算法36-54
• 3.1 加工表面的残留面积高度生成机理36-38
• 3.2 FTS车削表面残留高度的建模38-43
• 3.2.1 FTS车削时工件表面理论残留高度38-40
• 3.2.2 FTS车削时工件表面实际最大残留高度40-43
• 3.3 三维表面形貌的预测算法43-46
• 3.4 表面形貌的仿真实例46-52
• 3.4.1 环曲面的理论模型46-47
• 3.4.2 光学零件的表面形貌仿真47-52
• 3.5 本章小结52-54
• 第4章 对工件表面形貌的评定及分析54-72
• 4.1 三维表面形貌的测量54-55
• 4.2 三维表面形貌的评定55-58
• 4.2.1 三维表面评定的粗糙度参数57-58
• 4.2.2 三维表面评定的面形误差58
• 4.3 三维表面面形误差的分析和计算58-70
• 4.3.1 主轴转速对面形误差的影响59-63
• 4.3.2 进给速度对面形误差的影响63-66
• 4.3.3 刀尖圆弧半径对面形误差的影响66-70
• 4.4 本章小结70-72
• 第5章 全文总结与展望72-74
• 5.1 本文的研究工作及结论72-73
• 5.2 未来研究工作展望73-74
• 参考文献74-78
• 在学期间的科研成果及发表的学术论文78-80
• 致谢80

【参考文献】

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本文编号：416779