陶瓷模具材料微细柱面阵列的高效精密磨削技术研究

发布时间：2020-10-29 11:26

　　 本文针对现有微细柱面透镜阵列模压模具加工过程中加工效率较低、磨削表面模型不具有通用性、复相陶瓷模具材料去除机理不明确及其加工表面形貌预测知识匮乏等问题,研究了金刚石砂轮表面微细阵列结构的微磨料水射流精密修整和RB-SiC模具材料高效率精密磨削的机理及工艺。提出了微磨料水射流修形过程中的驻留时间求解算法,通过金刚石砂轮的微磨料水射流修形实验,研究了修整工艺,揭示了微磨料水射流修整砂轮的机理。分析了复相陶瓷模具材料各相的力学行为差异,通过纳米压痕实验研究了RB-SiC模具材料各相的去除机理,建立了陶瓷模具材料表面粗糙度预测模型。建立了微细阵列砂轮表面形貌模型,揭示了精密磨削微细柱面透镜阵列模具的表面复映机理,优化了超精密磨削工艺。提出了陶瓷模具材料的粗精集成磨削工艺,进行了正弦型微细柱面透镜阵列的磨削实验,获得了高形状精度和高表面质量的模具表面。从而解决现有陶瓷模具材料微细柱面阵列超精密磨削加工制造中存在的加工效率低,面型精度和表面质量不易控制等关键问题。研究了微磨料水射流单一工艺参数和工艺参数间的交互作用对砂轮表面微细沟槽的去除深度和去除宽度的影响规律。结果表明在射流初始核心段内,去除深度和去除宽度随着射流压强的增加而增大,去除宽度随着靶距的增加而增大,靶距对去除深度影响较小;去除深度和去除宽度随着砂轮线速度的增加而减小;去除深度和去除宽度随着磨料流量和加工次数的增加而增大。建立了单位去除函数的理论模型,试验结果表明去除函数呈余弦分布,具有较好的稳定性。采用Tikhonov正则化算法求解驻留时间,应用边缘平滑延拓算法减小了算法中的边缘效应。应用加工预测曲线预报加工结果,修整试验结果表明修整试验的结果与理论预测值相吻合,偏差值可控制在0.6%以内。研究了微磨料水射流修整金刚石砂轮的机理,砂轮表面材料去除方式主要包括砂轮磨粒脱落和结合剂材料的塑性去除,造成这种选择性去除的原因是金属结合剂金刚石砂轮中金刚石磨粒和青铜结合剂的强度差异。获得了 RB-SiC中Si相和SiC相的脆塑转变临界深度,SiC相的脆塑转变临界深度低于Si相。静水压力导致Si相变,提高了 Si相的脆塑转变临界深度,有利于改善Si相的塑性加工性能。建立了 RB-SiC的磨削表面粗糙度解析模型,揭示了表面粗糙度值随着磨削表面塑性域磨削比例的增加而降低的影响规律。考虑了 RB-SiC材料各组成相的脆性域和塑性域去除机理的表面粗糙度模型预测误差为5.87%,远小于使用传统模型的预测误差,该模型对质量可控的RB-SiC精密磨削具有重要的应用价值。重构了砂轮表面三维形貌,建立了微细阵列结构砂轮的磨粒磨削运动模型,根据磨粒运动轨迹,数值模拟三维表面形貌。实验验证了不同磨削条件下表面形貌理论模型,比较了模拟表面微观形貌和磨削测量表面形貌之间的误差,结果表明仿真截面轮廓与实测截面轮廓吻合度高,轮廓高度特征预测精度为97.1%。研究了对刀误差和砂轮磨损量对正弦型微细柱面透镜阵列成形磨削面形误差的影响规律,应用微磨料水射流加工的微细阵列结构金属结合剂和树脂结合剂金刚石砂轮,采用粗精集成磨削方法,开展了微细柱面透镜阵列模具精密磨削实验研究。正弦型微细柱面透镜阵列的面型误差小于6 μm,表面粗糙度小于0.04 μm。金属结合剂和树脂结合剂砂轮的磨损量分别为90 nm和40 nm。因此,该方法可有效降低对刀误差和砂轮磨损对加工精度的影响,在保证加工质量的同时大幅提高磨削效率。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TG76
【部分图文】：

重要的应用［Ｗ】。例如，由??于本身结构的限制，半导体激光器快慢轴光强的非均匀分布影响了其使用效果。基于微??细柱面透镜阵列的整形匀束装置可以将高斯分布的光强改变为平顶光，提高光束质量。??准分子激光微透镜整形匀束装置的关键元件即为具有正弦型微细圆柱透镜阵列表面的??微小光学元件。光学玻璃ＣＭＡ具有高的透光率、折射率、抗湿度及热稳定性等优点，??服役时的光学性能显著优于同类树脂光学元件［４１，被广泛应用于高精度或极端环境下的??裸眼三维成像系统、大功率半导体激光阵列光束整形系统中（如图１－１）。微细柱面阵列??单元间距通常在毫米或微米级，面形精度和表面粗糙度要求分别在亚微米级和纳米级［５］。??光学玻璃是典型的硬脆材料，且转变温度Ｔｇ高达４００°Ｃ以上，玻璃ＣＭＡ光学元件的制??造难度远大于相同技术要求的树脂光学元件，使其进一步推广应用受到限制。如何高精??度、低成本、大批量和柔性地制造各种光学玻璃微细柱面透镜阵列是当前面临的最重要??的挑战之一［６］。??图１－１光学玻璃微细柱面透镜阵列及其应用??目前，比较成熟的光学玻璃微透镜阵列的加工技术有ＬＩＧＡ技术、电火花加工技术、??激光束加工技术、超精密机械加工（切削、磨削和抛光）技术和复制技术等［７，８］。其中，??１??

第１章绪论??Ｈ?赢?〇ｖ??（ａ）精密磨削后的陶瓷模具?（ｂ）复制成型的微细结构光学元件??＇ｐ?零件设＆和模具?：１Ｖ??ｍ?１?＾??光学元件??（Ｃ）微透镜阵列光学元件的复制加工链??图１－２?微透镜阵列光学元件的制造工艺链及样件［１７］??１．１．２微细柱面透镜阵列紐模具的超精密磨削技术研究现状??国内外针对光学微细柱面透镜阵列模压模具的超精密磨削加工幵展了大量的研究。??主要通过精密砂轮修整、新型工具的制备或优癣误差补偿新方法、磨削参数优化等途??径提高磨削加工微细柱面透镜阵列模具的精度和表面质量，其屮砂轮的精密在位修整是??超精密磨削微细柱面透镜阵列模具最关键的问题，其难点在于控制砂轮的轮廓精度和Ｍ??小尖端圆弧半径。目前各国学者们主要采用在位微细放电修整法［｜８，｜９］和数控对磨修整法??［｜９，２＜１］分别获得金属与树脂结合剂金刚石砂轮的ｖ型或圆弧形截面的精密修整。采用修??整后的金刚石砂轮，各国学者己在光学玻璃［２Ｑ］、碳化钨［２｜］、氮化硅和碳化硅［２２］等不同陶??瓷模具材料上开展了大量关于ｖ型槽和圆弧槽等简单形状微细结构的磨削试验研究。??日本Ｋｉｙｏｓｈｉ等［２３］尝试将导电ＣＶＤ金刚石薄膜应用于砂轮，并通过ＥＤＭ修整方法在薄??３??

山东大学博士学位论文??２．１．２砂轮修整深度数学模型??为实现微磨料水射流修整过程的精密控制，构建数学模型表示修整过程。由于影响??微磨粒水射流加工深度的因素很多，例如射流压强，靶距，磨料流量，材料性质等，修??整过程还存在不确定性因素，无法建立准确的解析模型。本文对磨料水射流修整过程作??了一些必要的简化和假设，采用线性方程组法建立砂轮修整深度与驻留时间的半经验模??型。??线性方程组法建模的过程是先将加工对象网格化为一系列的离散点，根据目标函数??得到各个驻留点的修整深度，然后同样对去除函数离散化处理［１〇８］，计算微磨料水射流??对作用范围内各个驻留点的修整深度，最后将射流在所有的驻留点对某一点的修整深度??叠加，叠加后获得的值即为该点的总修整深度值。据此原理建立各个驻留点的线性方程??组，进而通过求解线性方程组获得加工对象上各个点的驻留时间值。图２－１是驻留时间??算法流程。由图可知，通过将卷积计算转换为求解矩阵方程得到驻留时间函数ｔ〇〇。??（开始）??建立方程组?Ａ－ｔ?＝?ｂ??引入正则化参数ａ?｛Ａ＇Ａ?＋?ａＩ）－ｌ?＝?Ａ＇ｂ??求奇异值最小二乘??更新ａ?＜????＾——卜叫Ｉ；??求方程组新解?Ａ＂＝时―＋?Ｕ??（结束）??图２－１驻留时间算法流程图??１４??
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本文编号：2860837