金刚石砂轮节块磨削SiC表面形貌预测与实验研究

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碳化硅陶瓷材料由于其优越的物理化学性能使其的应用领域越来越广泛,但同时由于陶瓷材料的高硬度、高脆性、低断裂强度的物理特性,导致其在加工过程中容易产生表面以及亚表面裂纹,影响其工件表面加工质量,使其应用受限。为了抑制碳化硅陶瓷材料加工过程中表面裂纹的产生,目前对碳化硅陶瓷材料的研究主要集中在磨削去除机理、磨削工艺等方面,而对加工成型后的工件表面形貌研究不足,材料表面形貌最直接的体现在表面粗糙度,表面粗糙度对零件的影响主要包括耐磨性、表面美观度、表面耐腐蚀性、接触刚度以及材料抗疲劳强度等方面。而磨削过程主要是由随机分布在砂轮表面的大量磨粒共同参与切削去除材料的过程,本文基于从单颗、两颗以及随机分布的多颗磨粒对碳化硅工件材料的磨削仿真分析出发,研究磨粒的形状、尺寸、位置分布等因素对成型碳化硅工件表面形貌的影响。本文的主要研究内容如下:(1)进行碳化硅陶瓷材料纳米划擦试验,研究碳化硅脆性去除过程,与建立的划擦仿真模型计算结果进行对比,验证仿真计算模型的正确性。(2)对不规则金刚石磨粒形状进行仿真建模,基于分别考虑不规则磨粒的切削刃方向以及两颗磨粒位置分布对单颗以及两颗磨粒对滑擦沟槽形貌形貌的影响。(3)基于实验用金刚石微粉以及自主烧结制成的砂轮结块,考虑磨粒大小、位置、切削刃以及磨粒相对结合面的有效突出高度,对砂轮结块进行仿真建模;基于单颗磨粒以及两颗磨粒划擦仿真三维形貌,通过神经网络算法对单颗以及两颗磨粒滑擦沟槽宽度以及深度值进行预测,基于所建立的砂轮节块模型,提取磨粒位置分布数据,对多颗随机磨粒滑擦后的工件表面形貌进行预测。进行砂轮节块滑擦实验,并对滑擦过后形成的工件表面形貌进行检测,并与基于神经网络算法的工件表面形貌预测结果进行对比,验证所建立的随机多颗磨粒滑擦工件表面形貌预测模型的正确性。
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