陶瓷材料磨削强时变特性机理研究

During the grinding of engineering ceramics, the grinding wheel itself exhibits dramatic time dependent behavior. This occurs due to the variation of the micro-topographical and mechanical properties on the wheel surface. Therefore, the study on the wheel's time dependent properties will be critical for the process stability and product reliability. From the process modeling perspective, this involves the modeling of the time depenet grinding processes, which helps reveal the dynamic change in the grinding processes at the micro-level. In this project, the machanis of the material removal mechanism is studied, which helps quantify the micro-load in the wheel-workpiece interaction zone. In addition, with the assistance of the digital grinding wheel model, the time dependent behavior occures on the wheel surface is calculated. Therefore, the macro-wheel wear and the resultant workpiece profile accuracy could be deduced. Finally, to verify the entire process modeling and accomplish better process quality control, an on-site grinding process monitoring and diagnosis system will be developed. Generally speaking, the research in this project when accomplished will promote the application of precision grinding of engineering ceramics for better productivity and higher quality.

本申请针对“培育项目”的明确目标课题－26. “陶瓷材料磨削强时变特性机理研究”提出，针对难加工氧化铝陶瓷精密磨削过程的强时变特性机理展开研究，从而得到超精密磨削过程中磨削弧区非均匀载荷的时变历程所诱发的面型精度演化特性，并展开超精密磨削过程中材料特性、工艺参数、装备性能等因素与加工质量间的匹配性规律的研究，获得磨削过程强时变特性的主动抑制方法，从而实现精密内孔坐标磨削极端面型精度（圆柱度小于1μm）的稳定实现。本课题将联合中国工程物理研究院制造工程研究所的科研人员共同完成，最终研究成果包括研究报告、高水平论文、磨削过程多尺度数值模拟程序与实验验证方法、磨削面型精度保障系统与方法等。

本项目针对难加工氧化铝陶瓷精密磨削过程的强时变特性机理展开研究，从而得到超精密磨削过程中磨削弧区非均匀载荷的时变历程所诱发的面型精度演化特性，并展开超精密磨削过程中材料特性、工艺参数、装备性能等因素与加工质量间的匹配性规律的研究，获得磨削过程强时变特性的主动抑制方法，从而实现精密内孔坐标磨削极端面型精度（圆柱度小于1μm）的稳定实现。在本项目中，主要针对：1)典型陶瓷材料磨削过程中材料去除的机理及其诱发的磨料损伤机制；2）研究由非均匀性磨削弧区微观载荷诱发的砂轮时变特性机理及其主动抑制方法；3）精密磨削过程中材料特性、工艺参数、装备性能等因素与加工质量间关联及匹配原理；4）磨削过程多尺度数值模拟与实验验证方法等方面开展了研究。通过上述研究，主要得到了以下几方面的结果：1）揭示了超硬磨料内部结构随磨削过程演化的机制，从而揭示了在各磨削状况下磨料损伤及其诱发磨削过程变化的原理；2）开发了基于数字化砂轮模型以及运动学分析的三维磨削过程仿真软件；3）针对基座内孔磨削过程展开了实验研究，并建立了基于智能群算法的多目标多序磨削优化模型。上述研究内容的完成，对于实现多序磨削过程的数字化设计以及智能优化具有十分重要的意义，并将现有的内孔磨削效率由原来的148分钟减少至100分钟以内，质量一致性稳定在1μm以内。本项目由清华大学联合中国工程物理研究院制造工程研究所共同完成，工作内容涵盖了磨削过程多尺度数值模拟程序与实验验证方法、磨削面型精度保障系统与方法等方面，并已经完成研究报告1份、发表/录用高水平论文10篇（另有2篇文章在审）、授权专利4项，新申报专利1项。