脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法技术

本发明专利技术提出一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，通过对单颗磨粒的运动轨迹和切削表面形貌进行分析，确定单个旋转周期内发生塑-脆性转变的临界切削深度和最大切削深度，进而分别确定塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段内的平均切削深度、平均切削力，对比分析所有磨粒的实际去除体积和单颗磨粒的理论去除体积，确立参与加工的有效磨粒数目，再综合考虑刀具磨损、切削温度及机床刚度的影响并引入综合影响系数K，建立切削力F的预测模型，最后切削力F的预测模型，对不同加工参数下的切削力进行预测。利用本发明专利技术的预测方法，其预测结果更加符合实际加工状况，可显著提高脆性材料超声振动侧面磨削切削力的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法
本专利技术涉及超声振动磨削加工领域，特别是针对脆性材料的一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法。技术背景陶瓷等脆性材料具有良好耐磨损、耐腐蚀性、生物相容性以及高温热稳定性等优点，因而被广泛应用于航空航天、精密仪器以及医学修复领域。但同时，这类材料的硬度高、断裂韧性低的特点，决定了其加工过程比较困难。因此，现有技术中通常使用超声振动侧面磨削技术来实现脆性材料的加工，以提高脆性材料的加工效率和加工质量。超声振动侧面磨削脆性材料的过程中，切削力这一因子直接影响了切削加工过程中的稳定性以及加工后工件的表面/亚表面质量，因此需要对加工过程中切削力进行预测和分析，以实现脆性材料的低损伤加工。目前切削力预测方法主要有基于智能算法的切削力预测、基于经验公式的切削力预测以及基于理论分析的切削力预测。基于智能算法进行切削力预测过程中，例如采用BP神经网络、粒子群算法以及蚁群算法等算法进行预测时，对样本量要求较大，预测误差与样本量直接相关，样本量过小直接导致预测误差大，而且预测过程不能考虑到实际的加工工况；基于经验公式的切削力预测，预测结果的准确性主要取决于所采用经验公式的类型，通过对实验数据进行回归分析，从而得到切削力经验公式的指数或系数，但此种方法通常只考虑到切削参数的影响，不能反映振动参数、工件材料性能等对切削力的影响。目前已有的基于理论分析的切削力预测方法，例如ZhangCL,ZhangJF,FengPF.等人提出的Mathematicalmodelforcuttingforceinrotaryultrasonicfacemillingofbrittlematerials，载于TheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2013,69(1-4)，在其提出的数学模型中仅考虑材料的脆性断裂去除，对材料的塑性流动去除阶段不予考虑，同时，也未能考虑参与切削加工的有效磨粒数目，与实际加工过程吻合度不高，导致预测精度欠佳。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在针对现有切削力预测方法未能考虑材料塑性流动去除阶段以及假设所有磨粒都同时参与切削加工，不能反映真实加工状况的问题，提出一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，实现脆性材料超声振动侧面磨削过程中切削力的准确预测。本专利技术的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。为达成上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，包括以下步骤：步骤1、临界切削深度agc和最大切削深度agmax的确定，即根据单个旋转周期内单颗磨粒的运动轨迹和切削表面形貌，分别确定塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段、发生塑-脆性转变时的临界切削深度agc以及最大切削深度agmax；步骤2、建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的理论关系式，即根据单个旋转周期内切削深度的变化，建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的理论关系式；步骤3、确定塑性流动去除阶段的平均切削深度aaved和平均切削力Fds，即根据塑性流动去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与等效划痕体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaved，将平均切削深度aaved代入步骤2中建立的理论关系式中，得到塑性流动去除阶段平均切削力Fds；步骤4、确定脆性断裂去除阶段的平均切削深度aaveb和平均切削力Fbs，即根据脆性断裂去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与划痕等效体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaveb，将平均切削深度aaveb代入步骤2中建立的理论关系式中，得到脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs；步骤5、计算参与加工的有效磨粒数目Na，即根据单个旋转周期内，切削加工中所有磨粒的实际去除体积Va与单颗磨粒的理论去除体积Vt的关系，计算得到参与加工的有效磨粒数目Na；步骤6、建立切削力F的预测公式，即基于前述步骤4和步骤5中求得的单颗磨粒在塑性流动去除阶段的平均切削力Fds、在脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs以及有效磨粒数目Na，建立切削力F与综合影响系数K、加工参数、振动参数、材料性能参数以及刀具参数之间的关系式；步骤7、前述步骤6中综合影响系数K的取值计算，即采用事先标定的方式：通过多次超声振动侧面磨削脆性材料，并利用测力仪获取切削力数据，再根据前述步骤6的预测公式求得多组综合影响系数K，以各组综合影响系数的平均值作为最终的K值，将其代入步骤6所建立的预测公式，得到最终的切削力F的预测公式；步骤8、根据前述步骤7所获得的最终切削力F的预测公式，对不同加工参数下的切削力进行预测。由以上技术方案可知，本专利技术提出的脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，与现有技术相比，其显著优点在于：(1)同时考虑到脆性材料超声振动侧面磨削过程中的塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段，更加符合实际加工过程；(2)通过对所有磨粒的实际去除体积和单颗磨粒的理论去除体积进行分析，提出了更加符合实际切削过程的有效磨粒计算公式；(3)考虑到加工过程中的刀具磨损、切削温度和机床刚度的影响，引入了综合影响系数K来表征此类因素对切削力的影响；(4)分别对塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段的理论划痕体积与等效划痕体积进行分析，提出了平均切削厚度计算公式，并基于此建立了切削力的预测方法，为切削力预测提供了一种新思路。通过以上四点考虑，使得计算过程更加符合实际加工状况，提高了脆性材料超声振动侧面磨削过程中的切削力预测精度。附图说明图1为本专利技术一实施方式的脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法的示例性流程图。图2为脆性材料超声振动侧面磨削加工过程示意图。图3为单颗磨粒切削深度变化示意图。图4为塑性流动去除阶段单颗磨粒理论划痕体积与等效划痕体积示意图。图5为脆性断裂去除阶段单颗磨粒理论划痕体积与等效划痕体积示意图。具体实施方式为了更了解本专利技术的
技术实现思路
，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。本专利技术的脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，适用于陶瓷类、玻璃类等脆性材料的超声振动侧面磨削加工，本实施例以氧化锆陶瓷的超声振动侧面磨削为例，其加工形式如图2所示，所用刀具为金刚石磨粒刀具，刀具随主轴旋转并作轴向的超声频振动，且刀具作进给运动。图中，标号1表示金刚石磨粒，金刚石磨粒刀具的具体参数、氧化锆陶瓷的主要性能参数以及振动参数如下表1所示。表1磨粒尺寸b126μm维式硬度HV12000MPa磨粒顶角aπ断裂韧性KIC6MPam1/2磨粒密度ρ3.25×10-3g/mm3泊松比v0.22刀具半径Ro3.5mm弹性模量E210GPa振动频率fV20.5KHz振动幅度A5μm显然，这些参数是由金刚石磨粒刀具的具体型号、氧化锆陶瓷(脆性工件材料)的固有参数和超声振动装置的设置决定的，上述表中的参数并非是对本专利技术的限制。如图1所示，根据本专利技术的实施例，一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，其实现具体包括以下步骤：步骤1、临界切削深度agc和最大切削深度agmax的确定，即根据单个旋转周期内单颗磨粒的运动轨迹和切削表面形貌，分别确定塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段、发生塑-脆性转变时的临本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、临界切削深度agc和最大切削深度agmax的确定，即根据单个旋转周期内单颗磨粒的运动轨迹和切削表面形貌，分别确定塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段、发生塑‑脆性转变时的临界切削深度agc以及最大切削深度agmax；步骤2、建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的关系式，即根据单个旋转周期内切削深度的变化，建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的关系式；步骤3、确定塑性流动去除阶段的平均切削深度aaved和平均切削力Fds，即根据塑性流动去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与等效划痕体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaved，将平均切削深度aaved代入步骤2建立的关系式中，得到塑性流动去除阶段平均切削力Fds；步骤4、确定脆性断裂去除阶段的平均切削深度aaveb和平均切削力Fbs，即根据脆性断裂去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与等效划痕体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaveb，将平均切削深度aaveb代入步骤2建立的关系式中，得到脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs；步骤5、计算参与加工的有效磨粒数目Na，即根据单个旋转周期内，切削加工中所有磨粒的实际去除体积Va与单颗磨粒的理论去除体积Vt的关系，计算得到参与加工的有效磨粒数目Na；步骤6、建立切削力F的预测公式，即基于前述步骤4和步骤5中求得的单颗磨粒在塑性流动去除阶段的平均切削力Fds、在脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs以及有效磨粒数目Na，建立切削力F与综合影响系数K、加工参数、振动参数、材料性能参数以及刀具参数之间的关系式；步骤7、前述步骤6中综合影响系数K的取值计算，即采用事先标定的方式：通过多次超声振动侧面磨削脆性材料，并利用测力仪获取切削力数据，再根据前述步骤6的预测公式求得多组综合影响系数K，以各组综合影响系数的平均值作为最终的K值，将其代入步骤6所建立的预测公式，得到最终的切削力F的预测公式；步骤8、根据前述步骤7所获得的最终的切削力F的预测公式，对不同加工参数下的切削力进行预测。...

【技术特征摘要】
1.一种脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、临界切削深度agc和最大切削深度agmax的确定，即根据单个旋转周期内单颗磨粒的运动轨迹和切削表面形貌，分别确定塑性流动去除阶段和脆性断裂去除阶段、发生塑-脆性转变时的临界切削深度agc以及最大切削深度agmax；步骤2、建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的关系式，即根据单个旋转周期内切削深度的变化，建立单颗磨粒切削力Fn与切削深度ag的关系式；步骤3、确定塑性流动去除阶段的平均切削深度aaved和平均切削力Fds，即根据塑性流动去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与等效划痕体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaved，将平均切削深度aaved代入步骤2建立的关系式中，得到塑性流动去除阶段平均切削力Fds；步骤4、确定脆性断裂去除阶段的平均切削深度aaveb和平均切削力Fbs，即根据脆性断裂去除阶段单颗磨粒的理论划痕体积与等效划痕体积的关系，确定该阶段的平均切削深度aaveb，将平均切削深度aaveb代入步骤2建立的关系式中，得到脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs；步骤5、计算参与加工的有效磨粒数目Na，即根据单个旋转周期内，切削加工中所有磨粒的实际去除体积Va与单颗磨粒的理论去除体积Vt的关系，计算得到参与加工的有效磨粒数目Na；步骤6、建立切削力F的预测公式，即基于前述步骤4和步骤5中求得的单颗磨粒在塑性流动去除阶段的平均切削力Fds、在脆性断裂去除阶段的平均切削力Fbs以及有效磨粒数目Na，建立切削力F与综合影响系数K、加工参数、振动参数、材料性能参数以及刀具参数之间的关系式；步骤7、前述步骤6中综合影响系数K的取值计算，即采用事先标定的方式：通过多次超声振动侧面磨削脆性材料，并利用测力仪获取切削力数据，再根据前述步骤6的预测公式求得多组综合影响系数K，以各组综合影响系数的平均值作为最终的K值，将其代入步骤6所建立的预测公式，得到最终的切削力F的预测公式；步骤8、根据前述步骤7所获得的最终的切削力F的预测公式，对不同加工参数下的切削力进行预测。2.根据权利要求1所述的脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，其特征在于，前述步骤3中，所述的塑性流动去除阶段的平均切削深度aaved计算步骤如下：步骤3-1：单个旋转周期内，单颗磨粒塑性流动去除阶段的理论划痕体积其中α为磨粒顶角，ld为塑性流动阶段的切削长度；步骤3-2：单个旋转周期内，单颗磨粒塑性流动去除阶段的等效划痕体积步骤3-3：通过使理论划痕体积Vds与等效划痕体积Vdse相等，确定平均切削深度3.根据权利要求1所述的脆性材料超声振动侧面磨削的切削力预测方法，其特征在于，前述步骤4中，所述的脆性断裂去除阶段的平均切削深度aaved计算步骤如下：步骤4-1：单个旋转周期内，单颗磨粒脆性断裂去除阶段的理论划痕体积其中lb为脆性断裂阶段的切削长度；步骤4-2：单个旋转周期内，单颗磨粒脆性断裂去除阶段的等效划痕体积步骤4-3：通过使理论划痕体积Vbs与等效划痕体积Vbse相等，确定平均切削深度4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑侃，肖行志，廖文和，孟恒，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32