一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法技术

本发明专利技术涉及一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，包括：获取单颗磨粒在超声椭圆振动辅助条件下的运动学特征；建立各磨削分力的数学模型，磨削分力包括：切屑变形力、磨粒切刃与工件滑擦的第一摩擦力以及切屑流出工件表面的第二摩擦力；每种磨削分力包括法向力、切向力和轴向力；基于各个磨削分力的数学模型，建立单颗磨粒磨削力初始模型，初始模型适用于无超声振动辅助的普通磨削、超声振动辅助磨削及超声椭圆振动磨削三种加工条件；基于磨削试验获取各加工条件下初始模型的模型参数，获得各加工条件下的单颗磨粒磨削力预测模型；采用预测模型预测磨削力。本发明专利技术可高效准确地对单颗磨粒磨削力进行预测，为材料磨削加工提供参考。料磨削加工提供参考。料磨削加工提供参考。

【技术实现步骤摘要】
一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法


[0001]本专利技术涉及超声振动辅助磨削加工领域，尤其涉及一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法。

技术介绍

[0002]以先进陶瓷、光学玻璃为代表的硬脆材料因具有高强硬度、低密度、耐高温、耐腐蚀、比刚度大等优良性能得到了广泛应用。一直以来，磨削是对硬脆材料进行机械加工的主要方式，但由于硬脆材料具有高硬脆性、低韧性的特点，属于难加工材料，所以常规的磨削方式在加工硬脆材料时往往会出现表面裂纹、亚表面损伤等现象，且砂轮磨损较严重、加工效率难以提高。超声振动辅助磨削在硬脆材料精密加工方面具有显著优势，如降低磨削力和磨削温度、提高材料去除率、减少砂轮磨损、提高加工表面完整性等。
[0003]磨削力是磨削加工中的一个重要参数，是加工过程的集中体现，也与磨粒磨损、工件加工质量存在密切的规律关系。研究磨削力对揭示加工机理并了解加工机理与加工结果的规律具有重要作用。从单颗磨粒角度研究磨削加工机理是一种简化而有效的手段，尽管与实际的磨削加工工艺有很大差别，但复杂的磨削过程是由若干个单颗磨粒在磨削区域的集成结果，且单颗磨粒不会受到其他磨粒的影响，很大程度上降低了研究难度。因此，利用单颗磨粒运动或加工机理建立磨削力预测模型是探究总磨削力的基础，对了解磨削过程具有很大帮助。尽管目前研究从不同角度构建了单颗磨粒磨削力预测模型，但并未形成完善体系，且预测的准确度和普适性都不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，以解决上述技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，包括如下步骤：
[0006]S100：基于超声振动原理，获取单颗磨粒在超声椭圆振动辅助条件下的运动学特征；
[0007]S200：基于磨削原理与超声椭圆振动对磨削力的影响规律，分别建立各磨削分力的数学模型，所述磨削分力至少包括：切屑变形力、磨粒切刃与工件滑擦的第一摩擦力以及切屑流出工件表面的第二摩擦力；每种所述磨削分力包括法向力、切向力和轴向力；
[0008]S300：基于各个所述磨削分力的数学模型，建立单颗磨粒磨削力初始模型，所述初始模型适用于无超声振动辅助的普通磨削、超声振动辅助磨削以及超声椭圆振动磨削三种加工条件；
[0009]S400：基于磨削试验获取各加工条件下所述初始模型的模型参数，获得各加工条件下的单颗磨粒磨削力预测模型；
[0010]S500：采用所述预测模型预测磨削力。
[0011]较佳地，步骤S100包括：
[0012]S110：根据砂轮与工件的位置建立三维坐标系M
‑
XYZ，获取单颗磨粒在坐标系M
‑
XYZ中的运动学方程，并基于所述运动学方程计算单颗磨粒在各坐标方向上的运动分速度v
x
、v
y
、v
z
；
[0013]S120：分别获取椭圆振动信号和组成所述椭圆振动信号的两个方向垂直的原始振动信号的表达方程，并求取各振动信号的振动速度v
u
、v
y1
、v
z1
；
[0014]S130：获取单颗磨粒在磨削弧区的合成速度v
e
；
[0015]S140：分别计算椭圆振动信号的振动速度v
u
和合成速度v
e
与磨削方向的夹角β、α，其中，β、α随时间t周期性变化。
[0016]较佳地，所述椭圆振动信号的振动速度v
u
和合成速度v
e
与磨削方向的夹角β、α的计算公式分别为：
[0017][0018][0019]其中，v
s
为砂轮线速度；t为运动时间；v
w
为工件进给速度；A
y
、A
z
分别为y、z方向的超声振幅，且A
z
/A
y
＝λ；w为超声振动角频率，w＝2πf，f为超声振动频率；分别为y、z方向振动的初始相位角，
[0020]较佳地，步骤S200中，建立所述切屑变形力的数学模型的方法包括：
[0021]S211：基于实际工作磨粒的几何模型，建立超声椭圆振动辅助条件下单颗磨粒的受力模型，进行力学分析；
[0022]S212：获取所述磨粒前刀面上的微小单元面积的切屑变形力dF
gc
、磨粒与工件接触的微小单元面积d
A
；
[0023]S213：对微小单元面积的所述切屑变形力dF
gc
作积分运算，获取切屑变形力F
gc
；
[0024]S214：基于步骤S100获取的运动学特征以及所述切屑变形力的法向力、切向力和轴向力的关系，获得所述切屑变形力的数学模型。
[0025]较佳地，步骤S200中，建立所述第一摩擦力的数学模型的方法包括：
[0026]S221：借鉴于通过磨削原理获取普通磨削下单颗磨粒由摩擦引起的法向力、切向力，通过摩擦二项式定理获取普通磨削的摩擦系数，可得具体加工条件下的摩擦系数μ：
[0027][0028]其中，d
s
为砂轮直径，为磨粒实际磨损平面与工件间的平均接触压强，p0为系数，能够通过试验得到，m、n为系数，取决于接触面的物理性能；
[0029]S222：计算振动条件和无振动条件的摩擦力之间的比值r，
[0030][0031]其中，ζ为物体宏观速度与振动速度的幅值之比；β为物体宏观速度与振动速度的夹角；τ为规范化时间，τ＝ωt；
[0032]S223：基于所述摩擦系数μ和比值r，获得所述第一摩擦力的数学模型。
[0033]较佳地，步骤S200中，建立所述第二摩擦力的数学模型的方法包括：
[0034]S231：基于所述第二摩擦力与所述切屑变形力存在摩擦系数的关系，求得所述第二摩擦力的数学模型。
[0035]较佳地，所述单颗磨粒的形状为截角八面体，所述单颗磨粒磨削力的初始模型是基于磨粒的几何形貌建立的。
[0036]较佳地，所述单颗磨粒磨削力初始模型为：
[0037][0038]其中，γ为磨粒侧面角；a为截角八面体的边长；θ为磨粒的负前角；a
p
为磨削深度；为系数。
[0039]较佳地，当r＝1、α＝0时，所述单颗磨粒磨削力初始模型为普通磨削加工条件下的单颗磨粒磨削力初始模型。
[0040]较佳地，步骤S400中，基于拟合法、代入法或遗传算法计算所述模型参数m、n、P0、F
p
、
[0041]与现有技术相比，本专利技术提供的超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法具有如下优点：
[0042]1、本专利技术基于单颗磨粒运动学规律建立磨削力预测模型，使单颗磨粒磨削力预测模型不局限于具体加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：基于超声振动原理，获取单颗磨粒在超声椭圆振动辅助条件下的运动学特征；S200：基于磨削原理与超声椭圆振动对磨削力的影响规律，分别建立各磨削分力的数学模型，所述磨削分力至少包括：切屑变形力、磨粒切刃与工件滑擦的第一摩擦力以及切屑流出工件表面的第二摩擦力；每种所述磨削分力包括法向力、切向力和轴向力；S300：基于各个所述磨削分力的数学模型，建立单颗磨粒磨削力初始模型，所述初始模型适用于无超声振动辅助的普通磨削、超声振动辅助磨削以及超声椭圆振动磨削三种加工条件；S400：基于磨削试验获取各加工条件下所述初始模型的模型参数，获得各加工条件下的单颗磨粒磨削力预测模型；S500：采用所述预测模型预测磨削力。2.如权利要求1所述的超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，其特征在于，步骤S100包括：S110：根据砂轮与工件的位置建立三维坐标系M
‑
XYZ，获取单颗磨粒在坐标系M
‑
XYZ中的运动学方程，并基于所述运动学方程计算单颗磨粒在各坐标方向上的运动分速度v
x
、v
y
、v
z
；S120：分别获取椭圆振动信号和组成所述椭圆振动信号的两个方向垂直的原始振动信号的表达方程，并求取各振动信号的振动速度v
u
、v
y1
、v
z1
；S130：获取单颗磨粒在磨削弧区的合成速度v
e
；S140：分别计算椭圆振动信号的振动速度v
u
和合成速度v
e
与磨削方向的夹角β、α，其中，β、α随时间t周期性变化。3.如权利要求2所述的超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，其特征在于，所述椭圆振动信号的振动速度v
u
和合成速度v
e
与磨削方向的夹角β、α的计算公式分别为：为：其中，v
s
为砂轮线速度；t为运动时间；v
w
为工件进给速度；A
y
、A
z
分别为y、z方向的超声振幅，且A
z
/A
y
＝λ；w为超声振动角频率，w＝2πf，f为超声振动频率；分别为y、z方向振动的初始相位角，4.如权利要求3所述的超声振动辅助磨削下基于单颗磨粒的磨削力预测方法，其特征在于，步骤S20...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴晨伟，张坤，殷振，苗情，曹自洋，卢金斌，汪帮富，
申请(专利权)人：苏州科技大学，
类型：发明
国别省市：