【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超精密加工，具体而言，涉及一种基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法。
技术介绍
1、半球谐振陀螺因具有高精度、长寿命、高可靠性以及抗电磁干扰能力强等优点，已成为航天飞行器、超音速战机、巡航导弹等尖端武器中最有应用前景的高性能惯性导航仪之一。作为半球谐振陀螺仪核心敏感器件，半球谐振子加工质量的好与坏直接影响半球谐振陀螺仪定位精度和导航功能。然而，半球谐振子自身结构特点使其成为典型复杂薄壁构件，常规加工方式不仅加工精度和加工质量难以保证，还易导致工具与工件因干涉而破碎。目前，使用小直径磨削工具进行斜轴加工已被证明是加工该类结构件的有效方法。需要注意的是，半球谐振子磨削时砂轮表面磨削点会随工件磨削位置变化而改变，导致砂轮不同位置磨损存在差异，进而对被加工件表面质量产生影响。基于此，实时掌握半球谐振子磨削时工件表面质量演变规律对后续磨削参数优化和装配件使役性能提升至关重要。而现有方法超精密磨削半球谐振子时，砂轮不同磨削位置的磨损差异会引起工件表面质量发生变化。目前半球谐振子表面质量以离线检测为主，由于常规离线测量存在检测效率低、测量结果受人为主观因素影响等缺点，因此亟需基于磨削比在位预测半球谐振子表面质量的方法。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：
2、现有的半球谐振子表面质量离线测量方法存在检测效率低、测量结果受人为主观因素影响的问题。
3、本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案：
4、本专利技术提供了一种基于磨
5、步骤一、将待加工工件装夹在超精密加工机床上，并进行磨削对刀；
6、步骤二、梯度确定多组磨削参数并开展磨削实验，求解磨削比；
7、步骤三、构建磨削比与磨削参数模型，根据磨削参数和磨削比数据对模型进行多元回归，并对模型进行求解，所述磨削比与磨削参数模型为：
8、
9、式中，vs、vg分别为砂轮和工件转速，单位：rpm；ves、veg分别为磨削点砂轮和工件线速度，单位：m/s；+/-表示磨削点砂轮与工件线速度方向相反/相同；f为进给速率，单位：mm/s；k，a，b，c分别为磨削比模型中待求证系数；
10、步骤四、对步骤二磨削实验得到的工件表面质量进行检测，根据磨削比对工件表面质量的影响关系，确定任意磨削比下的工件表面质量；
11、步骤五、基于磨削比与磨削参数模型对待分析加工参数下的磨削比进行计算，进一步预测半球谐振子的表面质量。
12、进一步地，步骤一中所述待加工工件采用与半球谐振子材料相同的熔石英玻璃棒。
13、进一步地，步骤二中所述磨削参数包括：砂轮转速、工件转速、单次磨削深度、进给速率和c轴转角。
14、进一步地，步骤三中所述磨削比与磨削参数模型的构建过程为：
15、步骤三一、砂轮的体积磨削比g为砂轮进入稳定磨削阶段单位时间内工件材料去除体积与砂轮磨损体积比：
16、g＝vg/vs (1)
17、式(1)中，vg为工件材料去除体积，mm3；vs为砂轮磨损体积，mm3；
18、根据磨削深度和磨削长度计算工件材料去除体积，如式(2)所示：
19、vg＝π·d·(d-dm)·l (2)
20、式中，d与dm分别为熔石英玻璃棒磨削前后的直径尺寸；
21、步骤三二、测量磨削前后砂轮同一位置的轮廓形貌，根据轮廓尺寸变化计算砂轮磨损aw，利用等式(3)求解砂轮磨损体积vs：
22、vs＝π·(2r- aw)·aw·dl (3)
23、其中，r为砂轮磨削点到砂轮旋转轴线距离，dl为砂轮磨削带宽度；
24、步骤三三、计算磨削距离r如式(5)所示：
25、λ＝arccos(sin(ang)·sin(beta))-beta (4)
26、r＝r·sin(λ+beta) (5)
27、计算磨削带宽度dl，如式(6)表示：
28、dl＝arcsin(sqrt(r2-(r-ap)2)/r) ·r (6)
29、其中，r为砂轮半径，ang为砂轮c轴转角，ap为砂轮单次磨削深度，beta为砂轮倾斜角度；
30、结合公式(1)至(6)，构建得到所述磨削比与磨削参数模型。
31、进一步地，步骤三二中将砂轮不同磨损区域对应的磨损取均值作为砂轮磨损体积。
32、进一步地，步骤三中所述根据磨削参数和磨削比数据对模型进行多元回归，并对模型进行求解，具体为：
33、对磨削比与磨削参数模型两侧同时取对数运算，得到：
34、lgg＝lgk+alge+blgap+clgf (7)
35、其中，令e＝(1±veg/ves)；
36、依次设y＝lgg、x1＝lgk、x2＝lge、x3＝lgap、x4＝lgf，得到：
37、y＝x1+a·x2+b·x3+c·x4 (8)
38、由于式(8)为多元线性方程，根据磨削参数和磨削比数据进行多元线性回归分析，对磨削比模型中未知参数进行求解。
39、进一步地，步骤三中通过regress函数进行多元线性回归分析。
40、进一步地，步骤四中所述工件表面质量的评价指标包括表面粗糙度和表面形貌。
41、进一步地，步骤四中根据的磨削比对工件表面质量的影响关系，包括：一、根据磨削比对工件表面粗糙度的影响关系，即：根据工件表面粗糙度ra随磨削比的减少呈上升趋势；二、根据磨削比对工件表面形貌的影响关系，即：根据随着磨削比减小，工件表面材料由脆塑性域混合去除转变为脆性域去除为主，且脆性域去除范围逐渐扩大，而随着磨削比增大，工件表面形貌趋向于平滑，且表面缺陷减少。
42、进一步地，步骤四还包括假设任意磨削比下的工件表面质量为已知相邻磨削比对应工件表面质量的中间状态，通过线性插值对任意磨削比下的工件表面质量进行计算。
43、相较于现有技术，本专利技术的有益效果是：
44、本专利技术构建的磨削比与磨削参数模型，通过实验证明可实现利用磨削比准确在位预测半球谐振子表面质量的效果，进一步用于确定不同磨削参数对磨削比的影响权重，为后续磨削过程中的参数优化提供技术指导，从而为实现半球谐振子高效、高精度磨削加工奠定基础。
45、本专利技术方法具有一定普适性，可将磨削比在位预测工件表面质量的方法应用于所有超精密磨削加工过程中。
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1.一种基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤一中所述待加工工件采用与半球谐振子材料相同的熔石英玻璃棒。
3.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤二中所述磨削参数包括：砂轮转速、工件转速、单次磨削深度、进给速率和C轴转角。
4.根据权利要求2所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三中所述磨削比与磨削参数模型的构建过程为：
5.根据权利要求4所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三二中将砂轮不同磨损区域对应的磨损取均值作为砂轮磨损体积。
6.根据权利要求4所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三中所述根据磨削参数和磨削比数据对模型进行多元回归，并对模型进行求解，具体为：
7.根据权利要求6所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三中通过regr
8.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤四中所述工件表面质量的评价指标包括表面粗糙度和表面形貌。
9.根据权利要求8所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤四中根据的磨削比对工件表面质量的影响关系，包括：一、根据磨削比对工件表面粗糙度的影响关系，即：根据工件表面粗糙度Ra随磨削比的减少呈上升趋势；二、根据磨削比对工件表面形貌的影响关系，即：根据随着磨削比减小，工件表面材料由脆塑性域混合去除转变为脆性域去除为主，且脆性域去除范围逐渐扩大，而随着磨削比增大，工件表面形貌趋向于平滑，且表面缺陷减少。
10.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤四还包括假设任意磨削比下的工件表面质量为已知相邻磨削比对应工件表面质量的中间状态，通过线性插值对任意磨削比下的工件表面质量进行计算。
...【技术特征摘要】
1.一种基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤一中所述待加工工件采用与半球谐振子材料相同的熔石英玻璃棒。
3.根据权利要求1所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤二中所述磨削参数包括：砂轮转速、工件转速、单次磨削深度、进给速率和c轴转角。
4.根据权利要求2所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三中所述磨削比与磨削参数模型的构建过程为：
5.根据权利要求4所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三二中将砂轮不同磨损区域对应的磨损取均值作为砂轮磨损体积。
6.根据权利要求4所述的基于磨削比的半球谐振子表面质量在位预测方法，其特征在于，步骤三中所述根据磨削参数和磨削比数据对模型进行多元回归，并对模型进行求解，具体为：
7.根据权利要求6所述的基于磨削...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈明君，孙建刚，刘赫男，程健，吴春亚，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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