SiC陶瓷单颗粒刻划磨粒磨损特性仿真及实验研究

来源 :哈尔滨理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jackwang02
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SiC陶瓷具有诸多优异的性能,在汽车、国防等领域有着非常广泛的应用。但由于其高硬脆性及高耐磨性等特性,磨削加工过程会造成严重的砂轮磨损及磨削表面/亚表面损伤,因此砂轮磨损特性及其影响下的磨削机理研究有非常高的应用价值。本文从单磨粒刻划理论建模、仿真、实验三个方面出发,深入研究单磨粒刻划过程中磨粒磨损相关特性及SiC陶瓷刻划划痕表面成形机理和亚表面损伤形成机制的影响。本文主要研究内容如下:对单颗粒刻划过程及材料去除形式进行分析,确定SiC陶瓷脆延转变条件,在脆性去除区基于裂纹扩展机理建立SiC陶瓷刻划亚表面损伤深度解析模型,类比Usui刀具磨损解析模型近似地进行磨粒磨损率的建模。建立考虑磨粒磨损下的单颗磨粒刻划力预测模型与材料去除体积模型。结合上述解析模型参数基于有限元法对单颗金刚石磨粒刻划SiC陶瓷的过程进行仿真分析,研究刻划过程中碳化硅陶瓷的裂纹扩展形式及材料去除形式,通过仿真分析研究刻划参数对裂纹扩展及刻划力的影响规律。提取动态刻划仿真数据,对磨粒磨损演变形式进行静力学仿真分析。结合单颗磨粒磨损特性,提出合理的磨粒磨损量表征方法,设计三因素(进给速度、磨粒粒径、刻划深度)三水平正交实验及混合水平的磨粒磨损实验,测量采集相关过程数据,并通过表面/亚表面形貌检测,分析研究刻划力变化规律、划痕表面形成机理、磨粒磨损量、磨损形式及其演变机制。基于BP神经网络,建立以刻划深度、刻划速度、磨粒粒径为输入的单颗金刚石磨粒刻划SiC陶瓷磨粒磨损率的预测模型,结合上述实验数据,进行BP神经网络的训练并用验证样本检测该预测模型的有效性。设计单颗金刚石磨粒磨损预测系统,可实时预测磨粒刻划力、磨粒磨损量及磨损极限时间。
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