【摘 要】
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在光学玻璃零件加工过程中,对加工表面粗糙度进行预测是提升整个制造工艺链效率和减小总体加工成本的关键。为预测脆性材料超声振动磨削过程中的加工表面粗糙度,首先获取金刚
【机 构】
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SchoolofMechanicalandElectricalEngineering,SchoolofMechanicalandEngineering
【基金项目】
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Project(51375119) supported by the National Natural Science Foundation of China
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在光学玻璃零件加工过程中,对加工表面粗糙度进行预测是提升整个制造工艺链效率和减小总体加工成本的关键。为预测脆性材料超声振动磨削过程中的加工表面粗糙度,首先获取金刚石砂轮表面的实际微观形貌,建立砂轮表面数字化仿真模型,并分析超声振动磨削过程中磨粒的运动轨迹,建立加工表面粗糙度的理论预测模型。超声振动加工过程中材料脆性断裂对加工表面粗糙度影响严重,因此采用高斯过程回归(GPR)方法对理论预测模型进行了修正。为验证理论模型和GPR模型的准确性,进行32组BK7光学玻璃超声振动磨削加工实验。结果表明:理论模型和G
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