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應用空間圓弧和空間樣條曲線兩種規則曲線的插補算法,對多自由度磨料水射流噴嘴在笛卡爾坐標系中拋光異型陶瓷零件進行路徑規劃。通過建立理想狀態下的微細磨料水射流射流束拋光數學模型,采用矢量法對復雜的運動軌跡利用圓弧和樣條曲線來逼近,在MATLAB軟件環境下建立了磨料水射流復雜曲面的拋光運動數學模型,并對其進行數值模擬。模擬結果表明,運動數學模型所得到的運動軌跡符合射流束拋光要求,從而證明了該模型的有效性和先進性,為深入研究微細磨料水射流拋光軌跡優化提供了重要的理論基礎。 基于溶膠-凝膠法所制備而成的生物高分子柔性拋光膜在晶圓拋光加工過程中具有高精度、低損傷等優點。但由于金剛石是由共價鍵結合而成的晶體,它與生物高分子材料結合較差,導致在加工過程中會出現磨料脫落等問題,因此如何提高磨料與基體的界面結合以及如何測量磨料與基體的界面結合強度成為目前所需要解決的關鍵問題。本文采用了兩種界面結合強度的測量表征方法,并基于兩種測量方式評價了不同的表面處理方式對于界面結合強度的影響,考慮了添加偶聯劑、鍍覆金屬鈦、鍍覆金屬鈦后表面氧化、涂覆羥基氧化鐵等表面處理方式的影響,同時研究了磨料粒度對界面結合強度的影響。種方法是直接拉拔法,通過粘結劑將金剛石磨料直接從生物高分子基體中拉拔出,測定拉拔時所需要的拉拔力,并測定磨料與基體的接觸面積,從而計算得到磨料與基體的界面結合強度。第二種方法是基于拋光膜的拉伸強度來表征磨料與基體的界面結合強度,通過分析可以知道,磨料與基體的界面結合強度變化會直接導致生物高分子基體材料的拉伸強度發生變化,因此本論文嘗試使用拋光膜的拉伸強度來直接表征磨料與基體的界面結合強度。通過直接拉拔法對磨料與基體的界面結合強度進行測量,發現隨著磨料粒度的增大...

對InP晶片進行了集群磁流變拋光實驗,研究了拋光過程中磨料參數（類型、質量分數和粒徑）對InP材料去除速率和表面粗糙度的影響。實驗結果表明,InP晶片的去除速率隨磨料硬度的增加而變大,表面粗糙度受磨料硬度和密度的綜合影響;在選取的金剛石、SiC、Al2O3和SiO2等4種磨料中,使用金剛石磨料的InP去除速率,使用SiC磨料的InP拋光后的表面質量。隨著SiC質量分數的增加,InP去除速率逐漸增加,但表面粗糙度先減小后增大。當使用質量分數4%、粒徑3μm的SiC磨料對InP晶片進行拋光時,InP去除速率達到2.38μm/h,表面粗糙度從原始的33 nm降低到0.84 nm。

磨粒流拋光主要用于小尺寸和復雜結構化表面的光整精加工。針對磨料參數選取僅靠其定性選擇原則和經驗,導致一些工況的磨料選取不合理而嚴重影響加工質量的問題,提出了一種磨料參數模糊優選的方法。該方法基于模糊數學理論,采用模糊參數優化建立了多目標磨料參數優選模型,結合磨料參數的選擇原則和磨料參數之間的影響建立了相對優屬度矩陣和權向量,從而量化了不確定性因素。后,通過實際加工實驗驗證了該方法的合理性和可行性。 對磨料水射流拋光45鋼進行了研究,分析了材料的去除機理,在已有材料去除模型基礎上,設計了正交實驗,對不同參數組合下磨料水射流加工45鋼的表面粗糙度、材料去除率進行了MATLAB數據分析,同時從材料去除機理方面對磨料粒度、射流壓力、橫向進給速度、靶距、噴嘴沖蝕角度等加工參數對于拋光表面質量和材料去除率的影響程度和影響趨勢進行了分析。終結合加工面表面粗糙度和材料去除率,選出45鋼拋光加工優加工參數組合。

珍珠巖拋光磨料17.2簡介：珍珠巖是一種玻璃質酸性噴出巖，SiO2含量高，超過65％，一般為65％一78％。堿質（K2O十Na2O）含量較高，約為7％一8％。珍珠巖中含水量一般為2％一6％，水是在巖漿快速冷凝時，其中的水蒸氣來不及逸出而包裹在其中的。珍珠巖呈無色、淡灰、蘭綠等顏色，玻璃光澤，一般發育有同心圓狀的珍珠裂理。珍珠裂理是珍珠巖冷凝收縮時形成的，是珍珠巖發育的特征。【中信拋光磨料】17.3產品流程：珍珠巖拋光磨料：珍珠巖經過粉碎、篩分等工藝流程，即可成為拋光磨料。17.4產品分類：目前國內珍珠巖拋光磨料一般有70目、90目、120目三種。17.5產品特征：該產品色澤呈灰白色至白色，莫氏硬度5.7，粒徑分布0.8μm～80μm，其中產品型號以中心粒徑劃分，如120目產品，其17＋或－1μm粒徑不少于50％。