专利名称：纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及磨削加工中工件表面质量的评价方法，特别涉及一种纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测方法和装置。
背景技术：
目前，磨削加工大量使用润滑剂，也称作浇注式磨削，对环境和工人健康伤害很大。由于环保要求，润滑剂的废液必须经过处理、达标后才能排放，废液处理耗资巨大，高达润滑剂成本的54%，使人们不得不对润滑剂作重新评价。德国对汽车制造厂作过调查，得到的结果是工具费用只占加工成本的2% -4% ;但与润滑剂有关的费用，却占成本的7% _17%，是工具费用的3-5倍。机械加工中的能量消耗，主轴运转需要的动力只占20%，与冷却润滑有关的能量消耗却占53%。这说明由于“环保和低碳”的要求，润滑剂的廉价优 势已不存在，已经变成影响生产发展的障碍。为保护环境、降低成本而有意识地完全停止使用润滑剂的干式磨削应运而生。干式磨削由于抛弃了润滑剂的使用，其环保方面的优势是不言而喻的。但由于磨削加工去除单位材料体积所消耗的能量远比铣削、车削、钻削等加工方法大得多，在砂轮/工件界面产生如此高的能量密度，仅有不到10%的热量被磨屑带走，这些传入工件的热量会聚集在表面层形成局部高温，因此在磨削加工中完全不使用润滑剂，不仅使加工工件表面质量恶化，而且砂轮使用寿命大幅度降低，甚至报废失效。微量润滑技术是在确保润滑性能和冷却效果的前提下，使用最小限度的润滑剂。微量润滑磨削是在高压气体中混入微量的润滑剂，靠高压气流混合雾化后进入高温磨削区。高压气流起到冷却、排屑的作用，润滑油黏附在工件的加工表面，形成一层保护膜，起到微量润滑的作用。可是，研究表明高压气流的冷却效果很有限，满足不了高磨削区温度强化换热的需要，工件的加工质量和砂轮寿命比传统浇注式磨削明显降低，说明微量润滑技术还需要进一步改进。由强化换热理论可知，固体的传热能力远大于液体和气体。常温下固体材料的导热系数要比液体、气体等流体材料大几个数量级甚至更高。可是，由于固体物质流动性差，既难于参与磨削过程，又很难带走热量，所以还没有得到重视。既有固体材料参与润滑剂的强化换热，又使润滑剂中的固体材料有良好的流动性能和稳定性能的纳米粒子射流微量润滑磨削新工艺由发明者提出并申请了相关专利。在相同体积含量下，纳米粒子的表面积和热容量远大于毫米或微米级的固体粒子，因此将纳米粒子和润滑剂充分混合后制成纳米流体，纳米流体的导热能力将大幅度增加。再加上纳米材料的小尺寸效应，其行为接近于流体分子，纳米粒子强烈的布朗运动有利于其保持稳定悬浮而不沉淀，具有优异的流动性能、稳定性能和成份均一性能。此外，纳米粒子优良的润滑特性又有助于提高磨削砂轮/工件界面的摩擦学特性，降低磨削力和磨削比能，使磨削区温度进一步降低。研究高磨削区压力条件下纳米粒子的浸润特性及磨粒/工件、磨粒/切屑、切屑/工件之间纳米粒子剪切油膜形成机理、研究磨削区流场与油膜形成内在科学本质、研究纳米颗粒的摩擦、变形、碰撞、挤压和滑滚提高润滑和摩擦学性能机理。而研究纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度与砂轮特性参数以及加工参数的预估模型，建立磨削表面质量评价和预估方法是本新工艺的关键所在。磨削加工一般作为机械零件的终加工工序，其主要目的是保证零件的表面粗糙度和形状精度要求。磨削表面的创成过程是砂轮表面磨粒与工件表面材料相互干涉的最终结果。由于磨削过程极为复杂，影响因素众多，磨削过程的物理关系往往很难精确表达。根据磨粒与工件表面的几何创成机理所建立的磨削表面粗糙度的理论公式一般都基于一定的假设，因此理论公式虽然计算精度较高，但计算结果往往小于实际表面粗糙度数值。而经验公式只用于特定磨削场合来分析和预测工件表面粗糙度数值，应用范围小，当磨削条件发生较大变化时，计算误差增大。由于能获得高表面质量的先进磨削工艺的种类越来越多，同时工程中也需要根据工件表面质量要求合理选择砂轮特性及磨削工艺参数，以 保证磨削质量和经济性，因此经验公式法不完全适应磨削加工技术的发展。加强对磨削表面创成机理的理论与实验研究，建立准确、可靠、通用的表面粗糙度的理论计算方法对工业生产意义重大。对于磨削工件来说，一般是在垂直于纹理方向上检测与控制工件表面粗糙度数值。目前已经建立的一些计算磨削表面粗糙度的理论公式基本都是基于以下假设和简化条件①工件表面由砂轮表面磨粒磨削形成，即忽略表面塑性隆起和耕犁现象；②假设磨粒具有相同的形状，并且在砂轮表层空间均匀分布；③不计砂轮磨粒磨损及机床振动的影响；④忽略砂轮弹性退让现象等。上述假设中，假设磨粒具有相同的形状和磨粒都参与切削工作的假设是对表面粗糙度数值计算精确度影响最为显著的因素。近年来，国内外学者一直致力于磨削表面粗糙度预测方法的研究，并取得了许多成果。Malkin在大量的实验结果基础上，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的预测模型，提出至少有8个变量同时影响表面粗糙度。Tonshoff总结了自1952年到1992年40年来的磨削的理论模型和经验模型，提出了考虑多种变量影响的通用模型，但是在这些理论模型或实验模型中，几乎都没有把磨削液的影响因素考虑进去。实验表明磨削液对粗糙度起着重要的作用，不能忽略。Ali等提出了表面粗糙度预测的通用模型，但由于是在假定磨削变量是线性的基础上推导出的，因此没有得到广泛的应用。刘贵杰在正交试验磨削基础上，应用BP神经网络理论，在MATLAB的软件平台上，利用其神经网络工具箱函数的功能建立了平面磨削表面粗糙度预测模型。以上所建立的表面粗糙度预测模型都是在进行大量假设的条件下建立起来的，没有考虑砂轮表面磨粒是随机分布，而且磨粒也不是向先前模型假设的那样都参与切削工作，况且预测模型也没有考虑磨削液的影响，因此表面粗糙度模型预测精度很难满足生产实际需要。
发明内容
本发明的目的就是为解决目前磨削加工表面粗糙度预测模型精度很难满足生产需要的实际，提供一种在纳米粒子射流微量润滑条件下的磨削表面粗糙度预测方法和装置。一种纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置，它包括一个传感器杠杆，所述传感器杠杆左端设有触针，触针与砂轮表面接触，传感器杠杆右端与电感式位移传感器连接，传感器杠杆的支点处与测量装置机体铰接；电感式位移传感器与交流电源连接；电感式位移传感器数据输出端则与滤波放大器连接，滤波放大器分别与计算器和示波器连接，计算器还与存储器连接。所述电感式位移传感器包括衔铁，它与传感器杠杆右端连接；衔铁下方是对应的铁心，两者间留有气隙；铁心上设有线圈，线圈经保护电阻与交流电源连接形成闭合回路。所述触针为金刚石触针,触针外径尺寸为O. 6_，触针尖部圆锥角为60° — 90°，圆锥角过度圆弧为2 μ m-3 μ m。一种纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置的测量方法，利用触针随砂轮运动检测砂轮表面轮廓，触针的位移通过传感器杠杆送入电感式位移传感器，电感式位移传感器将位移信号转换为电信号，经过滤波放大器放大后，一路电流送入示波器，另一路送入计算器，计算器按照横纵坐标即为砂轮表面磨粒相对转角位置及突出高度形成砂轮表面形貌曲线，将曲线的波峰点的横纵坐标存储为矩阵Aij通过有效磨粒判定条件，从形貌矩阵Au选择满足条件的波峰点，存储相应的横纵坐标生成新的矩阵Bu，再根据磨削加工工件表面形貌创成机理，生成工件表面形貌曲线，并将曲线上的波峰值和波谷值存储为一维矩 阵Cm，通过表面形貌曲线计算轮廓算术平均偏差Ra值，通过一维矩阵Cm计算轮廓的最大高度Rz值；最后将转化的信号曲线和矩阵Aij存储在存储器中。所述的矩阵Aij和矩阵Bij为i行2列矩阵，其中行数i表示第i颗磨粒，在砂轮的中心建立极坐标系，第一列表示在上述极坐标中第i颗磨粒与第一颗磨粒所在位置之间的夹角Qi，其中θο为0，第二列表示该磨粒的突出高度Hi。所述的有限磨粒判定条件为Hi ^ Hfflax-Bp(I)其中，Hi为第i磨粒的突出高度，Hmax为所测磨粒高度最大值，ap为磨削深度。所述的电流与突出高度关系公式如下
I, _ - I凡4
H .................. ....................f··························^^^^^\o^L2 rv
-it其中δ为气隙长度，式(8)中传感器杠杆臂长L1、传感器杠杆臂长L2、交流电源频率f、线圈匝数N、空气磁导率μ C1、气隙截面积Atl、交流电源电压U、保护电阻R、放大倍数V皆为已知常量，放大后的电流I与砂轮表面突出高度h成一一对应关系。所述转角计算公式如下设砂轮表面形貌曲线采样时间为t，放大电流I随位置变化的波形所在的坐标中对应的横坐标最大值为Xmax，对于任意的位置X所对应的转角Θ为Γηη911 生(9、式(9)中砂轮角速度Coci、采样时间t、最大位置Xmax对于特定的采样曲线皆为已知常量，位置X与转角Θ成一一对应关系。所述形貌曲线的创成过程为以磨粒与工件接触的最低点为坐标原点0，建立直角坐标系，则磨粒Gi在全局坐标系中的轨迹方程为
/ 、 乂 ω JJ + ) = ^-Ty
2\η +I
^ ω)(2'Λ)
其中，A为第i颗磨粒与砂轮中心的距离，F1为第I颗磨粒与砂轮中心的距离，Θ i为第i颗磨粒与第一颗磨粒所在位置之间的夹角，Vw为工件的进给速度，ω为砂轮角速度。相邻磨粒在全局坐标系中的交点方程可以写作
权利要求
1.一种纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置，其特征是，它包括一个传感器杠杆，所述传感器杠杆左端设有触针，触针与砂轮表面接触，传感器杠杆右端与电感式位移传感器连接，传感器杠杆的支点处与测量装置机体铰接；电感式位移传感器与交流电源连接；电感式位移传感器数据输出端则与滤波放大器连接，滤波放大器分别与计算器和示波器连接，计算器还与存储器连接。
2.如权利要求I所述的纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置，其特征是，所述电感式位移传感器包括衔铁，它与传感器杠杆右端连接；衔铁下方是对应的铁心，两者间留有气隙；铁心上设有线圈，线圈经保护电阻与交流电源连接形成闭合回路。
3.如权利要求I所述的纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置，其特征是，所述触针为金刚石触针，触针外径尺寸为O. 6mm,触针尖部圆锥角为60° —90° ,圆锥角过度圆弧为2 μ m一 3 μ m。
4.一种权利要求1-3任一所述的纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测装置的测量方法，其特征是，利用触针随砂轮运动检测砂轮表面轮廓，触针的位移通过传感器杠杆送入电感式位移传感器，电感式位移传感器将位移信号转换为电信号，经过滤波放大器放大后，一路电流送入示波器，另一路送入计算器，计算器按照横纵坐标即为砂轮表面磨粒相对转角位置及突出高度形成砂轮表面形貌曲线，将曲线的波峰点的横纵坐标存储为矩阵Aij,通过有效磨粒判定条件，从形貌矩阵Aij选择满足条件的波峰点，存储相应的横纵坐标生成新的矩阵Bu,再根据磨削加工工件表面形貌创成机理，生成工件表面形貌曲线，并将曲线上的波峰值和波谷值存储为一维矩阵Cm，通过表面形貌曲线计算轮廓算术平均偏差Ra值，通过一维矩阵Cm计算轮廓的最大高度Rz值；最后将转化的信号曲线和矩阵Aij存储在存储器中。
5.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述的矩阵Au和矩阵^为i行2列矩阵，其中行数i表示第i颗磨粒，在砂轮的中心建立极坐标系，第一列表示在上述极坐标中第i颗磨粒与第一颗磨粒所在位置之间的夹角Qi，其中Qtl为0，第二列表示该磨粒的突出高度Hi0
6.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述的有限磨粒判定条件为Hi ^ H—-ap(I) 其中，Hi为第i磨粒的突出高度，Hmax为所测磨粒高度最大值，ap为磨削深度。
7.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述的电流与突出高度关系公式如下—, .............. βLi 4 I-,Λ I ι~ 其中S为气隙长度，式(8)中传感器杠杆臂长L1、传感器杠杆臂长L2、交流电源频率f、线圈匝数N、空气磁导率μ C1、气隙截面积Atl、交流电源电压U、保护电阻R、放大倍数V皆为已知常量，放大后的电流I与砂轮表面突出高度h成一一对应关系。
8.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述转角计算公式如下设砂轮表面形貌曲线采样时间为t，放大电流I随位置变化的波形所在的坐标中对应的横坐标最大值为Xniax，对于任意的位置X所对应的转角θ为
9.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述形貌曲线的创成过程为以磨粒与工件接触的最低点为坐标原点0，建立直角坐标系，则磨粒Gi在全局坐标系中的轨迹方程为
10.如权利要求4所述的测量方法，其特征是，所述表面粗糙度评定参数的计算过程如下 (1)轮廓的算术平均偏差Ra 在工件表面形貌曲线所处的坐标系中找出轮廓最小二乘中线O1O1,中线方程为y =f(x)，工件表面形貌曲线方程为I二z (X)，取样长度L为2. 5mm，对应的轮廓的算术平均偏差Ra值为
全文摘要
本发明涉及一种在纳米粒子射流微量润滑条件下的磨削表面粗糙度预测方法和装置。它包括一个传感器杠杆，所述传感器杠杆左端设有触针，触针与砂轮表面接触，传感器杠杆右端与电感式位移传感器连接，传感器杠杆的支点处与测量装置机体铰接；电感式位移传感器与交流电源连接；电感式位移传感器数据输出端则与滤波放大器连接，滤波放大器分别与计算器和示波器连接，计算器还与存储器连接。它用矩阵表征砂轮形貌，再根据磨削加工工件表面形貌创成机理，预测模型精度高，不仅测量方便，设备集成率高、利用率高，而且测量精度高，可靠性好，对实际更有指导意义。
文档编号G01B7/34GK102954756SQ20121049040
公开日2013年3月6日 申请日期2012年11月27日 优先权日2012年11月27日
发明者李长河, 王胜, 张强 申请人:青岛理工大学