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超声椭圆振动在难加工材料微纳米加工中的应用进展外文翻译资料

 2022-08-15 04:08  

英语原文共 34 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


附录A 译文

超声椭圆振动在难加工材料微纳米加工中的应用进展

张建国,铃木纪和和沙本英治

摘要:具有复杂的微观/纳米结构的带纹理的表面可以提供先进且有用的功能。为了促进这些纹理化表面的大规模生产广泛使用,由硬化钢和碳化钨制成的 用于超精密模具和模具的结构化表面的制造技术变得至关重要。如今,椭圆振动切削(EVC)由于在难切削材料的精密加工中具有出色的加工性能而受到越来越多的关注。本章的重点是 EVC 在微纳米制造过程中的实际应用。首先介绍了 EVC 技术的发展,然后详细探讨了 EVC 在显微/纳米加工工艺中的优势。此外,介绍了一种独特的幅度控制雕刻方法,其中通过控制振动幅度可以任意更改切割深度。如下,通过应用 EVC 阐明了指示如何获得碳化钨的延性加工的标准。碳化钨和淬硬钢的高精度显微/纳米加工的可行性已通过实验验证,切削深度方向的加工精度约为plusmn;1 nm。在碳化钨,硬化钢和单晶硅上成功制造了一系列带有纹理凹槽,凹坑图案和正弦网格的功能表面,可应用于模塑,编码器,光电和半导体行业。EVC 技术有望在实际工业应用中促进微/纳米加工工艺的发展。

1 .介绍

具有微/纳米结构的纹理表面可以提供高级且有用的功能。与简单的光滑表面相比,这些功能性纹理表面可以显示出许多新颖而卓越的功能。在包括光学在内的各种应用中对它们的需求日益增长。1, 2],太阳能技术[3, 4],生物工程[5, 6],自清洁[7, 8]和先进制造[9, 10] [11, 12].为了促进这些纹理化表面的大规模生产广泛使用,由硬化钢和碳化钨制成的用于超精密模具和模具的结构化表面的制造技术变得至关重要。硬化钢和碳化钨由于其在物理, 机械,热和化学性质方面的独特和实用特性,可用于高性能模塑应用。当将设计结构的特征尺寸缩小到微米或纳米级时,制造技术将变得极具挑战性。为了克服这个问题,到目前为止,已经提出了几种用于微/纳米结构制造的典型方法,包括光刻加工,激光束加工,聚焦离子束加工,电子束加工和金刚石切割。

光刻,聚焦离子束加工和电子束加工在微/纳米结构制造中起关键作用。 它们有利于制造具有高纵横比和直侧壁的高密度微/纳米结构。可以将特征 尺寸缩小到数十纳米甚至几纳米。但是,由于这些制造技术的去除率低且耗 时,因此无法用于数百微米的大结构高度。激光加工提高了加工效率;然而, 由于聚焦激光束的最小尺寸的物理限制,难以制造高密度的纳米级结构。考 虑到机械微加工技术,金刚石切割在微/纳米结构制造中具有较大的尺寸跨 度,这是灵活的并且能够进行许多不同的设计。实际上,超精密金刚石切割 可生产特征尺寸为几微米至数百微米的超精密和精密结构。它还具有许多优 点,例如几何精度高,表面质量好和加工效率高。与其他方法相比,金刚石 切割为结构设计提供了高度的自由度,因此,金刚石切割已被广泛使用,尤 其是在各种光学元件的塑料成型应用中。结合诸如注射成型和压缩成型的大 规模生产工艺,金刚石切割可用于制造高质量和低成本的消费产品,因此在 相关行业中迅速普及。

超精密金刚石切割通常用于在塑料材料上制造精密零件,例如软金属,包括无氧铜,黄铜,铝合金,聚合材料(例如 PMMA),化学镀镍-磷镀层[13]. 但是,由于热化学工具的磨损非常迅速,因此常规的金刚石切割不适用于钢材。14].此外,碳化钨是一种典型的硬而脆的材料,由于在加工的工件表面上会产生脆性断 裂和过度的工具损坏,传统的金刚石切割很难使其韧性加工。15].另一方面, 通过使用复杂的由硬化钢和碳化钨制成的微/纳米结构的模具/模具,通过玻 璃成型和注射成型来大量生产微/纳米结构的部件。因此,在硬化钢,碳化 钨和其他难切削材料上进行微/纳米结构制造时,非常需要先进的金刚石切削技术。

2. 椭圆振动切割工艺

2.1 椭圆振动切削原理

在过去的几十年中,超声振动切割技术已成功地应用于难切割材料的加工[16].特别是 Shamoto 和 Moriwaki [17]提出了一种新的切割方法,称为椭圆振动切割(EVC)。通过将 EVC 与单晶金刚石(SCD)工具一起使用,验证了钢材加工和碳化钨加工的可行性。此外,铃木等。[18]提出了一种独特的通过控制 EVC 中的振动幅度的微/纳米雕刻方法。有望在硬化钢,碳化钨和其他难以切割的材料上高效制造复杂的微/纳米结构。

数字 1 显示了 Shamoto 等人提出的 EVC 过程的示意图。[19, 20].切削刀具以标称切削速度进给,并且通常控制刀尖在标称切削方向和切屑流动方向所确定的平面内椭圆振动。在 EVC 过程中,刀具以角频率omega;振动,并在 xz 平面中以标称切削速度 vc 进给。然后,工具的轨迹可以表示为:

1 椭圆振动切割工艺[19, 20]

xe = Ac cos(omega;tau; ) vctau;, ze = Ad cos(omega;tau; ϕ), (1)

其中 xe 和 ze 表示刀具和工件之间相对位置的 x,z 分量。将 x 轴和 z 轴分别定义为平行于标称切削方向和切屑流动方向。Ac 和 Ad 是两个方向上的均值到峰值。ϕ 是振动的相移,通常设置为

minus;90°.tau; 是椭圆振动过程中的时间。根据基本方程式。(1),EVC 工艺的基本特征可以在进行实际切削之前通过数值澄清,例如理论粗糙度,最小间隙角和前角。

如图。1 在椭圆振动的每个循环中,工具在时间 t1 开始切割工件,然后以切屑的形式去除工件材料。在刀具轨迹的切线方向平行于前刀面之后,在t5 时刻切削刀具与切屑分离。在常规的 EVC 过程中,将标称切削速度设置为低于标称切削方向上的最大振动速度,以确保在每个振动循环中将刀具与工件分开。由于每个振动周期中的分离,切削刃和工件的接触表面可能暴露于周围的气体和/或切削液中,从而可能抑制了工件新近形成的表面的热化学活性。结果,不仅可以有效地抑制热化学磨损,而且可以有效地抑制工件与金刚石工具之间的粘附和扩散。此外,当刀具轨迹的切线方向超过材料去除的剪切方向时,与常规切削(OC)工艺相比,刀具前刀面与切屑之间的摩擦方向相反。摩擦力的这种反向导致标称剪切角的增加,从而导致切屑厚度和平均切削力的显着减小[17, 19, 20].此外,该工具还可以切割在 EVC 过程中先前振动循环中切割的表面。实际的瞬时未切屑厚度,特别是在每个振动周期中产生精加工表面时,通常会比标称未切屑厚度小。与 OC 工艺相比, 在 EVC 工艺中有效降低了工件变形区的平均推应力和弯曲应力,这有利于精确加工脆性材料并减少所制造的微/纳米结构的变形。该技术已在主要用于模具,模具和光学零件的超精密金刚石切割的行业中进行了测试。超硬加工难以切削的材料,例如淬硬钢[2124],钨合金[25],烧结碳化钨[2630], 纤维增强聚合物[31],钼[32],钴铬钼合金[33], Plexiglas [34],以及其他各种材料[35],是通过应用EVC 技术实现的。

2 非共振椭圆振动器[36, 37]

椭圆振子的发展

非共振椭圆振子的研制

最初的椭圆振动器是 Shamoto 和 Moriwaki 于 1994 年提出的[17].该工具由两个分别成直角布置的压电致动器(PZT)振动。通过正弦控制 PZT 的运动, 通过转换 PZT 的线性膨胀和收缩,在刀具尖端上产生振动轨迹。该椭圆振动 器能够在连续频率范围内工作,该频率范围与自然共振频率完全不同。这种 振动装置称为非共振椭圆振动器。数字 2 说明了研究中使用的两种类型的非谐振椭圆振动器[36, 37].Shamoto 和 Moriwaki [17]首先使用立式叠层振子直接在扫描电子显微镜(SEM)内研究 EVC 过程。之后,安等人。[38]和Kim 等。[3941]开发了类似的垂直堆叠振动器,以在各种材料上制造微结构,例如镀镍模具钢,镍合金,镍,黄铜,铜等。后来,北卡罗来纳州立大 学开发了另一种类型的称为并联堆叠 PZT 振动器的非谐振椭圆振动器[16].Brehl 等。[16, 4245]和 Brocato 等人。[46】将此类型的振动器应用于在硬镀铜和不锈钢上进行的微纳结构制造。由于 EVC 中毛刺的产生减少, Kim 和 Loh [35, 47]开发了一种类似的平行堆叠振动器,以在黄铜和铜上制造微型 V 型槽。

尽管非谐振振动器具有相对简单的设计并且可以方便地调节其振动参数, 但是其具有较低的机械刚度和较低的振动速度。由于采用较低的标称切削速 度,因此加工效率低。而且,迄今为止,非共振椭圆振动器很少用于高硬度 成型材料(例如,硬化钢和碳化钨)的显微/纳米加工。为了在工业应用中获得更高的加工效率,需要通过激发振动器的共振模式来以很高的频率(例如超声波频率)振动工具。这种类型的振动器称为共振椭圆振动器。高振动的好处是通过共振椭圆振动器可以获得较高的频率和较高的刚度,这有利于对难切削材料进行有效的显微/纳米加工。

共振椭圆振子的研制

对于谐振椭圆振动器,需要特殊设计。由于共振振动的性质以及激励和机械响应之间的相位滞后,因此需要精确控制振动轨迹。1995 年,Moriwaki 和Shamoto [发明了第一台共振超声椭圆振动切割装置[48].通过将正弦电压施加到谐振频率为 20 kHz 的 PZT,以在两个垂直方向上弯曲的第一谐振模式进行振动。阶跃角将振动幅度放大,并在工具提示处将其最大化。阐明了谐振超声椭圆振动器设计中的困难,例如喇叭的最佳形状,支撑点的位置,发热。如下,由 Shamoto 和 Moriwaki 设计并制造了具有第三种共振弯曲模式的新型共振振动器[21].实验证明了

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