磁性復合流體拋光氧化鋯陶瓷的工藝優化
2023-04-29 02:42:09張澤林周宏明馮銘張祥雷陳卓杰
金剛石與磨料磨具工程 2023年6期
張澤林 周宏明 馮銘 張祥雷 陳卓杰
關鍵詞 磁性復合流體拋光；氧化鋯陶瓷；表面粗糙度；材料去除；田口方法；正交試驗
中圖分類號 TG73; TG58 文獻標志碼 A
文章編號 1006-852X（2023）06-0712-08
DOI 碼 10.13394/j.cnki.jgszz.2023.0003
收稿日期 2023-01-04 修回日期 2023-02-26
氧化鋯陶瓷具有良好的機械性能（高硬度、高強度、高韌性、高耐磨性等）、突出的化學穩定性和隔熱性能以及較低的熱膨脹系數等優點，在生物醫學和工業領域中被廣泛用作外科植入物、耐火材料、切削工具等[1-2]。在用作醫療材料時，陶瓷工件的表面粗糙度對工件與周圍環境的相互作用有著重要影響，不同的粗糙度對于不同的細胞或細菌有著不同的黏附效果[3-4]。同時，表面粗糙度可以作為評判表面磨損情況和裂紋特征的指標[5]。由于其特殊的物理性質，氧化鋯陶瓷在高溫、高磨損等極端工作環境中具有非常廣闊的應用前景。
氧化鋯陶瓷在成形加工中存在質量差、無法避免加工損傷等問題[6-10]。因此，為了獲得更高的表面性能，常采用噴砂、酸蝕等方法進行表面處理[11-13]。但是噴砂和酸蝕會對氧化鋯陶瓷表面造成污染或者改變其化學性質。而拋光作為一種常用的后處理工藝，可以在不改變表面化學性能的前提下，有效改善表面質量，提供更光滑的表面，并去除之前加工過程中造成的表面與亞表面損傷。由于氧化鋯陶瓷在醫療領域的廣泛應用，且光滑的表面可以提高氧化鋯陶瓷作為醫療修復體的使用壽命[14]，對氧化鋯拋光工藝的研究就顯得尤為重要。
為了獲得更高的拋光精度， XU 等[15] 制備SiO2@C磨料對氧化鋯進行拋光，獲得了Ra=1.86 nm 的表面粗糙度和235.76 nm/h 的材料去除率；通過化學誘導微納氣泡對氧化鋯進行拋光，獲得了Ra=1.28 nm 的表面粗糙度和1.142 μm/h 的材料去除率[16]。雖然拋光精度能夠達到納米級，但仍存在劃痕和亞表面損傷問題，且化學拋光容易引起環境和安全問題。
磁場輔助拋光方法是一種擁有加工確定性高、收斂效率穩定、邊緣效應可控、加工適用性廣等優點的方法。其原理為可流動的磁流變液在工作區域磁場的作用下，變為具有一定硬度的柔性拋光墊，這一柔性拋光墊以剪切的形式實現對材料的去除。磁流變拋光液主要由磁性顆粒（主要是羰基鐵粉）、磨料（金剛石、氧化鋁或氧化硅等） 以及基液（ 水或油等） 組成。MING 等[17] 采用弱磁流變剪切增稠方法對氧化鋯進行拋光，獲得了Sa=13.2 nm 的表面粗糙度和5.96 μm/h 的材料去除率。SUN 等[18] 提出了一種增強型交變磁場輔助精加工方法來拋光氧化鋯，獲得了Ra=89 nm 的表面粗糙度。這些研究表明，磁場輔助拋光，由于其極低的法向力和非常小的去除量，具有拋光硬脆材料的潛力。但磁流變液顆粒分散性差，不利于納米精密表面加工。為了克服磁流變液的缺點， SHIMADA 等[19] 提出了一種使用磁性復合流體進行表面處理的新方法，通過將羰基鐵顆粒、磨粒和α-纖維素混合到含有納米磁鐵顆粒的磁流體中，獲得了一種高分散性高磁響應黏度的磁性復合流體。與磁流變液相比，磁性復合流體具有更好的磨粒分散性， 所以其具有更好的拋光性能。WANG 等[20] 使用磁性復合流體對化學鍍鎳磷鋼進行拋光，獲得了Ra=4 nm 的表面粗糙度。FENG 等[21] 使用磁性復合流體對非球面鋁合金工件進行拋光，獲得了Ra=10.77 nm 的表面粗糙度。對于不同的工件材料與形狀，磁性復合流體都具有很高的拋光性能。基于磁性復合流體的氧化鋯陶瓷拋光可行性已經獲得了驗證，但對于共工藝因素的優化尚未開展系統性研究[22]。
為優化磁性復合流體拋光氧化鋯的工藝參數，設計多因素多水平田口方法進行試驗，通過信噪比和方差分析方法對結果進行統計分析，并分析其對表面粗糙度和材料去除率的影響比重，找到對表面粗糙度和材料去除率影響最大的因素。最終對磁性復合流體拋光氧化鋯中的磁鐵轉速、加工間隙和磨粒粒徑進行優化，得到拋光后表面粗糙度最低、材料去除率最高的最優參數組合。
1 試驗方法與條件
1.1 試驗裝置與試驗參數
由于在拋光過程中，拋光液中的磨粒聚集在受磁場束縛的磁簇之間，在磁場不變的情況下，磁簇保持靜止，不利于磨粒的均勻分布。所以采用以永磁體偏心放置在旋轉中心上的方式，來實現拋光區域磁場的動態變化，從而提高拋光液的更新恢復能力。磁性復合流體拋光如圖1、圖2 所示：直徑為16 mm、高度為15 mm的圓柱狀軸向充磁永磁體，在偏心距為4 mm 時安裝在旋轉速度為nw的磁鐵座上；鋁質非磁性載液盤位于磁鐵與工件之間，載液盤與工件的距離定義為加工間隙h。當加工間隙中加入一定體積的拋光液時，如圖1 右側所示，拋光液中的羰基鐵顆粒受磁場力影響沿磁力線形成鏈狀磁簇，非磁性磨粒被夾持在磁簇與磁簇之間，并且纖維素與磁簇互相交織在一起。當載液和磁鐵盤分別以nw 和nc 反方向的轉速旋轉時，非磁性磨粒在磁簇的夾持下，對工件表面進行拋光。
試驗中采用組分為45%（質量分數，下同）羰基鐵粉、40% 水基磁流體、12% 金剛石磨粒、3% α-纖維素的磁性復合流體作為拋光液， 在不用磁鐵轉速和500 r/min 的載液盤轉速下對表面粗糙度Ra為80 μm 的氧化鋯陶瓷進行40 min 拋光試驗。拋光后的工件超聲波清洗10 min 后，采用OLYMPUS OLS4100 共聚焦顯微鏡測量其表面粗糙度和材料去除率。每組試驗重復測量3 次取平均值。
1.2 試驗設計
通過田口方法設計3 水平3 因素正交工件試驗研究磁鐵轉速nw、加工間隙h 和磨粒粒徑as對表面粗糙度和材料去除率的影響，正交試驗因素和水平如表1所示。并計算信噪比來對試驗數據進行分析，找出最優拋光參數，信噪比越大越好。對拋光參數進行優化，是為了得到更小的表面粗糙度值以及更大的材料去除率。
2 試驗結果與討論
試驗結果與通過式（1）～式（2）計算的信噪比S/N 如表2 所示。以某一因素的水平為橫坐標，信噪比S/N 均值為縱坐標繪制圖3、圖4。
2.1 拋光參數對粗糙度影響
圖3 所示為磁鐵轉速、加工間隙和磨粒粒徑對表面粗糙度的影響。如圖3 所示：隨著磁鐵轉速增大，信噪比均值先增大后減小；轉速在300 r/min 時，信噪比均值最大，拋光效果最好。這是由于隨著轉速的增大，拋光效率提高，從而在相同的拋光時間內達到了更好的拋光效果；而當轉速過大時，會對工件造成損傷，從而降低拋光效果。
隨著加工間隙增大，信噪比均值逐漸減小；當加工間隙最小時，信噪比均值最大，拋光效果最好。這是由于隨著加工間隙的增大，受磁場的影響減弱，拋光力降低，從而降低拋光效果。
隨著磨粒粒徑的增大，信噪比均值先增大后減小；磨粒粒徑在1.25 μm 時信噪比均值最大，拋光效果最好。這是由于隨著磨粒粒徑的增大，拋光效率提高，從而在相同的拋光時間內達到了更好的拋光效果；而當磨粒粒徑過大時，會對工件造成損傷，從而降低拋光效果。
由圖3 可以看出，最優工藝參數組合為A2B1C2。
2.2 拋光參數對材料去除率的影響
圖4 所示為磁鐵轉速、加工間隙和磨粒粒徑對材料去除率的影響。如圖4 所示：隨著磁鐵轉速增大，信噪比均值逐漸增大；轉速最大時信噪比均值最大，材料去除率最高。這是由于隨著轉速的增大，拋光效率和材料去除率提高。隨著加工間隙增大，信噪比均值逐漸減小；當加工間隙最小時，信噪比均值最大，材料去除率最高。這是由于隨著加工間隙的增大，受磁場的影響減弱，拋光力降低，從而降低了拋光效率和材料去除率。隨著磨粒粒徑的增大，信噪比均值逐漸增大；磨粒粒徑最大時信噪比均值最大，材料去除率最高。這是由于隨著磨粒粒徑的增大，拋光效率提高，從而提高了材料去除率。由圖4 可以看出，最優工藝參數組合為A3B1C3。
由圖5 可以看出：拋光參數對粗糙度和材料去除率的影響權重順序相同，但權重數值略有不同。加工間隙對粗糙度和材料去除率影響最顯著（占比分別為45.0% 和47.9%）；磁鐵轉速對粗糙度和材料去除率影響次之（占比分別為31.8% 和32.4%）；磨粒粒徑對粗糙度和材料去除率影響最小（ 占比分別為23.2% 和19.7%）。
2.4 工藝參數預測與優化
為了應對實際生產中不同的加工需求，給實際生產提供參數參考，利用遺傳算法優化BP 神經網絡建立了拋光預測模型圖6。如圖6 所示：構建了一個輸入、輸出層的節點數和輸入、輸出數據樣本的維數一致的神經網絡，即輸入層節點數為3，輸出層節點數為2 的神經網絡。
采用隱藏層層數為1，隱藏節點數為4，種群規模為300，交叉概率為0.5，突變概率為0.01 為訓練參數。當適應度函數值的加權平均變化值小于適應度函數值偏差或者達到最大迭代數時，遺傳算法將終止迭代。本試驗中適應度函數值偏差為10?6，最大迭代次數為60 次。采用試驗序號為1～8 的8 組數據作為訓練數據，第9 組數據作為預測對照數據。因為采用2 個輸出節點，所以以2 個輸出數據平均預測誤差最小為目標訓練模型。遺傳算法優化BP 神經網絡的進化圖如圖7 所示，在第51 次時達到精度要求，終止迭代。優化后的BP 神經網絡對拋光預測的迭代圖如圖8 所示。最終訓練得到的表面粗糙度與材料去除率平均預測誤差為3.948 4%，表面粗糙度的預測值為8.600 0 nm，實際值為8.630 0 nm，材料去除率的預測值為0.104 0 μm/min，實際值為0.096 7 μm/min。
由于載液盤轉速、拋光液成分等差異的影響，拋光參數對粗糙度和材料去除率的影響不同。根據田口方法的S/N 水平響應分析，分別對磁鐵轉速、加工間隙和磨粒粒徑的最佳工藝參數進行統計并排列組合，得到磁性復合流體拋光陶瓷時對于粗糙度的最優工藝參數組合為A2B1C2，即磁鐵轉速為300 r/min，加工間隙為0.5 mm，磨粒粒徑為1.25 mm。在最優工藝參數組合下進行40 min 拋光后，對拋光位置進行分析，其結果如圖9 所示。從拋光處三維輪廓形貌（圖9a）中可以看出：拋光區域呈圓形，拋光中心區域的磁性復合流體與工件的相對速度較小，所以拋光中心處呈凸起狀。沿A-A 測量截面圖，如圖9b 所示，得到最大材料去除深度，并用最大材料去除深度除以拋光時間得到材料去除率。經測量發現， 工件表面粗糙度Ra 大幅降低，從80 μm降到4.5 nm，同時材料去除率可達到0.114 μm/min。
同理得到磁性復合流體拋光陶瓷時對于材料去除率的最優工藝參數組合為A3B1C3，即磁鐵轉速為400r/min，加工間隙為0.5 mm，磨粒粒徑為2.00 mm。在最優工藝參數組合下進行40 min 拋光后，工件表面形貌如圖10 所示。此時材料去除率可達到0.117 μm/min，工件表面粗糙度Ra從80 μm 降到8.5 nm。
試驗結果表明，預測模型和田口方法的S/N 水平響應分析均與試驗結果有較好的吻合結果。
3 結論
應用偏心磁鐵磁性復合流體拋光方法拋光氧化鋯陶瓷，以粗糙度和材料去除率為試驗評價指標，基于田口法分析磁鐵轉速、加工間隙、磨粒粒徑對拋光效果的影響，得到優化工藝參數組合，并得出如下結論：
（1） 由于載液盤轉速。拋光液成分等差異的影響，拋光參數對粗糙度和材料去除率的影響不同。隨著磁鐵轉速增大，粗糙度先增大后減小，材料去除率逐漸增大。隨著加工間隙增大，粗糙度和材料去除率逐漸減小。隨著磨粒粒徑的增大，粗糙度先減小后增大，材料去除率逐漸增大。
（2） 對氧化鋯陶瓷的最佳工藝參數進行統計并重新排列組合，得到的針對粗糙度和材料去除率的最優工藝參數組合，分別為：磁鐵轉速取300 r/min，加工間隙取0.5 mm， 磨粒粒徑取1.25 μm； 或磁鐵轉速取400r/min，加工間隙取0.5 mm，磨粒粒徑取2.00 mm。在針對粗糙度和材料去除率的最優工藝參數組合下拋光40min，分別可以得到材料去除率為0.114 μm/min、表面粗糙度Ra為4.5 nm 的加工效果和材料去除率為0.117μm/min、表面粗糙度Ra為8.5 nm 的加工效果。
（3） 利用遺傳算法優化BP 神經網絡建立了拋光預測模型， 粗糙度和材料去除率的平均預測誤差為3.948 4%。
作者簡介
張澤林，男，1997 年生，碩士研究生。主要研究方向：磁場輔助超精密加工。
E-mail：610213471@qq.com
通信作者： 馮銘，男，1988 年生，博士、講師。主要研究方向：硬脆等難加工金屬與非金屬材料多場輔助超精密加工等。
E-mail：fming@wzu.edu.cn
（編輯：王潔）
