BK7光学玻璃超声振动磨削加工表面粗糙度预测模型

• 作者: 乔国朝 周明 张元晶 赵培轶
• 来源期刊: 中南大学学报（英文版）
• 关键词: 表面粗糙度 预测模型 超声振动 光学玻璃 高斯过程回归
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 277-286
• 页数: 10页
• 字数: 747字
• 语种: 英文

摘要

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GPR预测模型的平均误差分别为13.11%和8.12%.GPR预测模型所获预测结果与实验值吻合较好.