工艺与检测TechnologyandTest
磨粒流抛光工艺中的磨料模糊优选模型
王志勇郭保苏冯东海师磊（燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛066004）
2018年第1期
摘要：磨粒流抛光主要用于小尺寸和复杂结构化表面的光整精加工。针对磨料参数选取仅靠其定性选择
糊优选的方法。该方法基于模糊数学理论，采用模糊参数优化建立了多目标磨料参数优选模型，结合磨料参数的选择原则和磨料参数之间的影响建立了相对优属度矩阵和权向量，从而量化了不确定性因素。最后，通过实际加工实验验证了该方法的合理性和可行性。
关键词：磨粒流抛光；磨料参数；模糊优化理论
中图分类号：TH161
文献标识码：A
DOI:10.19287/j.cnki.10052402.2018.01.019
Fuzzyoptimizationmodel of abrasiveparameters inabrasiveflowpolishingprocess
WANG Zhiyong, CUO Baosu, FENG Donghai, SHI Lei
(School of Mechanical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao 066004, CHN)
Abstract: Abrasive flow polishing method is mainly applied to polish surface of subsize and complicated structure
workpieces. To solve the process technology problem of unreasonable abrasive parameters selection based on experience result in undesirable processing quality, the optimization of a multi-objective fuzzy model of the system used in abrasive parameters was established based on fuzzy mathematics theory. To quantify the uncertainty of the factors, relative optimal subordinate degree matrix and weight vectors were estab-lished taking into account the impact of various factors of abrasive parameters on the principle of selec-tion of abrasive parameters, Experiment was carried out to verify the rationality and feasibility of the opti-mizationmodel.
Keywords : abrasive flow polishing; abrasive parameters; fuzzy optimization theory
在精密加工行业，对于尺寸小和复杂结构化表面，
难以通过传统抛光工艺进行抛光。磨粒流加工技术是通过一种载有磨粒的粘弹体软性磨料介质，在挤压力作用下往复流经待加工表面来达到光整加工的目的。誉粒流抛光技术由于不受工件儿何形状和尺寸的影响，抛光位置可以到达传统抛光技术不能达到的加工表面，因而广泛应于各种结构化型腔及流道的去毛刺和抛光的加工1-2]。磨粒流抛光首先要选择合适的磨料。磨料参数通常考虑磨料粘度、材质、粒度以及介质配比4个参数。不同的磨料参数组合会产生不同的抛光效果，并直接影响加工质量与效率[3)。然而，目前企业在实际加工中只是针对上述4种参数依据以往的积累经验在各自的数值区间内选择一组参数组合，其
最终的抛光效果具有较大的随机性，难以保证抛光质量。
目前关于磨料参数优选的研究较少。Davies和 Fletcherl4研究了磨料流体介质的热特性和流变性，得出磨料的粘度和配比是影响磨粒流抛光效果的重要因素，磨料粘度会根据温度的变化而变化；宋桂珍[5]针对流体磨料粘度难以定量描述的问题，借助模糊数学建立了粘度的隶属度函数，通过对磨料粘度模糊分级对其进行定量描述；李纯]等人针对共轨管的磨粒流加工，根据经验及磨料参数与材料去除率和加工效率的影响规律确定了其大致的磨料参数。董家广[7]针对电控单体泵的高压流道的磨粒流抛光技术研究，通过数值模拟和设计正交实验获得了磨料参数。李俊烨
*国家自然科学基金联合资助基金项目（U1660111)；河北省博士后科研项目（B2016003021)：河北省教育厅科学研究计划河北省高等学校技术研究青年基金项目（QN2017152）
96· 万方数据
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