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1 航空学报 Acta Aeronautica et Astronautica Sinica Jan Vol.35 No.X: XX-XX ISSN CN /V DOI: /S 砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化 * 淮文博, 唐虹, 史耀耀, 蔺小军 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室, 西安 摘要 : 砂布轮柔性较大可以实现航空发动机叶片微面切触自适应抛光, 提高叶片表面完整性和力学性能 抛光力是影响抛光表面完整性的关键参数, 通过单因素试验分析确定了砂布轮抛光力的影响参数及其影响规律, 通过正交试验和极差法确定了影响抛光力的主要参数是砂布轮的压缩量和转速 ; 利用二元二次回归正交试验得出了抛光力的预测模型, 利用该模型分析了抛光力预测误差变化趋势, 明确了不同转速下抛光力主要影响参数的稳定域 ; 整体叶盘的抛光试验表明 : 通过合理控制抛光力, 可以实现表面粗糙度小于 0.4 μm 的抛光效果, 且效率比人工提高 20% 关键词 : 叶片 ; 砂布轮 ; 抛光力 ; 建模 ; 参数优化中图分类号 ::V232.4 文献标识码 :A 文章编号 : (2016)XX-XXXX-XX 叶片是航空发动机产生强大推动力的核心部件 [1-2] 不合格的叶片表面质量容易造成叶片疲劳失效, 缩短叶片寿命 降低发动机性能 [3-4], 甚至酿成机毁人亡的后果 而表面粗糙度是影响叶片表面质量 [5-6] 力学性能 机械特征的关键参数 [7] ; 所以国内外相关学者开展了大量的以降低表面粗糙度为目的的表面抛光研究工作, 在抛光模型机理 抛光系统 抛光工艺等方面已取得丰硕的研究成果 但是, 关于磨具在抛光力作用下产生微变形从而实现 随形微面切触 的自适应抛光方面的研 [8] 究文献甚少 Wu 等使用磨削中心以弹性球形轮 作为抛光刀具沿曲面切削轨迹对空间自由曲面进 行抛光, 有效去除了残留高度获得了一致的表面 粗糙度 针对复杂几何形状, 学术界提出了磁流 体 电流体 磨料流等非接触抛光工艺 [9-13], 但材料去除率小, 抛光效率低 [9], 成本大 [14] [2] Huang 等采用机器人柔性磨头和自适应路径规 划技术克服了叶片型面形状变化复杂而引起的抛 [15] 光难的问题 Tam 等依据曲面曲率变化或刀具 尺寸变化来自适应调整轨迹行距以确保磨具和抛 光表面全面均匀地接触, 实现了镜面抛光效果 收稿日期 : ; 退修日期 : ; 录用日期 : ; 网络出版时间 : 网络出版地址 : 基金项目 : 国家科技重大专项 ( 基金号 2015ZX ) * 通讯作者. Tel.: shiyy@nwpu.edu.cn 引用格式 :HUAI W B, TANG H, SHI Y Y,et al. Modelling and parameters optimization of flexible polishing force for abrasive cloth wheel[j].acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2016,36(x):xxx-xxx. 淮文博, 唐虹, 史耀耀, 蔺小军. 砂布轮柔性抛光力的建模与 参数优化 [J]. 航空学报, 2016, 36(x): xxx-xxx.

2 2 航空学报 Jan Vol.35 No.X [6] Wang 等基于小型机器人, 用计算机控制 视觉 定位 气缸伺服等技术构成磨头自适应抛光控制 系统, 实现了大型模具曲面的理想抛光 [16] Marquez 等设计了六自由度机器人模具自由曲 面抛光系统, 该系统能够根据所抛光工件曲面的 几何信息和机器人的位姿生成相应的控制策略实 现了柔性化抛光 ;Ahn [17] 在磨头上安装声发射传 感器来检测模具表面的微量变化, 调整磨头位姿 [18] 以获得高的表面质量 Chaves-Jacob 等用五轴 数控铣床作为空间曲面的抛光机器, 用以弹性橡 胶为基底的弹性砂轮作为抛光刀具, 通过控制刀 具的弹性变形来控制径向力, 提高了抛光力的稳 定性, 实现了空间曲面理想的抛光效果 Pan 等 [19] 针对球面镜头抛光 Zeng 和 Blunt [20] 针对医用 钴铬合金抛光, 都采用气囊作为抛光工具, 通过 合理地控制工艺参数实现了理想的抛光效果 在 [21-22] 国内, 重庆大学黄云和路勇等在研制的砂带 磨床上对不锈钢和钛合金工件进行了磨削工艺试 验和, 研究了工艺参数对砂带寿命 砂带磨损 量 材料去除量和表面粗糙度的影响 南京航空 [23-24] 航天大学霍文国等在干式砂带磨削条件下, 分析了磨削用量对磨削力 磨削温度和磨削表面 完整性的影响, 并对磨粒磨损面积 磨粒高度 磨损量 金属去除量和磨粒磨损形态进行了研 [25-26] 究 北京航空航天大学李勋和刘佳等针对钛 合金在磨削加工过程中发生的磨削烧伤现象, 分 析了磨削力 磨削温度对工件表面粗糙度 表面 形貌 表面层金相组织及显微硬度的影响 西北 [27-28] 工业大学黄新春等通过 GH4169 高温合金平 面切入磨削试验, 研究了磨削参数对表面特征的 影响, 获得了磨削参数的稳定域和非稳定域 浙 [29-31] 江工业大学计时鸣和张利等提出了新型气囊 [32] 抛光技术, 辽宁科技大学郭龙文等研发了一种 基于机器人的自由曲面磁力研磨装置, 沈阳工业 [33-34] 大学孙兴伟和赵正庆等提出了一种采用砂带 千叶轮成型抛光螺杆螺旋曲面的新型工艺方法 以上抛光方法都是基于数控机床或机器人并 通过一定算法对磨具轨迹 位姿或抛光力进行精 [19] 确地控制而实现的 ; 但数控机床昂贵且不具备 力的控制功能 [18] 控制算法复杂 [6] ; 机器人尽管 可以很好地控制力, 但抛光轨迹误差大 [6] ; 气囊 抛光位置精度控制复杂 [19] ; 砂带抛光效率高, 但 不适用于抛光进排气通道狭窄的整体叶盘, 容易 与叶片发生干涉 [3] 为提高磨具与抛光曲面 随形微面切触 的自 适应性, 作者提出用砂布轮作为抛光工具, 在自 [1] 主研发的五轴数控抛光机上对叶片型面进行抛 光 ; 高速旋转的砂布轮在离心力作用下其半径增 大, 在复杂曲面抛光中有良好的柔性和 随形微 面切触 的自适应性, 在确保抛光力比较稳定的 情况下可有效避免 欠抛 或 过抛, 保证叶片曲 面的完整性 因为稳定的抛光力产生均匀的材料去除率, [35- 所以抛光力是影响抛光表面完整性的关键参数 38] 在抛光过程中需要足够的抛光力使抛光表面 产生局部塑性变形从而有效去除材料 [39,40] ; 但抛 光力过大容易造成 过抛 而损伤叶片 降低叶片 尺寸精度, 抛光力过小难以产生足够的材料去除 率和获得理想的表面粗糙度 因此, 抛光力越稳 定, 表面波纹度 粗糙度和误差越小 [4] 但是, 砂布轮抛光力的变化规律 抛光力的主要影响参 数及其稳定域还尚不清楚 为了有效预测和控制 砂布轮的抛光力以获得理想的表面质量, 文章通 过单因素试验分析了抛光力的影响参数及其影响 规律, 通过四因素三水平正交试验分析了砂布轮 抛光力的主要影响参数, 通过二元二次回归正交 试验建立了抛光力的预测模型 ; 通过分析抛光力 的预测误差变化趋势, 确定了影响抛光力的主要 参数的稳定域 ; 最后, 通过叶片抛光试验证明合 理地控制抛光力可以获得理想的抛光表面质量 1 砂布轮抛光力影响参数分析 1.1 砂布轮柔性抛光机理 初始半径为 r 0 的砂布轮以转速 ω 高速转动, 砂布片在离心力作用下沿半径方向伸展, 使砂布轮半径增大至 r r0 Δr, 试验证明砂布轮在相同转速下 r 0 越大半径增量 Δr 越大 ; 图 1 为基材为布基 磨粒为绿色碳化硅 (Green SiC, GC), 规格分别为 7 12 /320( 初始半径 r 0 厚度 L/ 粒度 P ) / /320 的砂布轮在不同转速下半径变化规律 砂布轮在抛光中受工件表面挤压而变形, 沿半径方向最大变形量称为压缩量, 用 a p 表示 ; 砂布轮在压缩量 a p 方向作用于工件的力称为抛光力, 用

3 淮文博, 等 : 砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化 3 F 表示, 如图 2 所示 当高速转动的砂布轮与抛光表面接触后, 与工件接触的砂布被压缩而产生弹性变形, 砂布轮与抛光表面产生相互作用力 因此, 砂布轮在抛光过程中针对叶片薄 型面复杂 曲率变化大的特点具有优越的自适应性, 一是可以与叶片空间复杂的曲面随形切触, 使砂轮磨削不到的部位得到抛光, 有效防止叶片局部欠抛光 ; 二是砂布轮有较大的弹性尺寸, 可有效避免过切 刚性冲击和叶片型面损伤 ; 三是磨头的结构简单 体积小, 可减少干涉, 深入狭窄的进排气通道抛光 r / r 0 =7 r 9 0 =8.5 r 0 = r/min 图 1. 砂布轮半径与转速关系 Fig. 1 Relationship between radius and rotation speed of abrasive cloth wheel 采用尺寸为 的钛合金 TC4 平板为试件, 将其安装在接有型号为 CHB/A 的 Contronix 数字显示仪表的 10 kg 电阻应变式力传 感器上 ; 用百分表找正使试件的抛光表面处于水 平状态 ; 针对钛合金磨削特点, 本文所有试验选 用基材为布基 磨料为绿色碳化硅 ( GC ) 的砂 [1] 布轮为磨具, 在自主研发的五轴数控抛光机上 做抛光力测试试验, 如图 3 所示 该抛光机的柔 性磨头主轴根据数控程序中的叶片几何型面变 化, 通过径向均匀分布的三个微位移汽缸和轴向 的一个微位移汽缸实时调整磨头位姿, 使砂布轮 和叶片几何型面有效地切合从而实现柔性自适应 抛光 ; 具体工作原理见文献 [1] 将柔性磨头摆动轴 a 调整 90 使砂布轮旋转轴 呈水平状态与试件表面平行 ; 数控编程中的刀具 半径为 r 0r-a p ( 即砂布轮旋转时的半径减去压 缩量 ), 磨头在 x 方向以速度 v f 作进给运动并保持 y z 坐标和工作台旋转轴 u 不变, 这样就可保证 压缩量在砂布轮做进给运动时基本稳定, 如图 2 所示 r r r 0 Δ 图 3 抛光力测试试验现场 Fig. 3 Polishing force test site 图 2. 砂布轮抛光原理 Fig. 2 Polishing principle of abrasive cloth wheel 为掌握抛光力的变化规律, 比较准确地预测和控制抛光力, 在下述试验平台依次做单因素试验 正交试验和二元二次回归正交试验 ; 利用试验结果分析抛光力的影响参数及其影响规律, 确定影响抛光力的主要参数并建立预测模型 1.2 抛光力试验平台 1.3 单因素对抛光力的影响规律分析 砂布轮的抛光工艺参数有砂布轮的压缩量 a p 转速 ω 进给速度 v f 初始半径 r 0 粒度 P 等, 为发现这些参数对抛光力的影响规律, 以这 5 个参数为变量在上述试验平台分别做单因素试 验, 试验结果如图 4 所示 本试验用砂布轮规 格 : 图 4(a) 和图 4(d) 为 /320; 图 4(b) 为 7 12 /320 和 /320, /320; 图 4(c) 为 /240 和 /600

4 F / N F / N F / N F / N 4 航空学报 Jan Vol.35 No.X 砂布轮在抛光时的压缩量 a p 越大, 其弹性变 形量就越大, 因此产生的抛光力也越大, 如图 4(a)~4(c) 所示 砂布轮转速越大, 每个砂布片 的离心力就越大, 在抛光时与抛光表面的相互作 用力也越大, 所以在同一压缩量下转速越大抛光 力越大, 如图 4(a) 所示 同材质的砂布轮初始 半径越大, 砂布片在半径方向的尺寸就越大, 则 其弹性系数就相对小 ; 而且在相同转速 相同压 缩量的情况下参与抛光的砂布片数量也少 ; 所以 直径越大的砂布轮产生的抛光力就越小, 如图 4 (b) 所示 砂布轮粒度越大, 磨粒的体积和质 量越小 ; 则粒度大的砂布片较薄, 质量和弹性系 数相对较小 ; 所以粒度较大的砂布轮高速旋转时 柔性较大, 产生的抛光力较小, 如图 4(c) 所 示 试验证明 : 砂布轮的进给速度对抛光力几乎 没有影响, 如图 4(d) 所示 ; 对于尺寸 粒度给 定的砂布轮在高速旋转时, 其抛光力主要来源于 弹性变形, 与进给速度无关 ; 如果抛光曲面存在 形位误差则会导致压缩量变化从而引起抛光力变 化 上述试验结果表明, 抛光力的影响参数为压 缩量 a p 砂布轮转速 ω 砂布轮初始半径 r 0 砂布 轮粒度 P =4500r/min =6000r/min =7500r/min a p / r 0 =10 r 0 =8.5 r 0 =7 (a) Rotation speed P=600 P= a p / (c)abrasive size =8000r/min =6000r/min =4000r/min v f //min (d) Feed rate 图 4. 单因素对抛光力的影响 Fig. 4 Effect of single-factor on polishing force. 1.4 影响抛光力的主要参数 为了确定 a p ω P r 0 对抛光力的影响大 小, 设计了四因素三水平的正交试验, 用极差法 来确定 4 个因素的主次顺序 [41] 砂布轮厚度 L 试 验方案和试验结果如表 1 所示 K i 为任意列上水 平号为 i 时所对应试验结果之和 ;k i =K i /s 为任一列 上因素取水平 i 时所得试验结果的算术平均值,s 为任一列上各因素水平出现的次数, 本文中 s=3;r 为极差,R=max(K 1, K 2, K 3 )-min(k 1, K 2, K 3 ), 或 R=max(k 1, k 2, k 3 )-min(k 1, k 2, k 3 ) 依据表 1 中的数据计算可得 r 0 的极差 R 1 = , a p 的极差 R 2 = , ω 的极差 R 3 = , P 的极差 R 4 = ; 显然 R 2 >R 3 >R 4 >R 1, 则影响抛光力的因素的主次顺序 为 :a p ω P r a p / (b) Original radius of abrasive cloth wheel

5 淮文博, 等 : 砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化 5 Serial number 表 1 试验参数和结果 Table 1 Experiment parameters and results r 0/ (L/m) a p/ ω/ (rmin -1 ) P F/N 1 7(12) (12) (12) (14) (14) (14) (16) (16) (16) 抛光力预测模型 2.1 二元二次回归正交试验设计 回归正交设计不仅有合理的试验设计和较少 的试验次数, 还能建立有效的预测模型, 它可以 在因素的试验范围内选择合适的试验点, 用较少 的试验建立一个精度高 统计性好的回归方程 [41] 由上述分析知 P r 0 为影响抛光力的次要因 素, 所以在试验时刻将这 2 个参数固定在某个较 好水平上, 所以取规格为 /320 的砂布轮, 试验时只考虑 a p 这 2 个主要因素的变 化情况, 因此采用二元二次回归正交试验 正交组合设计由 3 类试验点组成, 即二水平 试验 星号试验和零水平试验 对二元二次回归 m 正交试验设计的全实施试验次数 m 2 4, m 为试验因素数 ; 星号试验次数 m 与 m 有关, 即 m 2m 4; 零水平试验做 2 次, 即 m0 2 所 以二元二次回归正交试验放的总次数为 n m 2m m 10 星号臂长度的表达式为 c 0 m 2m m m m c 0 c c 2 c 代入上述参数得 确定 a p 的变化范围为 [0.2,1] ; ω 的变化范围为 [4500,7500] r/min 按照回归正交试验的因素水平编码办法将各水平进行线性变换, 得到规范变量 z ji (j=1,2;i =1,2,,5); 当 j=1 时, z ji 量 ; 当 j=2 时, z ji 代表 a p 的 5 个规范变 代表 ω 的 5 个规范变量 ; 如表 ' 2 1 n 2 2 所示 再利 z ji z ji z ji 对二次项的每个编 n 码进行中心化处理, 中心化之后的二次项满足 ' j i z 0, 即具有正交性 二元二次回归正交试 验设计和结果如表 3 所示 表 2 因素水平编码 Table 2 Code of factors level z ji ω/(rmin -1 ) a p / γ γ 抛光力预测模型及显著性 通过多元线性回归得到抛光力的预测模型为 p 5 F a ω apω ap ω (1) 表 4 为模型方差表,SS 为平方和, 由表 4 可知复相关系数 Rr ; 再利用自由度 f 和均方值 MS 计算得到 F 检验值 F r =959.98>F 0.01 (10, 4)=14.55, 标准估计误差 Significance F<0.01 经相关系数检验法和 F 检验法检验, 均表明建立的回归方程非常显著

6 6 航空学报 Jan Vol.35 No.X 表 3 二元二次回归正交试验和结果 Table 3 Regression orthogonal experiments for two elements and results Test number z1 z2 zz z 1 2 z z 2 1 z F/N 表 4 回归模型方差分析表 Table 4 ANOVA table for regression model Difference Significance f SS MS F source r F Regression analysis Residual Total 通过偏回归系数的 t 检验法, 对式 (1) 中各 项的主次进行分析以简化抛光力的预测模型 ; 如 果式 (1) 各项偏回归系数对应 t 分布的随机变量 值 t j >t =2.776, 则说明式 (1) 中第 j 项对抛光 力影响显著, 否则影响不显著, 可将该项从回归 方程中去掉 偏回归系数的显著性如表 5 所示, 标明式 (1) 中 a p ω ω 2 是次要因素, 对抛光力影响不 显著, 可以从式 (1) 中去掉, 得到简化的回归方程 为 F a ω a (2) p 表 5 偏回归系数的显著性 Table 5 Significance of partial regression coefficients Item a p ω a pω a p 2 Coefficient p ω 2 3 预测误差分析及参数优化 3.1 误差趋势分析 选用规格为 /320 的砂布轮以进给速度 v f =500 /min 做抛光力测试试验, 如表 6 所示 试验数据用 F E 表示 ; 由式 (2) 计算得到 的值用 F T 表示 ;=[(F E -F T )/F T ] 100% 为相对误 差 从图 5 所示的误差变化趋势可以看出, 抛光 力误差随压缩量 a p 增大呈 浴盆 曲线形状 Δ (%) =8000r/min =6000r/min =4000r/min a p / 图 5 抛光力预测误差变化趋势 Fig. 5 Variation trend of prediction error for polishing force

7 淮文博, 等 : 砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化 7 ω/ (rmin -1 ) 误差成因分析 F a p= 0.2 表 6 抛光力的计算值与测量值 Table 6 Calculated and measured values of polishing force. a p= 0.4 a p= 0.6 a p= 0.8 a p= 1.0 a p= 1.2 a p= 1.4 a p= 1.6 a p= 1.8 F T /N F E /N /% F T /N F E /N /% F T /N F E /N /% 抛光力参数的稳定域 1) 外界干扰误差将砂布轮看作开环系统, 设其传递函数为 G(s), 由白噪声 机床的振动 寄生电荷 测量系统误差等因素组成的干扰信号为 N(s), 输入信号为压缩量 A p (s)(a p 的拉普拉斯变换 ), 输出信号为抛光力 F(s), 则系统在干扰信号作用下的实际输出信号为 F(s)= G(s)[A p (s)+n(s)], 理想情况下的输出为 F(s)= G(s)A p (s), 则相对误差为 G( s) p( ) ( ) ( ) p( ) () Δ = A s N s G s A s Ns = G( s) A ( s) A ( s) 在相同测量条件下 N(s) 可看作常量 ; 由此可见输入量 A p (s) 越小相对误差越大, 这就是 随压缩量 a p 在一定范围内增大而减小的原因 2) 刚性接触误差当 a p >r 时, 砂布轮与抛光表面刚性接触, 柔性杆产生了微量位移 a p -r, 所以砂布轮产生的抛光力为 F( s) G( s) Ap( s) N( s) K Ap( s) Δr,K 为柔性杆的弹簧刚度 则相对误差为 p G( s) A ( s) N( s) K A ( s) Δr p p G( s) Ap ( s) Δ = = G( s) A ( s) N( s) K G( s) Δr + 1 Ap( s) G( s) Ap( s) 所以, 相对误差 随压缩量 a p 增大而显著增大, 且误差与砂布轮旋转轴弹簧刚度 K 有关 3) 砂布轮尺寸误差砂布轮的同轴度误差 每个砂布片尺寸不一致等因素也会产生误差 p p 为准确预测抛光力, 实现理想的抛光效果, 本文确定相对误差 10% 时的 a p 区间称作压缩 a 的稳定域 根据此原则表 7 列出了规格为 8.5 量 p 14 /320 磨粒为 GC 的布基砂布轮在不同转速下的压缩量 a p 的稳定域 在稳定域内, 抛光 力相对稳定, 砂布轮尺寸误差 外界干扰 系统 误差等因素对抛光力影响较小, 预测相对误差可 以控制在 10% 以内 表 7 压缩量的稳定域 Table 7 Stability domain of compression size ω/(rmin -1 ) a p/ F/N 4 抛光试验 <10% <10% <10% 砂布轮体积小, 结构简单, 对整体叶盘抛光 可有效避免干涉 因此, 利用优化参数在上述专 用数控抛光机上对材料为 TC4 的某型发动机某级 整体叶盘上编号为 A B 的 2 个叶片 ( 叶背 ) 进行 抛光试验, 如图 6 所示 磨具采用规格为 /320 的布基 GC 磨粒砂布轮 如果压缩 量太小则抛光力的预测误差大, 太大则砂布轮与 抛光表面刚性接触, 振动大不利于抛光 ; 应在砂 布轮的柔性范围内选取较大的压缩量以获得较大 的抛光力, 从而获得较大的去除量 因此, 依据 表 7 数据, 试验在砂布轮柔性范围内取压缩量 a p =1.3, 由式 (2) 计算得抛光力 F=0.637 N, 实 际测得 F=0.592 N, 预测误差 =7% 每个叶片抛

8 8 航空学报 Jan Vol.35 No.X 光 3 次, 抛光工艺参数如表 8 所示 采用等参数线法 [3] 进行轨迹规划, 数控编程中 的刀具半径为 r-a p =9.7, 即砂布轮旋转时的半径减去压缩量, 这样就保证了砂布轮在抛光中有比较稳定的压缩量 横向行距法可以有效消除叶片表面波纹 [1], 所以采用横向行距法抛光, 即沿着铣削轨迹抛光 抛光前后, 按照图 8 所示的测量位置用便携式粗糙度测量仪垂直于抛光轨迹方向随机地在 5 个不同点位测量 A B 两个叶片粗糙度, 并取最大值为测量结果 ; 通过三坐标测量机测量叶尖轮廓度 从表 9 所示的抛光结果可知,A B 两个叶片在抛光后粗糙度 <0.4 µm, 满足图纸要求 ; 抛光后叶片 A 的轮廓度变化了 0.003, 叶片 B 变化了 0.002, 轮廓度均在公差带范围内, 如图 7 所示 ; 抛光前后叶片表面对比如图 8 所示 砂布轮对单个叶片的抛光时间共约 45~48 min 左右, 人工抛光约 60 min, 效率比人工提高约 20% 整体叶盘叶片的抛光试验结果证明 : 砂布轮在优化的参数范围内抛光, 有效地降低了表面粗糙度, 保证了叶片型面精度, 且效率比人工明显提高, 降低了劳动强度, 验证了柔性抛光力模型和优化的参数范围 表 8 抛光工艺参数 Table 8 Polishing technological parameters Polishing parameters Value v f/(min -1 ) 500 ω/(rmin -1 ) 6000 a p / 1.3 F/N 表 9 抛光试验验结果 Table 9 Polishing experiment results Blad Polishing R a (µm) Profile tolerance / Time/min A B Before After Before After (a) Blade A 图 6 叶片抛光实例 Fig.6 Polishing example of blade (b) Blade B 图 7 轮廓型线 Fig.7 Profile line

9 淮文博, 等 : 砂布轮柔性抛光力的建模与参数优化 9 5 结论 图 8 抛光前后叶片型面对比 Fig.8 Comparison about blade surface before and after polishing 1) 分析了砂布轮柔性切触抛光机理, 提出 了影响抛光力的参数为压缩量 a p 转速 ω 初始 半径 r 0 粒度 P; 并通过单因素试验分析了这些 参数对抛光力的影响规律 2) 通过四因素三水平正交试验结果分析, 明确了压缩量 a p 转速 ω 为影响砂布轮抛光力的 主要参数 ; 利用主要参数设计了二元二次回归正 交试验, 通过多元线性回归得到了抛光力的预测 模型 3) 在分析抛光力模型预测误差的基础上, 确定了以布为基材的磨粒为 GC 规格为 /320 的砂布轮在转速分别为 4000 r/min 6000 r/min 8000 r/min 时抛光力的主要影 响参数的稳定域, 在稳定域内抛光力的预测误差 可以控制在约 10 % 以内 4) 抛光试验证明, 在优化的参数范围内, 可以获得表面粗糙度 <0.4 µm, 轮廓度变化较小 的抛光效果, 且效率比人工提高约 20 % 参考文献 [1] 段继豪, 史耀耀, 张军锋, 等. 航空发动机叶片柔 性抛光技术 [J]. 航空学报,2012, 33(3): DUAN J H,SHI Y Y,ZHANG J F,et al. Flexible polishing technology for blade of aviation engine [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2012, 33(3): (in Chinese). Roughness measure position Profile measure position [2] HUANG H, GONG Z M, CHEN X Q, et al. Robotic grinding and polishing for turbine-vane overhaul [J]. Journal of Materials Processing Technology, 2002, 127 (2): [3] 蔺小军, 杨艳, 吴广, 等. 面向叶片型面的五轴联动柔性数控砂带抛光技术研究 [J]. 航空学报, 2015, 36(6): LIN X J, YANG Y, WU G, et al. The research of flexible polishing technology of five-axis NC abrasive belt for blade surface [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2015, 36(6): (in Chinese). [4] ZHAO P B, SHI Y Y. Composite adaptive control of belt polishing force for aero-engine blade [J]. Chinese Jounal of Mechanical Engineering, 2013, 26(5): [5] HO W H, TSAI J T, LIN B T, et al. Adaptive network based fuzzy inference system for prediction of surface roughness in end milling process using hybrid Taguchigenetic learning algorithm [J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36(2): [6] WANG G L, WANG Y Q, ZHANG L, et al. Development and polishing process of a mobile robot finishing large mold surface [J]. Machining Science and Technology, 2014, 18(4): [7] HUNG T C, CHANG S H, LIN C C, et al. Effects of abrasive particle size and tool surface irregularities on wear rates of work and tool in polishing processes [J]. Microelectronic Engineering, 2011, 88(4): [8] WU X J, KITA Y, IKOKU K. New polishing technology of free form surface by GC [J]. Journal of Materials Processing Technology, 2007, 187(1): [9] WANG Y Q, YIN S H, HUANG H, et al. Magnetorheological polishing using a permanent magnetic yoke with straight air gap for ultra-smooth surface planarization [J]. Precision Engneering, 2015, 40(1): [10] 韩光超, 赵甲, 甘春明, 等. 磁场辅助软质工具游离磨粒抛光工艺研究 [J]. 华中科技大学学报 ( 自然科学版 ), 2014, 42(5): HAN G C, ZHAO J, GAN C M, et al. Research on soft tool and free abrasive polishing technology with assistant control of magnetic field [J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2014, 42(5): (in Chinese). [11] LEE E S, LEE S G, CHOI W K, et al. Study on the effect of various machining speeds on the wafer polishing

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12 12 航空学报 Jan Vol.35 No.X 史耀耀男, 博士, 教授, 博士生导师 主要研究方向 : 机电控制自动化 加工表面光整技术 Tel: shiyy@nwpu.edu.cn 蔺小军男, 博士, 高级工程师, 硕士生导师 主要研究 方向 : 精密几何测量 CAD/CAM Tel: Modelling and parameters optimization of flexible polishing force for abrasive cloth wheel HUAI Wenbo, TANG Hong, SHI Yaoyao *, LIN Xiaojun The Key Laboratory of Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology Ministry of Education, Northwestern Polytechnical University, Xi an , China Abstract: Abrasive cloth wheel with large flexibility can realize micro-surface contact and adaptive polishing to improve the surface integrity and mechanical properties of the blade.because the polishing force is the key parameters influencing the integrity of polishing surface, influence parameters for polishing force of abrasive cloth wheel are determined and its influence regularities are analysed by single-factor experiment. The compression size and the rotation speed of abrasive cloth wheel are determined as the main influence parameters for the polishing force by the orthogonal experiment and range analysis. Prediction model of the polishing force is obtained by using quadratic regression orthogonal experiment for two factors. The variation trend of the polishing force prediction error is analyzed by using the model, and the stability domain of the main influence parameters is determined under different rotation speeds. The results of blisk polishing experiment show that the ideal polishing results, surface roughness less than 0.4 µm, efficiency of polishing higher by 20% than manual polishing, can be achieved by reasonable control for the polishing force. Key words: blades; abrasive cloth wheel; polishing force; modelling; parameters optimization * Received: ;Revised: ;Accepted: ;Published online: URL: Foundation item:national Science and Technology Major Projects (No. 2015ZX ) *Corresponding author. Tel.: shiyy@nwpu.edu.cn