SiC材料机器人砂带磨削系统设计及试验研究

张志刚， 江希龙， 李 星

（1.北京市航空智能遥感装备工程技术研究中心，北京100094；2.北京空间机电研究所，北京100094）

0 引言

SiC有着非常优异的性能，如硬度高、耐磨损性能好、耐高温、热导率大、热稳定性能好、抗热震性能好、抗氧化性强、耐化学腐蚀等，因而在航空航天、国防、冶金、机械、能源和建材化工等热门领域拥有广阔的应用前景［1］。

作为新型的陶瓷基硬脆材料，SiC材料制作的零件受成型和烧结工艺的限制，成型后还需要进行加工，保证最终尺寸和精度。SiC材料由于高硬度、高脆性、低断裂韧性等性能，常规手段无法完成，加工以砂轮磨削为主，磨削加工中极易出现崩边、开裂等问题，加工效率低。本文通过对大尺寸SiC材料零件加工特点和难点的分析，基于解决材料加工难题，设计一套机器人砂带磨削的柔性加工系统，并进行系统可加工性试验。

1 SiC材料的加工特点及难点

SiC材料在加工过程中容易产生脆性断裂，从而在材料表面留下破碎层，因而极易引起崩边甚至开裂等灾难性质量问题［2］。SiC加工过程中主要存在以下问题：SiC的硬度仅次于金刚石，不能用常规的金属刀具加工；材料高硬度、高脆性，加工手段匮乏，目前的方法主要集中在砂轮磨削、超声振动铣磨加工、电火花加工等。

1）采用砂轮磨削，金刚石砂轮与工件硬接触，如参数选择不当，砂轮磨损严重且易损伤工件。

2）采用超声振动铣磨加工，PCD刀具在超声振动和旋转运动的共同作用下撞击工件、去除材料，可获得高精度的加工表面，但是该方法加工效率很低，大型结构件加工仍存在刀具磨损问题。

3）采用电火花放电加工，存在工具磨损太快、工件表面烧蚀、加工精度不高、效率低下等问题。对于常压烧结法制备的SiC毛坯，由于基体中游离硅含量很少，导致材料导电性极差，甚至无法进行放电加工。

SiC零件加工效率低，尤其是大型零件受设备机床限制，加工过程必须非常谨慎，极易出现裂纹或应力破损，材料去除的机理研究与仿真基础薄弱，在线检测技术缺乏。SiC大型零件加工，需要带有特殊防护的专用加工设备，对设备性能要求极高。

因此，SiC由于其材料的特殊性，加工效率低下、成本高昂、加工质量难以控制，在很大程度上限制了材料的推广使用。为解决以上的加工问题，有必要寻找新的加工方法和加工设备，开展SiC材料机器人砂带磨削系统设计与搭建，是探索加工可能性的一个新方向。

2 砂带磨削技术简介

磨削加工作为现代机械制造领域中实现精密与超精密加工最有效、应用最广泛的基本工艺技术，已广泛应用于金属及其他材料的精加工［2］，也是SiC材料主要的切削加工方式。

砂带磨削就是根据工件形状，以相应的接触方式，利用高速运动着的砂带，对工件表面进行磨削、研磨和抛光的一种新型高效磨抛工艺［3］。砂带是砂带磨削的主体，它是一种特殊的、多刀多刃的切削工具，主要由基体、结合剂和磨粒3部分组成，即在具有可挠性且极为平坦的布料、纸料等基体表面上，整齐地排列着尖角朝外的磨粒，依靠黏结剂和基体材料来保持可挠性和弹性，属于单层磨粒磨具。

砂带磨削时，磨粒在一定压力作用下做切削运动，与工件表面相互作用，实现对工件表面磨削和抛光等。按照磨粒与工件表面接触时干涉程度的不同，可以分为3个不同阶段，如图1所示。

1）滑擦：磨粒与工件表面相互接触，干涉少，工件表面发生弹塑性变形，磨粒只摩擦工件表面，不切除材料。

2）耕犁：随着磨削用量的增加，磨粒与工件表面干涉增大，表面材料发生塑性流动，材料产生挤压式运动，从磨粒的下方和两侧挤出，磨粒在工件表面犁出刻线，切除少量材料。

3）切削：在一定压力作用和温度条件下，磨粒与工件表面间产生足够的干涉，开始真正的切削，材料在磨粒的前方产生断裂，形成切屑，有较大的材料去除率。

砂带磨削与传统磨削、车削、铣削相比，具有许多加工优越性。由于静电植砂技术的应用以及新型砂带的不断推出，使得当今的砂带磨削技术已经成为国外应用非常普遍的先进机械加工方法之一［4-5］。其主要特点有：

1）有 “快削法”之称。砂带磨削效率高，已达到铣削的10倍，普通砂轮磨削的5倍。

2）有 “冷态”磨削之称。由于摩擦生热少，磨粒散热时间间隔长，可以有效地减少工件变形、烧伤，保证加工表面质量。

3）有 “弹性”磨削之称。由于砂带自身有很好的绕性和柔性，与工件是柔性接触，具有较好的跑合和抛光作用，工件的表面粗糙度可达Ra0.8～Ra0.2。

4）有 “万能”磨削之称，可以加工几乎所有的工程材料。

5）生产成本低，经济效益好。砂带磨床结构简单，制造成本低廉；辅助时间少，工件一次定位后，可多次更换砂带完成全部加工；操作简单，安全可靠［6］。

3 机器人砂带磨削柔性系统设计及工艺路线

3.1 机器人砂带磨削柔性系统设计

本文利用机器人系统的灵活性和砂带的柔性，针对SiC材料结构件高硬度、高脆性材料特点，设计研究了一套机器人砂带磨削柔性加工系统。

典型的机器人砂带磨削系统由机器人系统作为执行工具，砂带磨削机等子系统作为执行工具组成，砂带磨削机固定转动，机器人抓持零件进行复杂空间运动。本系统由于SiC材料零件的特殊性，加工过程需尽量减少移动，避免移动过程产生不必要的磕碰，所以采用机器人抓持末端执行器砂带驱动系统的设计，其结构组成如图2所示。

系统由机器人、末端执行器砂带驱动系统、砂带、力控装置、在线检测装置、除尘装置、电气控制系统、离线编程软件、在线控制模块等软硬件组成。

机器人：机器人作为加工执行机构，选用6轴机器人。机器人的臂展能够覆盖结构件的最大外形，尤其对大尺寸的 SiC材料结构件（大于1000mm），在结构件加工过程不动的情况下，机器人能驱动末端执行器完成外形加工。

末端执行器：即砂带加工驱动系统，驱动砂带转动的同时，系统按加工轨迹进行移动，实现磨削加工。其中，驱动砂带与零件直接接触的接触轮采用金属+非金属结合的轮系：基体一般由钢、铝合金制作，外包一层橡胶或塑料等软弹性材料。

砂带：根据SiC材料特性，选用金刚石砂带，为方便散热，采用干式冷态磨削方式。

力控装置：磨削加工过程中，通过专用力控设备，自动测量末端执行器砂带驱动系统与工件之间的接触力，并实时调整，确保接触力始终保持在给定值，确保加工过程对SiC材料的压力在安全有效范围内。

除尘装置：为避免砂带磨削SiC加工去除掉的粉尘飞散，损害人体健康及厂房内其余设备，在末端执行器砂带驱动系统附近及整个加工区域设计专用的除尘装置，保证加工环境的绿色环保。

在线检测装置：通过选用点激光、三维激光扫描仪等装置，可通过非接触测量方式，对特定区域和特征点进行测量，快速准确地对零件原型进行高精度数字化复制。

3.2 加工工艺路线研究

工艺路线如图3所示。

按加工工艺路线，系统主要完成以下工艺技术研究：

（1）零件加工磨削轨迹智能规划

基于离线编程软件及工件的数模，结合加工工艺，智能规划加工路径。路径可实现对工件待加工部位的全覆盖，并满足如进出位置、进刀量、加工去除量等加工工艺要求，合理优化加工路径，最小化加工时间，提高作业效率。

（2）加工基准智能标定与特征智能识别

采用点激光与三维激光在线校准设备与算法，实现对工件的智能标定与校准。首先通过点激光对工件进行粗标定，初步建立工件坐标系。进一步通过三维扫描对工件进行精密标定，完成离线程序与实际工件位置间的匹配。加工过程中，还可通过点激光精密测量工件高度，以准确修正进刀量，提高加工精度。

（3）离线编程在线智能化加工

通过机器人三维扫描，精确测量工件位置后，机器人按工艺路线要求进行加工路径离线编程，并比对数据进行优化程序；系统按优化后的程序进行加工，同时进行在线检测，直至完成全部磨削工作。

（4）磨削参数在线感知

磨削加工过程中，将精密测量设备耦合到系统控制中，将测量结果反馈给机器人控制器，并根据测量结果自动修正加工路径（或重新生成加工路径），从而实现闭环磨削，保证最终加工精度［7］。

4 砂带磨削试验

4.1 试验条件

磨削试验使用的砂带长1500mm，宽120mm，布基桥接，磨料粒度80#，金刚石磨料，砂带线速度为10m／s，机器人驱动末端执行器的进给速度为5mm／s，磨削过程中不更换砂带，磨削正压力为0.6MPa，砂带磨削按缓进给大切深的模式进行试切加工，每次切深0.03mm，多次反复。

如图4所示，SiC材料选用直径与砂带宽度一致，常压（无压、S、SiC）烧结成型坯料。

4.2 试验结果

在磨削正压力不变的磨削模式下，机器人砂带磨削柔性系统在克服砂带、驱动轮弹性变形后，调整砂带线速度或机器人进给速度，可具有规律的、稳定的材料去除量。而且，柔性加工系统在一固定压力值下，提高砂带转速或降低砂带线速度，能有效提高材料去除量。

如图5所示，在磨削正压力不变的砂带磨削效果下，通过高精度三维检测仪器可以观测到零件表面的微观表面形貌［8］。如图6所示，对所测得数据处理分析，可看出磨削加工区域的粗糙度、表面形貌中间部位比较一致。由于砂带柔性磨削砂轮加工接触区域的变化，入刀口和出刀口有一阶段的尺寸 “变化”，其表面形貌与其余部位微观下有一定差距，但整体去除量均匀，表面粗糙度较好。无论是通过目测还是利用高精度微观表面形貌测量仪放大观察，都没有发现加工过程产生崩边、破损及明显裂纹缺陷。更换几组参数试验后，得出以下规律：表面粗糙度和表面形貌深度随工艺参数改变而变化的趋势一致，当磨削深度和进给速度增大、机器人进给速度减小时，表面粗糙度和表面形貌深度增大［9］。

5 结论

通过对机器人砂带磨削柔性加工系统的设计，利用一定工艺参数对试件加工和检测，砂带加工可以有效避免加工中易出现崩边、开裂等问题，与同类的砂轮磨削相比，加工效率高，加工安全性较好。

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［7］王伟，贠超.砂带磨削机器人的灵活性分析与优化［J］.机器人， 2010， 32（1）： 48-54.WANG Wei.YUN Chao.Flexibility analysis and optimization of abrasive belt grinding robot［J］.Robot， 2010，32（1）： 48-54.

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