基于数控精雕机的氧化铝陶瓷板钻孔的工艺分析

李晓妹 吴惠敏

摘 要：工程陶瓷加工是数控磨削技术中的一个重要应用领域，其工艺参数对其性能有很大的影响，同时也是衡量工程陶瓷数控加工技术发展的一个重要指标。为了解决工程陶瓷钻孔的难点，本文利用数控精雕数控机床，将氧化铝陶瓷片作为加工目标。在目前的工艺条件下，利用环切走刀和小进给量钻削两种不同的孔加工方式，为工程陶瓷材料的孔加工提供了更多选择。

关键词：数控精雕机；氧化铝陶瓷板；钻孔工艺

1前言

陶瓷，也叫无机非金属，根据其材质和制作方法，可以将其分为两大类：一种是传统的陶瓷，另一种是工程陶瓷。所谓的传统陶瓷，就是用自然的硅酸盐矿物来烧制，也称为硅酸盐陶瓷。工程陶瓷是现代各类陶瓷的统称，又称为新型陶瓷、高科技陶瓷、精密陶瓷。工程陶瓷是以高纯度化工产品为主要原材料，其强度、硬度、耐磨性、耐腐蚀性等诸多优势，其化学成分、内部结构、使用性能及性能都与传统陶瓷材料相比，广泛应用在航天航空、石油化工、仪器仪表、机械制造及核工业等领域。工程陶瓷已经成为继金属和工程塑料之后的第三大工程材料。在实际生产中，大量的工程陶瓷产品出现返工、报废现象，这些现象不但增加了产品的加工成本，而且使企业的盈利能力下降。鉴于工程陶瓷材料的加工困难，本文将其作为研究对象，对其进行了多孔加工分析。

2氧化铝陶瓷钻孔加工实验

2.1实验裝置及夹具设计

为了与测力系统传感器相匹配，在传感器感应钻进过程中，利用工件夹具和测力系统中的力传感器，可以将金刚石钻具在陶瓷材料上的力传递给夹具（最多30s）。根据加工部件和测力仪的要求，研制出一套整体尺寸150mm×120mm×20mum的夹具，夹具中心设有台阶形的凹槽，用于安装陶瓷薄板制品，并与测力系统传感器相连接。夹具和传感器之间的固定方式是以螺栓为主体，而工件和夹具则是以螺钉下垫片为基础。

2.2实验方案设计

为验证钻探模拟结果的主要内容，试验中所用的主要加工零件（氧化铝板）为50 mn×50 mm×3 mm （长×宽×高）。同时，该夹具可一次夹持3个工件。对各种加工条件下的氧化铝陶瓷进行了钻进试验，将测力计的传感器和夹具安装在机床上，对各种加工参数下的钻进力进行了记录。

在试验过程中，对金刚石钻具的各个轴向分力和各个轴向力矩进行了实时记录，在同一陶瓷片上，为减小切削工具的磨损和外部环境等因素的影响，在同一陶瓷片上，钻孔数量为3，同一陶瓷片上的加工孔径和工艺参数不发生变化。为了观察钻具的损坏，在三次试验后，将钻具卸下，观察其表面形态。在钻进时，为降低钻削热量对工件的加工质量和金刚石钻具的寿命造成的影响，必须在钻进时开启冷却水。

2.3钻孔过程分析

第一，钻削力的变化。在钻削过程中，利用时域信号分析方法可以较好地反映钻具与工件之间的动态交互作用。在对氧化铝陶瓷进行钻孔时，钻头与工件表面的接触使其轴向作用力迅速增大，并出现了较大幅度的振荡。当磨料逐渐进入工件时，轴向力逐渐升高，然后下降到一个稳定的区间，直到整个切削过程中，轴向力突然下降到0。在扭矩上，钻头与工件间的扭矩是 Mx，并且扭矩 Mx的变化趋势与轴向力凡的趋势相近。在氧化铝陶瓷钻削加工中，切屑阻塞是非常普遍的，特别是在钻具内部容易出现切屑阻塞。金刚石钻具内已经布满了白色的陶瓷碎屑，如果碎屑不能及时排除，并且在一定程度上累积，从而增加了钻机的不稳定性，影响到陶瓷孔的加工质量和加工工具。

第二，对工件加工过程中的损伤进行分析。在用金刚石钻具对陶瓷和玻璃等硬脆材料进行钻探时，很容易对孔口产生破坏，而且孔口部位的破坏十分严重。氧化铝陶瓷因其硬度高、脆性高，在打孔时容易产生加工缺陷，其中陶瓷孔的破损最为明显。通过数控技术，可以观察到陶瓷孔口的材料剥离和显微形态，从而观察到陶瓷孔口的破坏。因为氧化铝陶瓷是一种不导电的材质，所以被观察的样品都是经过了金色的。

第三，对钻头的损坏进行分析。在钻削加工时，由于其高硬度和耐磨性能，使其不可避免地产生多种破坏。钻头数量越多，钻头内的切屑越多，钻头内的磨屑就越多，磨粒就越容易脱落。在钻头数量为18的情况下，钻头表面出现了较大的磨粒磨损和磨粒脱落现象[1]。

在钻头断裂之前，钻头的轴向作用力会随着钻头的碎屑而逐渐增大，这是由钻头底部产生的碎屑造成的。在下一次钻进的过程中，钻具底部的裂缝迅速扩大，从40 N到4 N，最后达到73 N。钻具断裂后，在下一次钻进时，会听到钻头与工件的摩擦声不同。这时，钻具与工件水平面接触的部位不再存在磨粒，随着钻削力的增大，钻头表面出现了异常的波动。在金刚石钻具断裂时，由于陶瓷孔口附近的材料会产生较大范围的崩塌，会对其造成很大的机械损坏。

3工程陶瓷多孔加工试验

3.1加工设备和冷却

采用北京精雕睿雕数控加工设备，在加工时利用切削液对磨头和工件进行冷却，完成冲削和清洗。

3.2刀具的选择

鉴于其高硬度、高脆性等特点，可选用5 mm直径的磨具和6 mm直径的磨具，分别采用铣削环切削走刀模式和小进给量钻孔工艺。

3.3工程陶瓷数控精雕机磨削钻孔加工工艺

第一，采用铣削环切割走刀工艺。开启数控编程程序，选定要加工的圆孔，开启工具条下的刀道，选定路线向导，通过系统的方法，找出区域加工小组，选择走刀模式，选择环切走刀，选择深度5，单击“下一步”，因为系统资料库中没有“氧化铝”陶瓷材料，所以“吃刀深度”一栏设置为0.01。

在实际生产中，使用了一种具有5 mm直径的金刚石磨粒的平底磨头。如果我们选择与被加工孔直径相等的金刚石磨头进行加工，则会发现，在高速旋转的情况下，磨头与硬度较高的氧化铝工程陶瓷接触时，会有较大的摩擦，从而使磨头出现轻微的晃动，从而造成加工孔的直径变大，无法保证加工的尺寸，因此我们选择略小于孔径的磨头进行加工，以确保加工的尺寸。

第二，钻孔加工的方法。开启数控程序，选定要加工的圆孔，开启工具条下的刀道，选定路线向导，通过系统方法，确定区域加工小组，选择钻进，深度选定5，按下步骤，因为系统资料库中没有氧化铝陶瓷材料，在“吃刀”深度一栏中，按“0.01”按钮，按“下一”按钮，在“加工路线”上单击“确定”，“确定”，“最后”，“在工具栏”中，“选择”“模具”[2]。

为避免陶瓷制品在工艺过程中产生崩裂、细微裂缝等缺陷，在陶瓷制品的上、下两个部分分别加入压力板和下部支撑板，从而大大降低了材料的开裂和开裂。通过对陶瓷表面的预应力进行分析，认为其原因在于：上压板在被加工的陶瓷表面上施加了预应力，减少了研磨过程中的应力，阻止了陶瓷表面的微小裂缝的扩散，从而避免了陶瓷表面的开裂；增加下部支承板可以减少工程陶瓷材料底部的应力，避免在快速处理结束时出现断裂。

4數控磨削加工工艺建模研究

4.1数控磨削加工神经网络模型的建立

数控研磨过程中的工艺效果与参数的关系非常复杂，采用特定的数学公式对其进行描述，是一个很大的非线性问题。在此基础上，将神经网络用于数控磨削加工过程的仿真，充分体现了人工神经网络的优势。同时，通过神经网络的非线性函数，可以解决数控磨削加工数学模型的非线性问题。

第一，采集样本资料。在数控研磨过程中，采用神经网络技术构建了磨削加工过程的数学模型。在此基础上，以主轴转速、进给速度、进给速度、磨头粒度等参数为输入变量，并以三次加工的平均时间、磨头磨损、磨边量等参数为输出变量，构建 BP神经网络。

第二， BP网络的建模。通过对 BP神经网络中的节点数目进行适当的选取，利用三层 BP网络对工程陶瓷数控磨削加工工艺参数和加工效果之间的非线性关系进行了拟合。也就是用数学的方法来描述这些工艺参数对加工效果的影响。

通过对多个实验数据的初始化和网络结构的设定，对数据进行标准化处理，得出最适合的模型。在 BP神经网络训练前，对样本进行标准化处理，因此，训练后的结果仍然是标准化的[3]。

4.2工程陶瓷数控磨削加工BP神经网络仿真

通过对硼化锆预喷油支板的数控研磨工艺参数和各个因子的选择，将其置于 BP神经网络的数学模型中进行网络训练，进一步验证了神经网络的预测能力。

通过对随机选择的参数进行 BP神经网络的训练，其结果与实际生产过程中采用同样的参数进行比较，其预测值最大值分别为19.1%和0.89%。

然后，将多目标工艺参数优化组合与任意一种组合进行了仿真模拟，结果表明：在考虑加工过程影响的前提下，最佳组合的模拟结果优于任意一组。

利用 BP神经网络原理，以工程陶瓷数控磨削加工实验为基础，建立了一个基于 BP神经网络的数控磨削加工数学模型。通过对最佳工艺参数的模拟实验，证明了多个优化过程的综合结果是最佳的参数组合。

5结语

因此，采用不同的加工工艺和工装夹具，会对产品的表面质量产生影响。采用铣削环切走刀法，可以保证工件的质量，但加工速度较慢；采用钻孔工艺，其工艺质量难以保证，加工速度也相对较快，但在陶瓷表面增加上压片和下托片，可以有效地防止裂纹和微裂纹，既能确保制品的质量，又能加快加工速度。

参考文献

[1] 吴文涛. 基于数控精雕机的氧化铝陶瓷板钻孔的工艺分析[J]. 江苏陶瓷，2018，51（5）：17-18.

[2] 吴泓宇，纪成光，肖璐. 陶瓷基板通孔制作研究与成孔质量分析[J]. 印制电路信息，2018，26（z1）：510-518.

[3] 聂励鹏. 钎焊金刚石钻孔工具加工高硬度工程陶瓷的研究[D]. 广东：广东工业大学，2011.