机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化

臧艺凯; 朱蓓蓓; 秦琳; 尚瑶; 尚俊豪; 佘中迪; 陈肖; 肖峻峰; 许剑锋

doi:10.37188/OPE.20243215.2387

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机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化

微纳技术与精密机械 | 更新时间：2024-08-31

- 机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化
- Modeling of removal function and optimization of process parameters for robotic polishing M-ZnS
- 光学精密工程 2024年32卷第15期页码：2387-2400
- 作者机构：
  
  1.华中科技大学机械科学与工程学院，湖北武汉430074
  2.上海航天控制技术研究所，上海 201108
  3.湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉 430068
- 作者简介：
  
  [ "臧艺凯（1992-），男，河南平顶山人，博士生，中级工程师，2015年于合肥工业大学获得学士学位，2018年于华中科技大学获得硕士学位，现为华中科技大学机械科学与工程学院博士生，主要从事机器人抛光工艺与装备方面的研究。E-mail: zangyk@hust.edu.cn" ]
  [ "许剑锋（1979-），男，湖南邵阳人，博士，教授，2001年于新加坡国立大学获得硕士学位，2008年于美国加州学圣地亚哥分校获得博士学位，主要从事超精密与智能制造方面的研究。E-mail: jfxu@hust.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52225506)
- DOI：10.37188/OPE.20243215.2387
  中图分类号： TP242;TN213;TG580.692
- 纸质出版日期：2024-08-10，
  
  收稿日期：2024-06-04，
  
  修回日期：2024-06-26，
- 稿件说明：
移动端阅览
臧艺凯,朱蓓蓓,秦琳等.机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化[J].光学精密工程,2024,32(15):2387-2400.

ZANG Yikai,ZHU Beibei,QIN Lin,et al.Modeling of removal function and optimization of process parameters for robotic polishing M-ZnS[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(15):2387-2400.
臧艺凯,朱蓓蓓,秦琳等.机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化[J].光学精密工程,2024,32(15):2387-2400. DOI： 10.37188/OPE.20243215.2387.

ZANG Yikai,ZHU Beibei,QIN Lin,et al.Modeling of removal function and optimization of process parameters for robotic polishing M-ZnS[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(15):2387-2400. DOI： 10.37188/OPE.20243215.2387.

摘要

为研究M-ZnS在机器人抛光过程中的材料去除模型和优化参数组合，探究M-ZnS光学元件的高精度、低成本、批量化制造方案，采用有限元法和数值仿真法，对M-ZnS的机器人抛光材料去除函数模型进行修正。基于有限元法建立了抛光盘的压力分布模型，采用曲线拟合方法得到了压力分布函数。仿真模型和实验数据对比表明，去除函数模型与实验数据中心相对偏差小于8%，证实了修正去除函数模型的有效性。然后，对抛光关键工艺参数进行优化，通过单因素实验法，获得了机器人抛光M-ZnS的优化工艺参数组合：对于10 mm的沥青盘，推荐压力0.12~0.18 MPa，推荐的转速比范围200/

10~200/

rpm。最后，采用修正的去除函数模型和优化工艺参数对100 mm口径的M-ZnS平面光学元件进行抛光，并对抛光前后的表面粗糙度和面形精度进行测量和对比。实验结果表明，经过单轮80.39 min抛光，表面质量明显提高，元件淡黄色逐渐褪去，表现为透明材料，面形PV从0.668 μm降至0.229 μm，收敛率为65%，表面粗糙度

从7.911 nm降低至2.472 nm，收敛率为68%。机器人抛光技术可作为M-ZnS光学元件高效高质量加工的重要手段。

Abstract

To study and optimize the material removal model for robotic polishing of M-ZnS and enhance the precision and cost-effectiveness of manufacturing M-ZnS optical components

the material removal model is refined using the finite element method and numerical simulation. A pressure field distribution model for a 10 mm asphalt polishing disc is developed

and the pressure distribution function is determined through curve fitting. The accuracy of the adjusted removal function model is verified with a less than 8% deviation when comparing simulation and experimental data. The polishing process parameters are optimized using a one-factor experimental method

suggesting a pressure range of 0.12 to 0.18 MPa and spindle speed ratios of 200/-10 to 200/-50 rpm for 10 mm discs. These optimizations were applied to polish 100mm M-ZnS planar optical elements. Post-polishing

the surface quality significantly improved within 80.39 minutes; the M-ZnS transitioned from light yellow to transparent

face shape PV decreased from 0.668 μm to 0.229 μm

with a 65% improvement

and surface roughness

went from 7.911 nm to 2.472 nm

with a 68% enh

ancement. Thus

robotic polishing proves vital for efficient

high-quality finishing of M-ZnS optical components.

关键词

机器人抛光M-ZnS去除函数工艺优化面形精度表面粗糙度

Keywords

robotic polishingM-ZnSremoval functionprocess optimizationface shape accuracysurface roughness

references

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