磁性复合流体抛光氧化锆陶瓷的工艺优化

张泽林　周宏明　冯铭　张祥雷　陈卓杰

关键词 磁性复合流体抛光；氧化锆陶瓷；表面粗糙度；材料去除；田口方法；正交试验

中图分类号 TG73; TG58 文献标志码 A

文章编号 1006-852X（2023）06-0712-08

DOI 码 10.13394/j.cnki.jgszz.2023.0003

收稿日期 2023-01-04 修回日期 2023-02-26

氧化锆陶瓷具有良好的机械性能（高硬度、高强度、高韧性、高耐磨性等）、突出的化学稳定性和隔热性能以及较低的热膨胀系数等优点，在生物医学和工业领域中被广泛用作外科植入物、耐火材料、切削工具等[1-2]。在用作医疗材料时，陶瓷工件的表面粗糙度对工件与周围环境的相互作用有着重要影响，不同的粗糙度对于不同的细胞或细菌有着不同的黏附效果[3-4]。同时，表面粗糙度可以作为评判表面磨损情况和裂纹特征的指标[5]。由于其特殊的物理性质，氧化锆陶瓷在高温、高磨损等极端工作环境中具有非常广阔的应用前景。

氧化锆陶瓷在成形加工中存在质量差、无法避免加工损伤等问题[6-10]。因此，为了获得更高的表面性能，常采用喷砂、酸蚀等方法进行表面处理[11-13]。但是喷砂和酸蚀会对氧化锆陶瓷表面造成污染或者改变其化学性质。而抛光作为一种常用的后处理工艺，可以在不改变表面化学性能的前提下，有效改善表面质量，提供更光滑的表面，并去除之前加工过程中造成的表面与亚表面损伤。由于氧化鋯陶瓷在医疗领域的广泛应用，且光滑的表面可以提高氧化锆陶瓷作为医疗修复体的使用寿命[14]，对氧化锆抛光工艺的研究就显得尤为重要。

为了获得更高的抛光精度， XU 等[15] 制备SiO₂@C磨料对氧化锆进行抛光，获得了R_a=1.86 nm 的表面粗糙度和235.76 nm/h 的材料去除率；通过化学诱导微纳气泡对氧化锆进行抛光，获得了R_a=1.28 nm 的表面粗糙度和1.142 μm/h 的材料去除率[16]。虽然抛光精度能够达到纳米级，但仍存在划痕和亚表面损伤问题，且化学抛光容易引起环境和安全问题。

磁场辅助抛光方法是一种拥有加工确定性高、收敛效率稳定、边缘效应可控、加工适用性广等优点的方法。其原理为可流动的磁流变液在工作区域磁场的作用下，变为具有一定硬度的柔性抛光垫，这一柔性抛光垫以剪切的形式实现对材料的去除。磁流变抛光液主要由磁性颗粒（主要是羰基铁粉）、磨料（金刚石、氧化铝或氧化硅等） 以及基液（ 水或油等） 组成。MING 等[17] 采用弱磁流变剪切增稠方法对氧化锆进行抛光，获得了S_a=13.2 nm 的表面粗糙度和5.96 μm/h 的材料去除率。SUN 等[18] 提出了一种增强型交变磁场辅助精加工方法来抛光氧化锆，获得了Ra=89 nm 的表面粗糙度。这些研究表明，磁场辅助抛光，由于其极低的法向力和非常小的去除量，具有抛光硬脆材料的潜力。但磁流变液颗粒分散性差，不利于纳米精密表面加工。为了克服磁流变液的缺点， SHIMADA 等[19] 提出了一种使用磁性复合流体进行表面处理的新方法，通过将羰基铁颗粒、磨粒和α-纤维素混合到含有纳米磁铁颗粒的磁流体中，获得了一种高分散性高磁响应黏度的磁性复合流体。与磁流变液相比，磁性复合流体具有更好的磨粒分散性， 所以其具有更好的抛光性能。WANG 等[20] 使用磁性复合流体对化学镀镍磷钢进行抛光，获得了R_a=4 nm 的表面粗糙度。FENG 等[21] 使用磁性复合流体对非球面铝合金工件进行抛光，获得了R_a=10.77 nm 的表面粗糙度。对于不同的工件材料与形状，磁性复合流体都具有很高的抛光性能。基于磁性复合流体的氧化锆陶瓷抛光可行性已经获得了验证，但对于共工艺因素的优化尚未开展系统性研究[22]。

为优化磁性复合流体抛光氧化锆的工艺参数，设计多因素多水平田口方法进行试验，通过信噪比和方差分析方法对结果进行统计分析，并分析其对表面粗糙度和材料去除率的影响比重，找到对表面粗糙度和材料去除率影响最大的因素。最终对磁性复合流体抛光氧化锆中的磁铁转速、加工间隙和磨粒粒径进行优化，得到抛光后表面粗糙度最低、材料去除率最高的最优参数组合。

1 试验方法与条件

1.1 试验装置与试验参数

由于在抛光过程中，抛光液中的磨粒聚集在受磁场束缚的磁簇之间，在磁场不变的情况下，磁簇保持静止，不利于磨粒的均匀分布。所以采用以永磁体偏心放置在旋转中心上的方式，来实现抛光区域磁场的动态变化，从而提高抛光液的更新恢复能力。磁性复合流体抛光如图1、图2 所示：直径为16 mm、高度为15 mm的圆柱状轴向充磁永磁体，在偏心距为4 mm 时安装在旋转速度为n_w的磁铁座上；铝质非磁性载液盘位于磁铁与工件之间，载液盘与工件的距离定义为加工间隙h。当加工间隙中加入一定体积的抛光液时，如图1 右侧所示，抛光液中的羰基铁颗粒受磁场力影响沿磁力线形成链状磁簇，非磁性磨粒被夹持在磁簇与磁簇之间，并且纤维素与磁簇互相交织在一起。当载液和磁铁盘分别以n_w 和n_c 反方向的转速旋转时，非磁性磨粒在磁簇的夹持下，对工件表面进行抛光。

试验中采用组分为45%（质量分数，下同）羰基铁粉、40% 水基磁流体、12% 金刚石磨粒、3% α-纤维素的磁性复合流体作为抛光液， 在不用磁铁转速和500 r/min 的载液盘转速下对表面粗糙度R_a为80 μm 的氧化锆陶瓷进行40 min 抛光试验。抛光后的工件超声波清洗10 min 后，采用OLYMPUS OLS4100 共聚焦显微镜测量其表面粗糙度和材料去除率。每组试验重复测量3 次取平均值。

1.2 试验设计

通过田口方法设计3 水平3 因素正交工件试验研究磁铁转速n_w、加工间隙h 和磨粒粒径a_s对表面粗糙度和材料去除率的影响，正交试验因素和水平如表1所示。并计算信噪比来对试验数据进行分析，找出最优抛光参数，信噪比越大越好。对抛光参数进行优化，是为了得到更小的表面粗糙度值以及更大的材料去除率。

2 试验结果与讨论

试验结果与通过式（1）～式（2）计算的信噪比S/N 如表2 所示。以某一因素的水平为横坐标，信噪比S/N 均值为纵坐标绘制图3、图4。

2.1 抛光参数对粗糙度影响

图3 所示为磁铁转速、加工间隙和磨粒粒径对表面粗糙度的影响。如图3 所示：随着磁铁转速增大，信噪比均值先增大后减小；转速在300 r/min 时，信噪比均值最大，抛光效果最好。这是由于随着转速的增大，抛光效率提高，从而在相同的抛光时间内达到了更好的抛光效果；而当转速过大时，会对工件造成损伤，从而降低抛光效果。

随着加工间隙增大，信噪比均值逐渐减小；当加工间隙最小时，信噪比均值最大，抛光效果最好。这是由于随着加工间隙的增大，受磁场的影响减弱，抛光力降低，从而降低抛光效果。

随着磨粒粒径的增大，信噪比均值先增大后减小；磨粒粒径在1.25 μm 时信噪比均值最大，抛光效果最好。这是由于随着磨粒粒径的增大，抛光效率提高，从而在相同的抛光时间内达到了更好的抛光效果；而当磨粒粒径过大时，会对工件造成损伤，从而降低抛光效果。

由图3 可以看出，最优工艺参数组合为A2B1C2。

2.2 抛光参数对材料去除率的影响

图4 所示为磁铁转速、加工间隙和磨粒粒径对材料去除率的影响。如图4 所示：随着磁铁转速增大，信噪比均值逐渐增大；转速最大时信噪比均值最大，材料去除率最高。这是由于随着转速的增大，抛光效率和材料去除率提高。随着加工间隙增大，信噪比均值逐渐减小；当加工间隙最小时，信噪比均值最大，材料去除率最高。这是由于随着加工间隙的增大，受磁场的影响减弱，抛光力降低，从而降低了抛光效率和材料去除率。随着磨粒粒径的增大，信噪比均值逐渐增大；磨粒粒径最大时信噪比均值最大，材料去除率最高。这是由于随着磨粒粒径的增大，抛光效率提高，从而提高了材料去除率。由图4 可以看出，最优工艺参数组合为A3B1C3。

由图5 可以看出：抛光参数对粗糙度和材料去除率的影响权重顺序相同，但权重数值略有不同。加工间隙对粗糙度和材料去除率影响最显著（占比分别为45.0% 和47.9%）；磁铁转速对粗糙度和材料去除率影响次之（占比分别为31.8% 和32.4%）；磨粒粒径对粗糙度和材料去除率影响最小（ 占比分别为23.2% 和19.7%）。

2.4 工艺参数预测与优化

为了应对实际生产中不同的加工需求，给实际生产提供参数参考，利用遗传算法优化BP 神经网络建立了抛光预测模型图6。如图6 所示：构建了一个输入、输出层的节点数和输入、输出数据样本的维数一致的神经网络，即输入层节点数为3，输出层节点数为2 的神经网络。

采用隐藏层层数为1，隐藏节点数为4，种群规模为300，交叉概率为0.5，突变概率为0.01 为训练参数。当适应度函数值的加权平均变化值小于适应度函数值偏差或者达到最大迭代数时，遗传算法将终止迭代。本试验中适应度函数值偏差为10?6，最大迭代次数为60 次。采用试验序号为1～8 的8 组数据作为训练数据，第9 组数据作为预测对照数据。因为采用2 个输出节点，所以以2 个输出数据平均预测误差最小为目标训练模型。遗传算法优化BP 神经网络的进化图如图7 所示，在第51 次时达到精度要求，终止迭代。优化后的BP 神经网络对抛光预测的迭代图如图8 所示。最终训练得到的表面粗糙度与材料去除率平均预测误差为3.948 4%，表面粗糙度的预测值为8.600 0 nm，实际值为8.630 0 nm，材料去除率的预测值为0.104 0 μm/min，实际值为0.096 7 μm/min。

由于载液盘转速、抛光液成分等差异的影响，抛光参数对粗糙度和材料去除率的影响不同。根据田口方法的S/N 水平响应分析，分别对磁铁转速、加工间隙和磨粒粒径的最佳工艺参数进行统计并排列组合，得到磁性复合流体抛光陶瓷时对于粗糙度的最优工艺参数组合为A2B1C2，即磁铁转速为300 r/min，加工间隙为0.5 mm，磨粒粒径为1.25 mm。在最优工艺参数组合下进行40 min 抛光后，对抛光位置进行分析，其结果如图9 所示。从抛光处三维轮廓形貌（图9a）中可以看出：抛光区域呈圆形，抛光中心区域的磁性复合流体与工件的相对速度较小，所以抛光中心处呈凸起状。沿A-A 测量截面图，如图9b 所示，得到最大材料去除深度，并用最大材料去除深度除以抛光时间得到材料去除率。经测量发现， 工件表面粗糙度R_a 大幅降低，从80 μm降到4.5 nm，同时材料去除率可达到0.114 μm/min。

同理得到磁性复合流体抛光陶瓷时对于材料去除率的最优工艺参数组合为A3B1C3，即磁铁转速为400r/min，加工间隙为0.5 mm，磨粒粒径为2.00 mm。在最优工艺参数组合下进行40 min 抛光后，工件表面形貌如图10 所示。此时材料去除率可达到0.117 μm/min，工件表面粗糙度R_a从80 μm 降到8.5 nm。

试验结果表明，预测模型和田口方法的S/N 水平响应分析均与试验结果有较好的吻合结果。

3 结论

应用偏心磁铁磁性复合流体抛光方法抛光氧化锆陶瓷，以粗糙度和材料去除率为试验评价指标，基于田口法分析磁铁转速、加工间隙、磨粒粒径对抛光效果的影响，得到优化工艺参数组合，并得出如下结论：

（1） 由于载液盘转速。抛光液成分等差异的影响，抛光参数对粗糙度和材料去除率的影响不同。随着磁铁转速增大，粗糙度先增大后减小，材料去除率逐渐增大。隨着加工间隙增大，粗糙度和材料去除率逐渐减小。随着磨粒粒径的增大，粗糙度先减小后增大，材料去除率逐渐增大。

（2） 对氧化锆陶瓷的最佳工艺参数进行统计并重新排列组合，得到的针对粗糙度和材料去除率的最优工艺参数组合，分别为：磁铁转速取300 r/min，加工间隙取0.5 mm， 磨粒粒径取1.25 μm； 或磁铁转速取400r/min，加工间隙取0.5 mm，磨粒粒径取2.00 mm。在针对粗糙度和材料去除率的最优工艺参数组合下抛光40min，分别可以得到材料去除率为0.114 μm/min、表面粗糙度R_a为4.5 nm 的加工效果和材料去除率为0.117μm/min、表面粗糙度R_a为8.5 nm 的加工效果。

（3） 利用遗传算法优化BP 神经网络建立了抛光预测模型， 粗糙度和材料去除率的平均预测误差为3.948 4%。

作者简介

张泽林，男，1997 年生，硕士研究生。主要研究方向：磁场辅助超精密加工。

E-mail：610213471@qq.com

通信作者： 冯铭，男，1988 年生，博士、讲师。主要研究方向：硬脆等难加工金属与非金属材料多场辅助超精密加工等。

E-mail：fming@wzu.edu.cn

（编辑：王洁）