Si3N4 陶瓷軸承套圈端面磨削實驗及表面質量分析

李頌華，李祥宇，孫健

（1.沈陽建筑大學 機械工程學院，沈陽 110168；2.高檔石材數控加工裝備與技術國家地方聯合工程實驗室，沈陽 110168）

工程陶瓷材料具有高硬度、高強度以及耐磨損等優異性能[1-2]。對于精密機械、航空航天機械以及化工機械領域，采用全陶瓷零件來提高設備精度及性能是非常好的升級方式。但是，工程陶瓷材料的加工方法不同于傳統的金屬材料，除超聲輔助加工、復合激光加工等特種方法外，大多采用磨削方式進行加工[3-4]。

近年來，眾多學者對工程陶瓷的表面磨削技術進行了深入的研究與分析。張珂等[5-6]通過平面磨削ZrO2實驗驗證了隨著砂輪線速度及工件進給速度增加，磨削溫度增大。Liang 等[7]分析了研磨后ZrO2工件的表面形貌，建立了磨削后的表面輪廓模型，并驗證了該模型。Anil Kumar 等[8]使用MoS2-WS2混合納米顆粒流體研磨Si3N4陶瓷，有效地降低了加工表面粗糙度和切屑層深度。李頌華等[9-10]對HIPSN 陶瓷進行了磨削實驗，提出減小工件進給速度、提高砂輪線速度有助于降低表面粗糙度，同時驗證了在干磨情況下的表面質量要優于濕磨。Zhang 等[11-12]利用激光輔助加工Si3N4陶瓷，相較于常規磨削方法，激光輔助加工時的磨削力和磨削溫度顯著降低，刀具耐久度提升，但是對粗糙度影響較小。劉偉等[13]對Si3N4陶瓷磨削實驗建立了理論模型，深入探討了工藝參數對加工表面粗糙度等磨削質量的影響。Sun 等[14]研究了高速磨削Si3N4陶瓷的去除機理，提出了可以通過提高砂輪轉速或減小磨削深度來減小磨削力。Liu 等[15]通過對工程材料表面裂紋的研究，優化了研磨工藝，并構建了陶瓷材料的斷裂模型。吳玉厚等[16-17]提出在磨削加工工程陶瓷零件時，提高砂輪線速度的同時，適當增加進給速度可以降低磨削溫度，并增加磨削效率。

目前，針對Si3N4陶瓷傳統磨削方式的研究有待補充，可指導實際磨削氮化硅陶瓷軸承套圈端面的加工工藝尚待完善，對磨削后表面粗糙度值Ra的預測模型也缺乏實驗支撐。本文以Si3N4陶瓷軸承套圈為實驗材料，使用雙端面磨床進行磨削加工，對軸承套圈的端面磨削成形機理進行分析。通過觀察表面粗糙度及微觀形貌，探討磨削加工參數對表面粗糙度和微觀形貌的影響。最終利用MATLAB 中interp2 函數和spline 算法優化處理采樣點，并構建表面粗糙度的預測模型。

1 實驗

1.1 設備

實驗采用HMP-Y108 型號的雙端面磨床，上下砂輪的最高轉速為1450 r/min，加工時的旋轉方向相同，可根據工件不同表面接觸面積及不同去除量采用差速磨削。本型號機床為上砂輪進刀，下砂輪固定的進給方式，加工精度可達1 μm。該型號的機床加工、進給方式如圖1 所示，工件在加工區域受磨削產生摩擦力的作用而自轉。

圖1 機床加工示意Fig.1 Schematic diagram of machine tool processing

實驗選用砂輪的結構由砂輪連接盤、樹脂基體、磨料層等3 部分組成，如圖 2a、b 所示。磨料層表面刻畫如圖 2c、d 所示的紋路，有利于砂輪在加工過程中降溫、儲存磨屑和排出磨屑。

圖2 實驗采用的CBN 砂輪Fig.2 CBN grinding wheel used in the experiment: a) schematic diagram of grinding wheel structure; b) actual structure of grinding wheel; c) schematic diagram of grinding wheel surface; d) actual surface morphology of grinding wheel

1.2 材料

實驗選用Si3N4陶瓷毛坯，毛坯厚度為14 mm，其材料性能見表1。上下砂輪均為樹脂結合劑CBN砂輪，砂輪的詳細參數見表2。冷卻液為7%的無氯半合成冷卻劑（TRIM?SC410，Master Fluid Solutions公司），冷卻液從上砂輪中間孔處進入加工區域。

表1 Si3N4 陶瓷材料性能參數Tab.1 Performance parameters of Si3N4 ceramic materials

表2 砂輪結構與性能參數Tab.2 The structure and performance parameters of the grinding wheel

1.3 方法

實驗選用CBN 砂輪的磨削層是由混有20%金剛石的CBN 磨粒采用樹脂結合劑壓制燒結成形的。砂輪粒度越小，其磨削能力越低，而本實驗中要去除Si3N4陶瓷軸承套圈毛坯的加工余量，因此不適合采用較小粒度砂輪，進而選定砂輪粒度為140#。在砂輪型號確定的情況下，影響圓柱形工件雙端面磨削表面質量的加工參數主要是砂輪轉速和砂輪進給速度。根據統計模擬方法Monte Carlo method，為了得到表面粗糙度的期望值，通過控制變量的方法，獲得表面粗糙度值的數字特征，并深入探討不同加工參數對Si3N4工件表面質量的影響，本次實驗的變量控制和水平見表3。表3 中砂輪轉速和砂輪進給速度的4 個水平分別一一對應地進行交叉實驗，共16 組實驗。實驗中，Si3N4工件的總去除量為300 μm，每次實驗會使用相同的加工參數對待加工表面進行磨平處理。

表3 實驗設置變量與水平Tab.3 Experiment setting variables and levels

加工結束后，使用泰勒接觸式Surtronic25 型粗糙度儀測量表面粗糙度，測量精度為0.001 μm，每次測量取樣長度為3 mm。通過超景深三維顯微鏡可以觀察到如圖3a 所示的交叉形加工紋路，這是由于本次實驗中既有砂輪旋轉又有工件自轉而導致的。為了提高樣本數量，減小隨機誤差，每個端面選取8 個測量位置，如圖3b 所示。粗糙度儀探針檢測路徑分別為指向圓心和垂直直徑方向，測得數據取平均值。

圖3 粗糙度測量位置Fig.3 Roughness measurement location: a) cross grain of end face after machining; b) roughness detection point selection and detection direction

2 結果與討論

2.1 實驗結果

根據表3 所列變量與水平，砂輪進給速度設為變量X，砂輪轉速設為變量Y，測得表面粗糙度值Ra設為期望值E(Ra)，得到變量與期望值的對應關系，見表4。根據實驗安排，本次16 組實驗可以看作是兩因素四水平的正交實驗。依據正交實驗結果，建立表面粗糙度值Ra的極差直觀分析表，見表5。

表4 X、Y 與E(Ra)對應關系Tab.4 Correspondence between X, Y and E(Ra)

通過表5 繪制表面粗糙度值隨砂輪進給速度和砂輪轉速變化的趨勢圖，如圖4 所示。由圖4a 可知，砂輪進給速度與表面粗糙度成反比。當砂輪進給速度較高時，表面粗糙度偏低。砂輪進給速度為100～150 μm/min，表面粗糙度變化趨勢減緩。由圖4b 可知，隨著砂輪由低轉速提至高轉速，表面粗糙度逐漸降低，尤其是在低轉速區間，表面粗糙度變化明顯。通過表5 中極差的大小可以分析各因素對表面粗糙度的影響程度，極差越大，說明影響程度越大。在雙端面磨削Si3N4陶瓷軸承套圈端面時，砂輪轉速對表面粗糙度的影響大于砂輪進給速度。

圖4 砂輪進給速度和砂輪轉速對Ra 變化趨勢的影響Fig.4 Influence of grinding wheel feed speed and grinding wheel speed on the change trend of Ra

表5 表面粗糙度Ra 極差直觀分析Tab.5 Extremely poor visual analysis table of surface roughness Ra μm

2.2 砂輪進給速度對表面質量的影響

通過在高轉速（1400 r/min）下采用不同砂輪進給速度的單因素實驗，探討砂輪進給速度對工件表面質量的影響，得到Si3N4陶瓷軸承套圈端面的表面粗糙度變化規律如圖5 所示。

圖5 高轉速下Ra 與進給速度的關系Fig.5 The relationship between Ra and grinding wheel feed speed at high speed

陶瓷材料主要依靠磨削加工，去除方式包括塑形去除和脆性斷裂兩種。吳玉厚等[17]通過磨削實驗提出，當表面塑形去除比例增加時，表面質量會提高。在磨削過程中，砂輪表面暴露的磨粒在壓力作用下，對氮化硅工件表面產生滑擦、耕犁和切削作用，其中滑擦和耕犁過程所消耗的能量幾乎全部用來產生磨削熱，并作用在磨削加工區，使加工區域的溫度升高。造成圖5 所示砂輪進給速度從50 μm/min 增大至200 μm/min 時表面粗糙度值Ra降低的原因是，單顆磨粒對陶瓷表面進行滑擦和耕犁時，磨削深度增加，產生的磨削熱增多，加工區域的溫度隨之上升。在實驗控制的加工參數條件下，隨著加工區域的溫度升高，塑形去除的比例逐漸增大，磨削后的表面質量變好。

混凝土澆筑過程中采取的工藝技術對混凝土密實度影響較大，密實度與混凝土強度和耐久性聯系較大。當前混凝土澆筑質量需要從不同方面進行控制，首先是澆筑方法，其次是振搗性可以通過水平分段方法進行推進澆筑。上層混凝土需要在下層混凝土振搗密實之后進行澆筑，需要保障腹板混凝土初凝之前翼板混凝土能夠有效澆筑。在施工過程中需要組織人員進行控制管理。全面提升混凝土施工穩定性，組織專業技術人員對混凝土和易性以及坍落度進行控制。混凝土灌注完成初凝之后，需要定期采取養護措施[6]。

2.3 砂輪轉速對表面質量的影響

設置單因素實驗，分別安排砂輪進給速度為50、100、150、200 μm/min 的對照組，通過改變砂輪轉速得到表面粗糙度的變化規律，如圖6 所示。由圖6 可知，在不同的砂輪進給速度下，砂輪轉速的提高對加工表面的質量影響效果不同。砂輪進給速度為50、200 μm/min 時，表面粗糙度值先增加、再減小；砂輪進給速度為100、150 μm/min 時，表面粗糙度值先減小、再增加。

當砂輪進給速度為50 μm/min 時，從圖6a 中可以看出，砂輪轉速提高，加工區的磨削熱降低，陶瓷材料塑形去除比例降低，脆性斷裂比例增加，進而會使表面粗糙度升高。砂輪轉速進一步提升時，相同的磨削深度下，脆性斷裂后的表面受到更多的磨粒加工，相當于光磨的作用逐漸大于脆性斷裂的作用，使表面粗糙度值再度降低。當砂輪進給速度提高至100～150 μm/min 時，從圖6b、c 中可以看出，隨著砂輪轉速的提高，砂輪所帶走的磨削熱增多，導致加工區的溫度降低，光磨作用增加的比例逐漸小于加工區溫度降低導致的脆性斷裂的比例，致使工件表面粗糙度值先減小、后增加。當砂輪進給速度增加至200 μm/min 時，由于單次去除的最大切削深度hmax逐漸大于臨界切削深度hc，脆性斷裂的比例顯著增大。但由于在快進給速度的加工過程中，材料逐漸積攢壓力，光磨的作用趨于明顯，隨著砂輪轉速的提高，光磨的作用逐漸大于脆性斷裂的作用。從圖6d 中可以看出，當砂輪轉速提高至臨界值時，表面粗糙度降低。

圖6 不同進給速度下Ra 與砂輪轉速的關系Fig.6 The relationship between Ra and grinding wheel speed at different feed speeds

2.4 去除表面的機理分析

工件材料為等靜壓成形、氣壓燒結的Si3N4陶瓷，屬共價鍵化合物，離子擴散系數低，具有高強度和高硬度[18-20]。由于待加工的Si3N4陶瓷軸承套圈毛坯端面的初始表面質量較差，表面缺陷較多，且燒結痕跡明顯（如圖7 所示），為了提高加工效率，同時保證后續精磨時的加工質量，針對陶瓷軸承套圈的端面展開工藝研究。

圖7 毛坯表面的燒結缺陷Fig.7 Sintering defects on the surface of the blank: a) surface defects; b) 3D observation of surface defects; c) residual Si3N4-powder

在對試樣小件（20 mm×20 mm×15 mm 的Si3N4陶瓷塊）進行磨削實驗過程中，砂輪磨削層的磨粒切入工件表面，進行滑擦和耕犁，加工后的表面會產生隆起和溝壑，在表面隆起和溝壑之間也會有不同程度的脆性斷裂和大小不一的微裂紋，如圖8 所示。在圖8a、b 中，可以明顯觀察到，在磨粒滑擦和耕犁后，加工表面產生的隆起、溝壑、脆性斷裂和表面裂紋。從圖8c 中可以看到，在去除過程中，脆性斷裂和塑形去除共同存在，塑形去除比例高時，表面質量好。

圖8 Si3N4 材料平面磨削表面SEM 形貌Fig.8 SEM image of Si3N4 surface grinding surface: a) bulge and gullies; b) brittle fracture and crack; c) brittle fracture and plasticity removal

在磨削Si3N4陶瓷過程中，產生的裂紋可以分為橫向裂紋和徑向裂紋。磨粒在載荷的作用下壓入工件，當材料所承受應力超過其斷裂韌性時，會在磨粒正下方產生微裂紋和裂紋擴展，如圖9 所示。Lambropoulos 等[21]根據斷裂力學理論，構建了橫向裂紋b和徑向裂紋cm的數學模型，見式（1）和式（2）。

圖9 Si3N4 陶瓷壓痕變形與裂紋Fig.9 Indentation deformation and cracks of Si3N4 ceramic

式中：φ為磨粒銳度角；E為材料的彈性模量；H為材料硬度；P為磨粒載荷，與砂輪進給速度有關；α為無量綱常數，常取1/3～1/2；κ為常數，κ=0.027+0.09(α–1/3)；Kc是材料斷裂韌性。從式（1）和式（2）中可以看出，橫向裂紋b和徑向裂紋cm會隨著載荷的增加逐漸加深并擴展。李頌華等[22]在實驗中驗證了磨削Si3N4陶瓷時，載荷增加會導致橫向裂紋擴展增加，進而脆性斷裂的比例增大，最終在加工表面形成凹坑。尤其是在粗磨工序中，砂輪進給速度快，工件加工區承受的應力大，如果不對加工時產生的微裂紋加以控制，很容易造成加工缺陷[23]。因此，實驗中選用的砂輪進給速度最快為200 μm/min。若選用更快的砂輪進給速度，則會導致加工時載荷過大，對工件表面質量產生負面影響，且更快的砂輪進給速度也要求砂輪具有更好的切削能力和性能，不利于實際工程應用。

3 端面加工工藝優化

3.1 端面加工工藝簡介

國標要求某P4 級N 系列軸承套圈的端面跳動量不超過5 μm，而高精度陶瓷軸承套圈端面的加工工藝不同于金屬軸承，對陶瓷軸承套圈端面的加工還需要進一步的研究與探討。

圖10 磨削軸承套圈端面工藝尺寸鏈Fig.10 Process dimension chain of grinding bearing ring end face

式中：n為增環環數，n=1；m為總組成環環數，m=3。封閉環的極限尺寸A0max、A0min和公差T0為：

從式（3）—（6）中可以看出，當工藝尺寸鏈中的組成環增加時，封閉環的基本尺寸不變，但是極限偏差和公差會增大。因此，減少組成環可以提高工件加工后的尺寸精度。

雙端面磨削是指同時加工零件上下兩個平行的端面，可實現粗、精磨削一次完成，加工后的精度高、表面質量好，適合加工高精密軸承的兩端面[24]。在相同的加工參數下，雙端面磨削的效率要高于單端面磨削，因此雙端面磨削更適合批量加工高精度Si3N4陶瓷軸承套圈的端面。雙端面研磨是在研磨盤中不斷注入小粒度研磨液，以達到去除端面殘留加工紋路的作用，提高端面的表面質量。雙端面研磨的去除量低，但加工表面質量好，適合在磨削到目標尺寸后提高工件的表面質量，并改善形狀精度。

3.2 最優加工參數選擇

本文采用雙端面磨床進行磨削實驗，主要優化參數為表面粗糙度值Ra，綜合考慮加工所用時間，目標是利用較短的加工時間獲得盡可能低的Ra。通過圖4 可以看出，加工時，隨著砂輪進給速度和砂輪轉速的提高，表面粗糙度呈下降趨勢。由于磨削加工是多方面耦合作用，從多組單因素實驗也可以看出，砂輪進給速度和砂輪轉速對于Ra的影響不僅僅是簡單的線性關系。本實驗中，CBN 砂輪雙端面磨床磨削Si3N4陶瓷工件的最優加工參數：砂輪轉速為1400 r/min，砂輪進給速度為200 μm/min。在該加工參數下，表面質量好，且加工效率高，用于生產中可以減少加工時間、節約成本。在實際加工中，應當根據機床實際的性能指標，選用1300～1400 r/min 的砂輪轉速和 150～200 μm/min 的砂輪進給速度來加工工件。

3.3 構建表面粗糙度預測模型

表面粗糙度經驗公式以各加工參數為變量，變量與期望E(Ra)間存在指數關系。由于本實驗中變量為砂輪進給速度X和砂輪轉速Y，因此簡化預測模型為：

式中：c為與加工環境有關的綜合影響系數；k1、k2為影響指數。

利用MATLAB 中的Curve Fitting Tool 工具箱[25]，把測量得到的表面粗糙度帶入簡化模型中，結果見式（8）。

待定系數分別為c=0.8726，k1= –0.06887，k2=–0.2518，得到16 個點的擬合曲面如圖11 所示。16點預測值與測量值的比較見表6，絕對值最小的相對誤差為2.95%，最大的相對誤差為18.23%。

表6 預測模型與實際測量值比較Tab.6 Comparison table of prediction model and actual measured value

圖11 16 點擬合曲面Fig.11 16-point fitting surface

由于16 點直接擬合結果的最大相對誤差較大，預測結果較差，因此采用interp2 函數進行二維插值，X和Y的插值間隔分別為50∶1∶200 和900∶1∶1400，利用spline 函數優化后的三次樣條插值結果如圖12 所示。使用插值后的數據集重新構建預測模型，結果見式（9）。

圖12 三次樣條插值結果Fig.12 Cubic spline interpolation results

待定系數分別為c=1.555，k1=–0.05563，k2=–0.3466。由插值后數據集建立的模型的預測結果與實際測量值相比，絕對值最小的相對誤差為–0.56%，最大的相對誤差為13.68%。

把兩種預測模型同實際測量值比較，可以發現，通過插值后數據集建立的預測模型的準確度更高，其最小相對誤差的絕對值降低2.39%，最大相對誤差降低4.54%。兩種預測模型都表現出表面粗糙度隨著砂輪進給速度和砂輪轉速提高而降低的趨勢，這與加工經驗符合，為加工成產品提供理論支持。

4 結論

1）雙端面磨床適合用于加工高精度氮化硅陶瓷軸承套圈的端面。在雙端面磨削加工時，提高砂輪轉速和砂輪進給速度，有助于降低表面粗糙度，提高表面質量，且砂輪轉速對表面粗糙度的影響大于砂輪進給速度。

2）通過多組不同砂輪進給速度下，只改變砂輪轉速的單因素實驗，可以得到在實驗設置工況下的最優加工參數：砂輪轉速為1400 r/min，砂輪進給速度為200 μm/min。實際加工中，可選用1300～1400 r/min的砂輪轉速和150～200 μm/min 的砂輪進給速度來得到較好的表面粗糙度。

3）利用MATLAB 中的Curve Fitting Tool 工具箱構建表面粗糙度的預測模型，利用spline 函數優化預測模型中的數據，得到了較好的預測結果，對實際加工中選用合理磨削參數具有重要意義。