铌酸锂晶体的研磨损伤层研究

来源：万方数据
       提高研磨抛光的加工效率是人们普遍关注的问题。由于研磨抛光的加工时间很长，单位时间的去除 量很小，前工序的表面粗糙度对后工序的加工余量的影响很大。在这种情况下，单一工序的高效率并不能保证整个加工过程的总体上的高效率。本文提出了一种提高研磨抛光效率的新思路。通过建立工艺数据库，以缩短总的加工时间为目标，进行工序组合优化。本文给出了工序组合优化的策略和实现方法，并结合一个典型实例进行分析。结果表明，这种工序组合优化方法是有效的。
       随着材料科学技术的发展，新材料在各种元器件中得到了越来越广泛的应用，人们对加工精度的要求也越来越高。超精密研磨和抛光技术采用“进化”加工原理，可获得很高的精度和接近几何学形状的超光滑完美表面，在现代材料加工中有着很广泛的应用。目前，大规模集成电路的硅片、水晶振子基片、铌酸锂基片、钽酸锂基片等晶体基片的最终加工均采用超精密平面研磨抛光技术。随着元器件的应用普及，生产批量的不断加大，实现高质量、高效率的加工的需求越来越迫切。
       在这一研究领域，许多学者和专家从研磨抛光的方式，磨料及研磨液的改进，单一工序的工艺参数优化等方面作了大量的研究，使得研磨抛光的效率不断提高。采用研磨抛光的手段进行加工，通常包括粗研、精研、粗抛和精抛四个工序。当然，有时根据需要也会省去其中的一两个工序，但总体而言是多工序的加工。由于研磨抛光的加工时间很长，单位时间的去除量很小，并且，越到后面的工序，单位时间的去除量越小，前工序的表面粗糙度对后工序的加工余量的影响很大。在这种情况下，单一工序的高效率并不能保证整个加工过程的总体上的高效率，这就存在一个工序组合优化的问题。尽管在机械制造行业计算机辅助工艺设计已经得到的普遍的应用，并且产生的很好的效果，但就精密研磨与抛光加工而言，长期以来，选取怎样的工艺路线，以及具体工序的加工参数都由工人的经验判断，这就造成了对经验丰富工人的过多依赖，而且根据经验选取的工艺路线，以及具体工序的工艺参数也有其随机性，不一定是优化合理的。因此本文以加工总时间最短为优化目标，利用计算机技术、数据库技术，针对研磨抛光加工的工序组合优化问题进行了初步的研究。
       工艺数据库是工序组合优化的基础。到目前为止，国内没有关于超精密研磨和抛光的专门的数据库或工艺手册。只有通过大量的实验获取数据，然后应用数理统计的方法对实验数据进行综合分析、归纳整理，得出超精密研磨和抛光的工艺参数与表面粗糙度和去除率之间的关系，作为加工的依据。为了便于数据的存储与管理，方便在工序组合优化中的应用，将实验数据按粗研、精研、粗抛和精抛分成四组，通过分类号加以说明。针对一种加工材料，每组存放4～6种工艺参数，在数据库的基表设计方面，建一个工艺主表和一个工序明细表，此外还有研磨液明细表、研磨盘明细表、材料明细表和优化历史记录表。磨料的种类、粒度、浓度及研磨液的组分等信息存放在研磨液明细表中，在进行工艺优化时，可以先查找优化历史记录表中有无相同的记录，如果有，就可以直接采用。工艺主表和工序明细表的表头设计如表1、表2所示。进行工序组合优化时，主要依据工艺主表。获得优化结果之后，再从工序明细表中获取相关参数供加工控制时采用。为了提高检索的速度，分别以表面粗糙度和去除率建相应的索引。从经济和便于维护的角度出发，后台数据库采用SQL Sever 2000。
       根据工件所要达到的粗糙度，可以确定终加工工序。根据加工所要达到的表面粗糙度数值，在数据库中搜寻终加工的工序，确定终加工工序的条件为：Rae(可达到值)<Rao(要求值)，并且去除率最高。终加工工序一旦确定，可能的工序组合也就相应的确定下来。具体如如表3所示。例如，若终加工是精抛，那么可能的工艺组合一共有八种。
       以加工总时间作为优化目标函数，即各个工序加工时间的总和，这里忽略掉工序之间转换等时间，一是为降低系统建立的复杂性，二是考虑超精密研磨和抛光的实际情况，加工时间远大于其余辅助加工的时间。设总加工时间为T，每道工序加工时间为ti；即整个加工时间的最小值等于每道工序加工时间之和的最小值，这其中，最多有四个工序，最少有一个工序，所以n为1～4之间的一个整数值。需要强调的是整个加工时间的最小值，并不等于每道工序加工时间最小值的和。因为研磨抛光的特殊性，每道工序的加工余量和上道工序所达到的表面粗糙度有很大关系，所以不能简化为每道工序加工时间最小值的和。即优化的约束条件是每道工序的加工余量之和应该等于工件要求的加工余量，初始加工工序的加工余量据此确定。设工件要求的加工余量为S，每道工序的加工余量为Si，初始加工工序的加工余量为S1，则若n=1，则S1=S。设初始工序的去除率为q1，初始加工工序的加工时间t1可以表示为
       对具体加工来说，即使确定初始加工和终加工工序，仍有可能会出现四种情况，就是工件经过一道，两道，三道，四道加工工序完成整个加工。除了初始加工工序外，以后各工序的加工余量按如下方式确定k为加工余量和初始表面粗糙度的系数比。一般认为后面的工序应去除前一工序的变质层，考虑到在表面粗糙度的测量指标中，Rt值一般为Ra值的7～8倍，再考虑到加工过程对亚表层的影响，根据经验可以取k=15～25。当表面质量要求高时，k取值大一些，反之可以取小一些。设某一工序的去除率为qi，则该工序的加工时间为ti可以表示为因此，总的加工时间丁就可以表示为若某一工序组合的总的加工时间T最小，则该工序组合为最优工序组合。工序组合优化的流程如图1所示。
       某元件的加工实验数据如表4所示。加工余量为0.1mm，要求表面粗糙度达到0．02μm。进行工艺组合优化时，取k=20。优化结果为当工序组合为1-4-6-7时，加工总时间最短，为490min。而每个阶段均采用去除率最大的工序组合为1-3-5-7，此时的加工总时间为561min，每个阶段均采用表面 粗糙度最小的工序组合为2-4-6-8，此时的加工总时间为607min。因此可知，通过工艺组合优化能够有效地提高整体加工效率。
       由于研磨抛光的加工时间很长，单位时间的去除量很小，前工序的表面粗糙度对后工序的加工余量的影响很大。在这种情况下，单一工序的高效率并不能保证整个加工过程的总体上的高效率。本文通过建立工艺数据库，采用计算机辅助的方法实现了工序组合优化，结果表明，通过工序组合优化可以有效地缩短总体加工时间，提高加工效率。