.png){kind=icon}
返回
Adaptive collaborative optimization method for ion beam polishing parameters based on analytical model
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s00170-026-18737-8.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
离子束抛光（IBP）在实现先进光学系统亚纳米级表面精度方面发挥着关键作用。然而，其面临边缘效应、材料去除不均和效率低下等挑战，这些均源于工艺参数优化困难。本研究首先构建了一个整合路径间距、进给速度和工具影响函数（TIF）的多变量仿真模型，该模型量化了工艺参数与表面形貌之间的内部相互作用。随后，建立了解析材料去除模型，将工艺参数与表面质量指标关联起来。此外，提出了通用动态规划方法，自适应同步路径间距和进给速度的分布，从而提升加工效率与表面质量。在自主研发的IBP设备上进行实验验证，结果显示表面精度显著提升：均方根（RMS）误差和峰谷（PV）误差分别降低57.66%和61.71%，显著优于传统方法（RMS降低29.00%，PV降低23.50%）。通过集成解析建模、动态工艺优化和实验验证，本研究建立了从理论设计到实际应用的综合方法论，为航空航天和半导体应用中的复杂光学元件提供了高精度、高效率的制造解决方案。
Keyword:
Material removal model
Ion beam polishing
Process parameter optimization
Dynamic process planning
Multivariate analytical model
期刊
IF:
3.1
论文数:
2.0K
被引数:
6.4W
机构
引用论文
Novel approach to nanosecond laser drilling of a crack-free through hole on SiC wafer纳秒激光在SiC晶片上无裂纹通孔钻孔的新方法.png)
IF0
PREAI
分享收藏
An investigation of the effects of the tool path on the removal of material in polishing研究刀具路径对抛光中材料去除的影响
PREAI
分享收藏
查看更多内容