导读:本文包含了超精密磨削论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:磨削,精密,表面,工件,石英玻璃,加工,损伤。
超精密磨削论文文献综述
宫虎,陈芳琪,王涛,倪皓,孙艺嘉[1]（2019）在《陶瓷人工髋关节球超精密磨削加工微观纹理形成规律》一文中研究指出陶瓷髋关节球是人工髋关节置换手术中重要的零件之一。为了实现对陶瓷髋关节球高效、高质量的加工,搭建了旋转超声辅助展成球面磨削装置。首先,介绍了旋转超声辅助球面磨削加工的基本原理。接着,针对装置的运动特性建立了磨粒运动学轨迹方程。结合运动学方程,对加工状态下的磨粒进行了运动学轨迹分析,深入研究了球面微观纹理的成形规律。最后,进行了超声辅助磨削陶瓷人工髋关节球实验。实验结果表明,在刀具转速为3 000r/min,工件转速为2 011r/min的加工条件下,面粗糙度平均值为96nm,线粗糙度平均值为56nm。当陶瓷球转速和砂轮转速互为质数时,球面表面的纹理分布更加均匀,这为加工参数的优化提供了重要的理论依据。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年09期）
郭梁超[2]（2019）在《超精密磨削衬底生长无转移石墨烯应用及机理研究》一文中研究指出石墨烯(Graphene)有着优异的电学性能、力学性能和光学性能,因此石墨烯在半导体器件、生物及力学传感器件等方面有着广泛的应用。但是传统的化学气相沉积法(CVD)在金属催化剂上生长和转移石墨烯通常会引起许多缺陷,如铜和石墨烯的热膨胀系数不同,在降温过程中,石墨烯薄膜收缩会产生表面裂纹。转移过程中会引入有机物杂质、由于外力引起薄膜破损,使制备的石墨烯器件质量变差。本文针对石墨烯生长方法中存在的问题,较低温(700～900 ℃)下使用等离子体辅助化学气相沉积法(PECVD)在镀镍膜的绝缘衬底上直接制备了英寸级少层均质无转移石墨烯薄膜,其平均表面方阻大小为821 Ω/sq,透光率可以达到96.5%,这种石墨烯也可以在任意曲面上生长,在光电领域显示了良好的应用前景。优化后生长工艺参数中生长时间为10 min,铜膜厚度为25 nm,生长温度为900℃,射频功率为150 W,甲烷气体流量为16 sccm。在无转移石墨烯的生长过程中,石墨烯在现有的电化学抛光硅衬底附着力较差,形成的石墨烯薄膜容易脱落,因此加工出适合生长无转移石墨烯的衬底尤为重要。本文研制了一种二氧化铈作为添加剂的新型金刚石砂轮,对硅衬底进行超精密磨削加工,砂轮进给速度为4～20 μm/min,磨削速度为40.3 m/s,工件转速为100 rpm,实现了硅衬底的高效超低损伤超光滑表面制造。进给速度为8 μm/min时,表面粗糙度为0.8 nm,表面的非晶层达到了43 nm。研究结果显示,其磨削过程中除了金刚石磨粒对表面的磨削作用,砂轮中特殊填料二氧化铈会和硅表面发生化学反应,有效去除硅材料,实现了高效超低损伤超精密机械化学磨削。无转移石墨烯可在复杂沟槽表面衬底生长,拉曼光谱测试表明,仍然可以得到少层均质石墨烯,测试了其光电性能并应用于透明电路中。另外,对无转移石墨烯力学传感器进行了重复性测试,并对人体的各项运动及语音进行了识别。制备了无转移石墨烯离子生物传感器件,测试了不同浓度下钠和铅离子对传感器霍尔效应参数的影响。通过判断载流子浓度的变化区分钠离子和铅离子,并根据变化量判断铅离子的浓度,铅离子的载流子浓度变化率最大达到了25.4%,检测极限为1nmol/L,高于人体铅离子浓度的检测标准,说明石墨烯离子生物传感器可应用于人体血液重金属离子浓度检测。(本文来源于《大连理工大学》期刊2019-06-12）
王紫光,康仁科,周平,高尚,董志刚[3]（2019）在《单晶硅反射镜的超精密磨削工艺》一文中研究指出为了实现单晶硅反射镜高效低损伤的超精密加工,研究了基于工件旋转法磨削原理的单晶硅反射镜超精密磨削工艺。通过形貌检测和成份测试的方法分析了该工艺采用的超细粒度金刚石砂轮的组织结构特征,并对单晶硅进行了超精密磨削试验,研究了超细粒度金刚石砂轮的磨削性能。通过砂轮主轴角度与工件面形之间的数学关系实现对磨削工件面形的控制。最后,采用超细粒度金刚石砂轮对Φ100mm×5mm的单晶硅反射镜进行了超精密磨削试验验证。试验结果表明,超细粒度金刚石砂轮磨削后的单晶硅表面粗糙度Ra值小于10nm,亚表面损伤深度小于100nm,磨削后的单晶硅反射镜面形PV值从初始的8.1μm减小到1.5μm。由此说明采用该工艺磨削单晶硅反射镜能够高效地获得低损伤表面和高精度面形。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年05期）
高尚,耿宗超,吴跃勤,王紫光,康仁科[4]（2019）在《石英玻璃超精密磨削加工的表面完整性研究》一文中研究指出为了实现石英玻璃的高效低损伤超精密磨削加工,研究不同粒度金刚石砂轮磨削石英玻璃的表面和亚表面质量,建立表面粗糙度与亚表面损伤深度之间的关系模型。通过石英玻璃磨削试验研究400#、1 500#、2 000#和5 000#金刚石砂轮磨削石英玻璃的表面微观形貌、表面粗糙度及其亚表面损伤深度,分析相应的材料去除方式;基于压痕断裂力学理论分析脆性域磨削石英玻璃时工件表面微观形貌和亚表面微裂纹的形成机理,建立表面粗糙度PV值和亚表面损伤深度SSD之间的定量关系。研究结果表明:随着砂轮粒度的减小,石英玻璃磨削表面的凹坑、微裂纹、深划痕等缺陷逐渐减少,表面粗糙度Ra和PV以及亚表面损伤深度SSD均随之明显减小,从400#砂轮磨削表面的R_a 274.0 nm、PV 5.35μm和SSD 5.73μm降低至5 000#砂轮磨削表面的Ra 1.4 nm、PV 0.02μm和SSD 0.004μm。500#和1 500#砂轮磨削表面的材料去除方式为脆性断裂去除,2 000#砂轮磨削表面的材料去除方式同时包括脆性断裂去除和塑性流动去除,但以塑性流动去除为主,5 000#砂轮磨削表面的材料去除方式为塑性流动去除;脆性域磨削石英玻璃的表面粗糙度PV与亚表面损伤深度SSD之间满足SSD=(0.627～1.356) PV~(4/3)的数学关系。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年05期）
关佳亮,胡志远,张妤[5]（2018）在《GCr15轴承钢的ELID超精密磨削工艺参数的优化研究》一文中研究指出为探究GCr15轴承钢超精密加工的新途径,采用ELID精密镜面磨削技术对其进行试验研究。在ELID磨削原理及精密镜面磨削机理的指导下,采用二次通用旋转组合方法对影响GCr15轴承钢表面粗糙度的各工艺参数进行ELID磨削试验设计。首先利用DPS数据处理系统对试验结果分析得到表面粗糙度二次回归数学模型及各工艺参数对表面粗糙度的单因素影响规律,然后利用lingo软件优化得到GCr15轴承钢ELID磨削最佳工艺参数为砂轮线速度26.41 m/s,电解电压90 V,电解间隙0.2 mm,占空比53.59%,并在此最佳工艺参数的基础上磨削GCr15轴承钢,获得表面粗糙度为14 nm的已加工表面。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2018年08期）
林彬[6]（2018）在《单晶硅片超精密磨削表面损伤层深度解析预测》一文中研究指出集成电路(Integrated Circuit,IC)芯片是电子信息领域的核心器件,是信息技术发展的基础。单晶硅作为IC芯片制造的主流导体衬底材料被广泛应用。单晶硅属于硬脆材料,通常采用线锯切割、超精密磨削、研磨以及抛光等方式进行加工。由于研磨和抛光等加工方法存在生产效率低,晶圆厚度均一性差等缺点,超精密磨削被认为是实现单晶硅衬底晶圆材料高效去除和高厚度均一性控制最适宜的方法。相较于普通端面磨削,工件旋转法磨削更是具有总厚度变化量(TTV)小、易实现延性域磨削和效率更高等优点,在当前集成电路制造领域被广泛采用。使用金刚石砂轮超精密磨削会不可避免地使工件材料产生表面/亚表面损伤,导致芯片强度下降,进而影响芯片的性能。因此,磨削损伤的预测和控制是超精密磨削的核心问题。磨粒切削深度决定了磨削损伤形式和深度,对其准确的预测有助于缩短磨削加工工艺优化周期、提高工件质量和减少加工成本。根据文献报道,采用现有工件旋转法磨削磨粒切削深度模型预测得到的表面粗糙度随着砂轮粒度的减小明显偏离磨削试验结果,得到的磨粒切深甚至已经不符合材料去除的基本物理原理。究其原因在于现有切削深度模型没有考虑磨粒刃圆半径、有效磨粒数、最小切削深度以及工件弹性回弹对于磨粒切削深度的影响。同时现有亚表面损伤深度理论模型基本上是针对有裂纹产生的脆性域去除阶段,缺少针对塑性域去除阶段的亚表面损伤理论预测模型。基于上述分析,本文的主要研究内容有:(1)基于工件旋转法磨削原理,综合考虑磨粒刃圆半径、有效磨粒数、最小切削深度以及工件弹性回弹,推导得到适用于材料塑性域去除的磨粒切削深度模型,并讨论各个参数对磨粒切削深度数值大小以及径向差异性的影响。(2)由于直接测量纳米级切屑十分困难,因此建立磨粒切削深度与工件表面粗糙度R_a之间的联系,通过对磨削表面粗糙度R_a进行测量,并与现存模型进行对比,证明本文提出的磨粒切深模型具有合理性。(3)通过磨粒切削深度模型得到划擦沟槽塑性变形区大小,并以磨削沟槽塑性区大小来表征超精密磨削亚表面缺陷深度。通过透射电子显微镜(TEM)测量得到磨削工件的亚表面损伤深度,以此来证明亚表面损伤理论预测模型的准确性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
曹治赫[7]（2018）在《单晶硅片超精密磨削表面质量的数值仿真分析》一文中研究指出晶圆背面减薄工序是半导体芯片生产流程中重要的一环,主要去除集成电路芯片背面多余的基材,目前晶圆背面减薄的主流技术是工件旋转磨削。由于磨削过程不可避免地在工件材料内产生亚表面缺陷,而亚表面缺陷的扩展会造成芯片的失效,因此,在背面减薄磨削后需要通过抛光等工序有效去除亚表面缺陷,确保芯片质量。由于抛光的材料去除率相比超精密磨削小一个量级以上,为减少后续抛光工序的时间,提高整个生产流程的效率,就需要控制磨削工序中晶圆的表面质量与亚表面缺陷深度。因此对工件旋转磨削的磨削表面形貌及亚表面缺陷深度进行预测对于磨削机理的研究以及磨削参数的优化有着重要的意义。随着计算机技术的发展,目前已经可以通过数值模拟的方法对磨削过程进行仿真,现有仿真模型可以根据磨削参数输出工件表面磨痕的一些特征。现有硬脆材料工件旋转磨削表面形貌预测模型均假设工件材料为刚塑性材料。但对硬脆材料纳米切削过程的研究发现,硬脆材料超精密磨削过程中磨粒与工件的接触呈现明显的弹塑性特征,这与现有模型的基本假设不符。此外,在亚表面缺陷深度预测模型方面,目前大部分模型均以裂纹尖端深度作为亚表面缺陷深度的评估标准,但是在超精密磨削中,工件材料一般只产生位错等缺陷,因此现有亚表面缺陷深度预测模型无法应用于超精密磨削条件下的缺陷深度预测。本文针对单晶硅材料超精密工件旋转磨削的特点,基于Matlab平台构建了可以对矩形仿真区表面形貌及亚表面缺陷形貌进行预测的仿真模型,对仿真区粗糙度参数及最大亚表面缺陷深度等参数进行了分析与评估,通过试验证明了所建立的仿真分析模型可以较为准确地反映超精密磨削表面及亚表面特征。本文主要研究内容如下:(1)考虑工件旋转磨削中的磨粒与工件相对运动关系,基于Matlab平台构建了可以对矩形仿真区形貌进行计算的工件旋转磨削表面形貌预测模型。该模型可以输出仿真区的叁维形貌及多个可对仿真区形貌进行评估的粗糙度参数。(2)提出了适用于超精密磨削的材料去除模型,模型中考虑了工件的弹塑性效应、磨粒刃尖半径、成屑临界切深与有效磨粒数等因素,并将材料去除模型整合进形貌预测模型,对各个因素对仿真区粗糙度参数的影响程度进行了分析。通过将不同磨削参数下的仿真结果与工件旋转磨削实验结果进行对照验证了表面形貌预测模型的准确性。(3)通过构建磨粒切入深度、磨粒对工件作用力及工件产生的亚表面缺陷深度之间的关系对单磨粒产生的亚表面缺陷深度进行了预测,并将其整合到表面形貌仿真模型中,得到了以位错深度为评估参数的可以适应超精密磨削条件下的亚表面缺陷形貌预测模型,并通过一系列磨削实验对亚表面缺陷深度预测模型的准确性进行了验证。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
耿宗超[8]（2018）在《石英玻璃超精密磨削加工表面完整性研究》一文中研究指出石英玻璃具有热膨胀系数低、光谱特征良好、电绝缘性高等特性,被广泛应用在航空航天、半导体通讯、激光和电学装备等领域。然而传统的加工方法已经满足不了石英玻璃的应用要求,超精密磨削加工具有加工精度高、表面质量好、亚表面损伤小、效率高和成本低等优势,越来越多的应用到光学硬脆材料加工领域。但是磨削过程不可避免的会对石英玻璃表面/亚表面引入一定程度的损伤,使得光学零件成像质量差、稳定性低甚至危害到整个系统的使用安全,必须进一步通过后续的抛光工艺去除磨削产生的损伤层,磨削工件的表面/亚表面质量极大地影响后续抛光工艺的加工效率。因此,研究石英玻璃超精密磨削的表面完整性对于分析其材料去除机理、优化磨削工艺具有重要的指导意义。本文利用#400、#1500、#2000和#5000金刚石砂轮,通过石英玻璃超精密磨削试验,研究了砂轮粒度对石英玻璃磨削表面微观形貌、表面粗糙度、表面/亚表面损伤特征、亚表面损伤深度和表面力学特性的影响。通过对比不同粒度金刚石砂轮磨削时的磨粒切削深度和石英玻璃的脆—塑转变深度,分析了不同粒度金刚石砂轮磨削石英玻璃的材料去除机理。在此基础上,研究了脆性域磨削石英玻璃的表面粗糙度PV(Peak and Valley)值和亚表面损伤深度SSD(Subsurface damage)之间的数学关系。主要结果如下:(1)随着磨粒粒径的减小,石英玻璃磨削表面/亚表面质量随之变好,#400、#1500、#2000和#5000砂轮磨削石英玻璃的表面粗糙度Ra分别为274.0 nm、69.6 nm、3.4 nm和1.4 nm,亚表面损伤损伤深度分别为5.73μm、3.64μm、0.98μm和0.004μm。不同粒度砂轮磨削石英玻璃表面的硬度和弹性模量均高于石英玻璃基体本身,但随着亚表面损伤深度的减小,石英玻璃磨削表面的硬度和弹性模量也随之而减小。(2)#400和#1500砂轮磨削石英玻璃的材料去除方式为脆性断裂去除,#2000砂轮磨削石英玻璃的材料去除方式同时包括脆性断裂去除和塑性流动去除,但以塑性流动去除为主,#5000砂轮磨削石英玻璃的材料去除方式为塑性流动去除。脆性域磨削石英玻璃的表面损伤形式为脆性崩碎产生的凹坑、微裂纹、深磨痕,亚表面损伤形式为微裂纹;塑性域磨削石英玻璃的表面损伤形式为微磨痕,亚表面损伤形式为靠近加工表面的材料的塑性变形。(3)基于压痕断裂力学理论,建立了亚表面损伤深度SSD和表面粗糙度PV值以及石英玻璃自身力学性能之间的数学模型,并通过#400和#1500金刚石砂轮在不同参数下脆性域磨削试验,对数学模型进行了验证,为脆性域磨削石英玻璃的亚表面损伤深度检测提供了一种快速简单的非破坏性检测方法。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-23）
陈冰,李时春,邓朝晖,赵清亮[9]（2018）在《基于旋转声发射的非球面超精密磨削在线监测研究》一文中研究指出为探索旋转声发射(AE)在线监测技术在非球面超精密磨削加工中的监测能力,以单晶硅和多光谱CVD硫化锌两种硬脆材料为研究对象,通过非球面磨削正交试验设计,基于旋转声发射传感器研究磨削加工参数对声发射信号幅值的影响规律,探索声发射与超精密磨削加工质量之间是否存在对应关系。研究表明,通过硬件滤波和增强后的声发射均方根值可实现对超精密磨削加工过程的监测,但无法实现对超精密磨削后非球面表面粗糙度的准确预测。(本文来源于《兵器材料科学与工程》期刊2018年01期）
李海龙[10]（2017）在《发动机喷油嘴内面超声波振动辅助超精密磨削研究》一文中研究指出喷油嘴是电喷发动机的关键部件之一,其工作状态决定了发动机的使用性能。喷油嘴材料通常由硬脆性难加工材料钨和钼组成,其内圆件通常采用磨削的方式进行精密加工。传统磨削中存在一系列的问题,如为了提高表面质量,需要使用高速磨削的主轴,其成本较高;内圆磨削过程中砂轮与工件的接触弧长较大,容易产生砂轮堵塞;传统磨削力较大,难以获得较高的表面质量。为了解决传统喷油嘴内圆磨削中存在的问题,本文采用了一种超声波振动辅助精密磨削的方法。(1)分析了超声波振动辅助磨削的原理,开展了超声波振动辅助内圆磨削实验装置的研究:通过对超声振动辅助磨削的理论分析,验证了超声波振动辅助磨削的合理性;搭建了超声波振动辅助磨削实验装置,并在线测量超声波的振幅,进而验证了装置的合理性。(2)对超声波振动辅助磨削磨粒磨削轨迹进行理论研究,利用MATLAB软件对单个磨粒磨削轨迹进行仿真,并对仿真结果进行理论分析;而后,同时对多个磨粒磨削轨迹进行仿真,研究了不同超声波振动磨削速度对磨削结果的影响。(3)对超声波振动辅助磨削实验进行研究,在砂轮磨削工件前对砂轮进行修整,分析了引入超声波振动辅助磨削前后修整砂轮的表面状态;研究了引入超声波振动辅助磨削后砂轮的转速和砂轮进给量对磨削力和磨削表面质量的影响;对比了磨削过程中引入超声波振动磨削前后,磨削力和磨削砂轮表面形貌的变化,证明了引入超声波后能够降低切削力,提高工件的表面质量,提高砂轮的磨削性能。(4)研究了引入超声波振动辅助磨削后,砂轮转速和工件转速对磨削性能的影响,通过分析工件内表面的粗糙度和砂轮表面形貌,确定砂轮的最佳转速和工件转速参数;研究了引入超声波振动前后,不同材料喷油嘴的磨削性能。本文采用实验和模拟相结合的方法,对比分析引入超声波振动辅助磨削前后工件表面粗糙度和切削力的变化,实验论证了超声波振动辅助磨削能够有效提高加工材料的表面质量,并且能够大大提高砂轮的磨削性能。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-11-01）
超精密磨削论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
石墨烯(Graphene)有着优异的电学性能、力学性能和光学性能,因此石墨烯在半导体器件、生物及力学传感器件等方面有着广泛的应用。但是传统的化学气相沉积法(CVD)在金属催化剂上生长和转移石墨烯通常会引起许多缺陷,如铜和石墨烯的热膨胀系数不同,在降温过程中,石墨烯薄膜收缩会产生表面裂纹。转移过程中会引入有机物杂质、由于外力引起薄膜破损,使制备的石墨烯器件质量变差。本文针对石墨烯生长方法中存在的问题,较低温(700～900 ℃)下使用等离子体辅助化学气相沉积法(PECVD)在镀镍膜的绝缘衬底上直接制备了英寸级少层均质无转移石墨烯薄膜,其平均表面方阻大小为821 Ω/sq,透光率可以达到96.5%,这种石墨烯也可以在任意曲面上生长,在光电领域显示了良好的应用前景。优化后生长工艺参数中生长时间为10 min,铜膜厚度为25 nm,生长温度为900℃,射频功率为150 W,甲烷气体流量为16 sccm。在无转移石墨烯的生长过程中,石墨烯在现有的电化学抛光硅衬底附着力较差,形成的石墨烯薄膜容易脱落,因此加工出适合生长无转移石墨烯的衬底尤为重要。本文研制了一种二氧化铈作为添加剂的新型金刚石砂轮,对硅衬底进行超精密磨削加工,砂轮进给速度为4～20 μm/min,磨削速度为40.3 m/s,工件转速为100 rpm,实现了硅衬底的高效超低损伤超光滑表面制造。进给速度为8 μm/min时,表面粗糙度为0.8 nm,表面的非晶层达到了43 nm。研究结果显示,其磨削过程中除了金刚石磨粒对表面的磨削作用,砂轮中特殊填料二氧化铈会和硅表面发生化学反应,有效去除硅材料,实现了高效超低损伤超精密机械化学磨削。无转移石墨烯可在复杂沟槽表面衬底生长,拉曼光谱测试表明,仍然可以得到少层均质石墨烯,测试了其光电性能并应用于透明电路中。另外,对无转移石墨烯力学传感器进行了重复性测试,并对人体的各项运动及语音进行了识别。制备了无转移石墨烯离子生物传感器件,测试了不同浓度下钠和铅离子对传感器霍尔效应参数的影响。通过判断载流子浓度的变化区分钠离子和铅离子,并根据变化量判断铅离子的浓度,铅离子的载流子浓度变化率最大达到了25.4%,检测极限为1nmol/L,高于人体铅离子浓度的检测标准,说明石墨烯离子生物传感器可应用于人体血液重金属离子浓度检测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
超精密磨削论文参考文献
[1].宫虎,陈芳琪,王涛,倪皓,孙艺嘉.陶瓷人工髋关节球超精密磨削加工微观纹理形成规律[J].光学精密工程.2019
[2].郭梁超.超精密磨削衬底生长无转移石墨烯应用及机理研究[D].大连理工大学.2019
[3].王紫光,康仁科,周平,高尚,董志刚.单晶硅反射镜的超精密磨削工艺[J].光学精密工程.2019
[4].高尚,耿宗超,吴跃勤,王紫光,康仁科.石英玻璃超精密磨削加工的表面完整性研究[J].机械工程学报.2019
[5].关佳亮,胡志远,张妤.GCr15轴承钢的ELID超精密磨削工艺参数的优化研究[J].制造技术与机床.2018
[6].林彬.单晶硅片超精密磨削表面损伤层深度解析预测[D].大连理工大学.2018
[7].曹治赫.单晶硅片超精密磨削表面质量的数值仿真分析[D].大连理工大学.2018
[8].耿宗超.石英玻璃超精密磨削加工表面完整性研究[D].大连理工大学.2018
[9].陈冰,李时春,邓朝晖,赵清亮.基于旋转声发射的非球面超精密磨削在线监测研究[J].兵器材料科学与工程.2018
[10].李海龙.发动机喷油嘴内面超声波振动辅助超精密磨削研究[D].江苏大学.2017
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