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      机器人砂带磨削已经成功应用于航空零部件的磨削抛光。然而，由于机器人砂带磨削的柔性特点及其抛光接触力的时变特性，以及Inconel 718合金的塑性难加工材料特性，导致抛光表面的实际去除深度和力的控制十分困难，给机器人自动化精密抛光带来了极大的挑战。因此，本文详细分析了机器人砂带磨削中磨削力与磨削深度的关系，建立了考虑磨头变形的机器人加工位姿误差模型，设计了机器人砂带磨削Inconel 718合金加工实验，得出了磨削力与磨削深度的映射关系，讨论了顺逆磨方式下的磨削力比。结果表明，随着磨削下压量的增加，磨削深度和磨削力都呈现出不规则的增加趋势，且磨削力的增大趋势明显大于磨削深度。当磨削下压量较大（大于3 mm）时，进给方向的力和法向力在磨削开始和结束的时候出现了明显的二次压力峰现象，这在以前的研究中尚未出现。此外，无论是顺磨还是逆磨，磨削力比随着下压量的增加而不断减小，且顺磨的磨削力比要比逆磨的磨削力比小。本研究为机器人砂带磨削加工提供参考，通过力和深度的优化可进一步提高Inconel 718合金机器人砂带磨削的表面质量。

       论文创新点及主要图表

       (1)提出了一种新的考虑接触轮变形的机器人砂带磨削力-深度模型;

       (2)得到了磨削力与磨削深度的映射关系;

       (3)当磨削深度较大时，进给力和法向力出现明显的二次压力峰值;

       (4)顺磨的磨削力比(平均0.668)小于逆磨的磨削力比(平均0.724)。

图1 磨削力和磨削深度关系的示意

图2  机器人砂带磨削力-深实验装置及实验方法示意

图3 不同位置力的测量原理及结果

       论文基本信息

       Kangkang Song, Guijian Xiao , Shulin Chen, Xuetao Liu, Yun Huang. A new force-depth model for robotic abrasive belt grinding and confirmation by grinding of the Inconel 718 alloy[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 80:202483.

       宋康康，重庆大学机械与运载工程学院在读博士，主要研究方向为高性能表面砂带磨削，机器人智能磨削加工。发表学术论文5篇，申请发明专利1项。参与国家自然科学基金联合基金、国家科技重大专项两机专项等国家、省部级项目共3项。获得“重庆大学优秀研究生”等荣誉称号。

       论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S073658452200165X?via%3Dihub=