“工業母機—復合材料加工”專題 | 華中科技大學趙歡教授團隊：碳纖維/聚醚醚酮單磨粒高速劃痕材料去除機理研究

專題文章（二）

作者簡介

趙 歡

華中科技大學

教授、博導

• 國家級青年人才等

• 獲機械工業科學技術發明獎特等獎、江蘇省科學技術獎一等獎、上銀優秀機械工程博士論文獎銀獎、上海市優秀博士論文、機械工程學報第三屆高影響力論文獎、中國科協第六屆優秀論文、NSR最佳論文獎等多項獎勵

• 長期從事機器人加工與操作等方面的研究工作

王榮國, 趙歡, 李普霖, 王時玉, 郝小忠. 碳纖維/聚醚醚酮單磨粒高速劃痕材料去除機理研究[J]. 制造技術與機床, 2026(5): 23-31. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2026.05.002

王榮國① 趙歡① 李普霖① 王時玉② 郝小忠③

（①華中科技大學機械科學與工程學院

②西北工業大學航天學院

③南京航空航天大學機電學院）

研究背景

隨著經濟的發展和技術的進步，航空、航天等領域對高端裝備在機動性、可靠性等各方面性能要求越來越高，對材料性能的需求愈發苛刻。相比于傳統的單一金屬及非金屬材料，以高性能碳纖維為增強相、有機高分子材料為基體的樹脂基復合材料（CFRP）具有高比強度、高比模量等顯著優勢，成為新一代高端裝備減重增效的優選材料。當前CFRP構件一般通過近凈成形制造，需通過磨削等二次加工方式以保障形位精度。但磨削過程中砂輪表面大量隨機分布的磨粒與材料間交替接觸，力熱作用復雜，易產生層間剝離、裂紋等加工損傷，嚴重影響表面質量。因此，深入研究磨削過程中CFRP的材料去除機理，有助于優化CFRP磨削工藝，提高磨削表面質量，實現CFRP的高質量加工，進一步拓寬應用范圍。

研究內容

（1） 基于快速泊松盤采樣算法建立了慮及纖維隨機分布的復材細觀結構模型，并在DY-618AHQ型三軸數控磨床上搭建了單磨粒劃痕實驗平臺。

（2）沿0°劃痕時，磨粒沿纖維軸向持續進給，纖維沿磨粒表面滑移進而產生撓曲變形，形成長纖維斷屑。由于PEEK基體的塑性、韌性較強，基體隨磨粒推擠塑性變形，涂覆于劃痕表面。沿90°劃痕時，磨粒擠壓纖維使其在接觸域形成壓應力集中，進而產生局部壓潰形成微細碎屑?；w在纖維的支撐作用和磨粒的推擠作用下塑性剪切去除。

（3）隨著劃痕深度的增加，劃痕槽內材料去除體積增加但材料去除率逐步下降，劃痕邊緣逐漸粗糙，劃痕槽底部未去除的斷裂纖維和基體形成的混合纖維束嚴重惡化了劃痕表面質量。此外，砂輪轉速和進給速度通過影響單磨粒劃痕軌跡的曲率變化進而影響劃痕形貌，過高的砂輪轉速和進給速度均會導致劃痕表面形貌惡化。

結語

（1）基于三維細觀有限元仿真，揭示了CFRP在不同纖維方向下的動態去除與失效機理。0°劃痕時，隨磨粒進給纖維沿磨粒滑移方向變形斷裂，基體受磨粒壓縮剪切作用變形涂覆。應力通過基體沿纖維軸向迅速傳遞，纖維阻礙了應力的徑向傳遞。90°劃痕時，纖維頂部在磨粒堆積下橫向彎曲斷裂，各纖維斷裂高度不一，界面相損傷沿纖維軸向迅速傳遞。PEEK沿纖維周向剪切破壞，形成波紋狀邊緣。

（2）基于0°和90°下的CFRP劃痕形貌比對，驗證了不同纖維方向下的材料去除模式與斷屑形態差異。0°劃痕時纖維主要通過脫黏剝離去除形成長纖維斷屑，而90°劃痕時纖維主要通過局部壓潰和彎曲斷裂去除形成短纖維斷屑，且0°劃痕時纖維易隨基體沿磨粒表面滑移形成堆積，90°劃痕時得到的劃痕表面質量優于0°劃痕時的劃痕表面。

（3）基于多工藝參數的單磨粒劃痕試驗，闡明了劃痕參數對材料去除特性與表面形貌的演變規律。隨著劃痕深度的增加，劃痕邊緣逐漸粗糙，劃痕表面質量逐漸下降。此外，過高的砂輪轉速和進給速度均會導致劃痕表面形貌惡化。

近年團隊發表文章

[1] Yan X, Zhao H, Shen Y, et al. Material removal mechanism and penetration depth modeling of CF/PEEK composites under nano-scratching[J]. Composites Science and Technology, 2022: 109566.

[2] Wen Z, Zhao H, Yan X, et al. Grinding performance study of CF/epoxy and CF/PEEK composites[J]. Polymer Composites. 2023, 44(8): 4565-4578.

[3] Lin Y, Zhao H, Ding H. A data-driven approach for online path correction of industrial robots using modified flexible dynamics model and disturbance state observer[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2023, 28(6): 3410-3421.

[4] Li D, Zhao H, Ge D, et al. A Novel Robotic Multiple Peg-in-Hole Assembly Pipeline: Modeling, Strategy, and Control[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2023, 29(4): 2602-2613.

[5] Li X, Zhao H, Ding H. Logarithmic observation of feature depth for image-based visual servoing[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 19(4): 3549-3560.

[6] Lin Y, Zhao H, Ding H. External Force Estimation for Industrial Robots with Flexible Joints[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2020, 5(2): 1311-1318.

[7] Zhao H, Li X, Ge K, et al. A contour error definition, estimation approach and control structure for six-dimensional robotic machining tasks[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 73: 102235.

[8] Ge D, Zhao H, Wang Y, et al. Learning compliant dynamical system from human demonstrations for stable force control in unknown environments[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2024, 86: 102669.

[9] Lin Y, Zhao H, Ding H. Real-time path correction of industrial robots in machining of large-scale components based on model and data hybrid drive[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 79: 102447.

[10] Li X, Zhao H, He X, et al. A novel cartesian trajectory planning method by using triple NURBS curves for industrial robots[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 83: 102576.

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