项目

氮化硅无心磨削（封闭项目）

主要研究人员：Manigandan Kannan博士和Craig Seidelson博士

项目概述和目标：氮化硅（Si3N4）材料是最坚硬的技术陶瓷之一。多年来，它已成功地应用于各种各样的应用，从航空航天到汽车发动机部件到滚子轴承。不幸的是，这种材料的极端硬度等于更大的脆性，这使得磨削非常困难。一方面，必须从表面去除足够的材料，以切割这种材料制造所固有的孔隙和夹杂物。另一方面，当研磨Si3N4时，它有裂纹和划痕的倾向，使得由它制成的零件无用。这项工作的目的有三个方面。一是更好地理解了Si3N4磨削过程中裂纹形成的热范围。二是利用这些数据来确定是否有可能推断出裂纹深度不超过切屑厚度的最高温度。三是利用切屑形貌数据建立基于等效切屑厚度的磨削模型。

用于磨削加工质量评估的机器学习技术研究与设计（封闭项目）

主要研究者：Hamid Bahrami博士

项目概述与目标：各种磨削参数与磨削过程质量之间的关系本质上是复杂的，难以精确建模。机器学习（ML）是一种使能技术，可以有效地用于复杂过程的建模和提取各种系统参数之间的相关性。在本项目中，目的是研究基于磨削参数（如砂轮速度、进给速度、切割深度和宽度）以及温度和声发射（AE）信号的知识，基于ml的表面粗糙度参数和磨削力建模。

基于径向光束的微型共聚焦色差传感器在高反射面受限空间的过程检测（封闭项目）

主要研究者：Nariman Mahabadi博士

项目概述及目标：机内测量在超精密制造领域取得了显著的成就，提高了检测效率，提高了加工精度，提高了自动化水平。然而，在机械加工过程中，检测具有高反射性的精密加工内表面仍然是一个挑战。为了解决这一挑战，本工作旨在探索一种独特的径向光束微型共聚焦彩色传感器，该传感器在具有高反射表面的受限空间的实时高分辨率剖面测量中显示出显着的改进。

制造工艺残余应力对增材制造不锈钢构件氢脆突变失效机制的影响（封闭项目）

主要研究者：David M. Bastidas博士

项目代码：Additive-2022-MP-1

项目总结和目标：本项目的目标和可交付成果如下：1。揭示了氢脆增材制造不锈钢构件的失效机理；2 .揭示了制造和工作条件对增材制造不锈钢部件完整性的残余应力的影响；开发了一个计算模型，能够预测氢辅助开裂环境下增材制造部件在使用寿命期间的耐久性。研究任务和方法将包括在酸性介质环境中进行机械和腐蚀测试，模拟促进氢脆的环境。将通过微型ct进行深入的表面表征以及整个内部检查，以解决AM过程中产生的孔隙内氢捕获的影响。通过计算模型来了解导致增材制造不锈钢构件弹性损失的优先位置和条件。