“工业母机—复合材料加工”专题 | 华中科技大学赵欢教授团队：碳纤维/聚醚醚酮单磨粒高速划痕材料去除机理研究

专题文章（二）

作者简介

赵 欢

华中科技大学

教授、博导

• 国家级青年人才等

• 获机械工业科学技术发明奖特等奖、江苏省科学技术奖一等奖、上银优秀机械工程博士论文奖银奖、上海市优秀博士论文、机械工程学报第三届高影响力论文奖、中国科协第六届优秀论文、NSR最佳论文奖等多项奖励

• 长期从事机器人加工与操作等方面的研究工作

王荣国, 赵欢, 李普霖, 王时玉, 郝小忠. 碳纤维/聚醚醚酮单磨粒高速划痕材料去除机理研究[J]. 制造技术与机床, 2026(5): 23-31. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2026.05.002

王荣国① 赵欢① 李普霖① 王时玉② 郝小忠③

（①华中科技大学机械科学与工程学院

②西北工业大学航天学院

③南京航空航天大学机电学院）

研究背景

随着经济的发展和技术的进步，航空、航天等领域对高端装备在机动性、可靠性等各方面性能要求越来越高，对材料性能的需求愈发苛刻。相比于传统的单一金属及非金属材料，以高性能碳纤维为增强相、有机高分子材料为基体的树脂基复合材料（CFRP）具有高比强度、高比模量等显著优势，成为新一代高端装备减重增效的优选材料。当前CFRP构件一般通过近净成形制造，需通过磨削等二次加工方式以保障形位精度。但磨削过程中砂轮表面大量随机分布的磨粒与材料间交替接触，力热作用复杂，易产生层间剥离、裂纹等加工损伤，严重影响表面质量。因此，深入研究磨削过程中CFRP的材料去除机理，有助于优化CFRP磨削工艺，提高磨削表面质量，实现CFRP的高质量加工，进一步拓宽应用范围。

研究内容

（1） 基于快速泊松盘采样算法建立了虑及纤维随机分布的复材细观结构模型，并在DY-618AHQ型三轴数控磨床上搭建了单磨粒划痕实验平台。

（2）沿0°划痕时，磨粒沿纤维轴向持续进给，纤维沿磨粒表面滑移进而产生挠曲变形，形成长纤维断屑。由于PEEK基体的塑性、韧性较强，基体随磨粒推挤塑性变形，涂覆于划痕表面。沿90°划痕时，磨粒挤压纤维使其在接触域形成压应力集中，进而产生局部压溃形成微细碎屑。基体在纤维的支撑作用和磨粒的推挤作用下塑性剪切去除。

（3）随着划痕深度的增加，划痕槽内材料去除体积增加但材料去除率逐步下降，划痕边缘逐渐粗糙，划痕槽底部未去除的断裂纤维和基体形成的混合纤维束严重恶化了划痕表面质量。此外，砂轮转速和进给速度通过影响单磨粒划痕轨迹的曲率变化进而影响划痕形貌，过高的砂轮转速和进给速度均会导致划痕表面形貌恶化。

结语

（1）基于三维细观有限元仿真，揭示了CFRP在不同纤维方向下的动态去除与失效机理。0°划痕时，随磨粒进给纤维沿磨粒滑移方向变形断裂，基体受磨粒压缩剪切作用变形涂覆。应力通过基体沿纤维轴向迅速传递，纤维阻碍了应力的径向传递。90°划痕时，纤维顶部在磨粒堆积下横向弯曲断裂，各纤维断裂高度不一，界面相损伤沿纤维轴向迅速传递。PEEK沿纤维周向剪切破坏，形成波纹状边缘。

（2）基于0°和90°下的CFRP划痕形貌比对，验证了不同纤维方向下的材料去除模式与断屑形态差异。0°划痕时纤维主要通过脱黏剥离去除形成长纤维断屑，而90°划痕时纤维主要通过局部压溃和弯曲断裂去除形成短纤维断屑，且0°划痕时纤维易随基体沿磨粒表面滑移形成堆积，90°划痕时得到的划痕表面质量优于0°划痕时的划痕表面。

（3）基于多工艺参数的单磨粒划痕试验，阐明了划痕参数对材料去除特性与表面形貌的演变规律。随着划痕深度的增加，划痕边缘逐渐粗糙，划痕表面质量逐渐下降。此外，过高的砂轮转速和进给速度均会导致划痕表面形貌恶化。

近年团队发表文章

[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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