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| 光学零件是光学仪器-微小型板类零件的加工工艺 |
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光学零件是光学仪器-微小型板类零件的加工工艺微小型板类零件的加工工艺案例 微小型板类零件是微小型结构件中的一类孟要零件，板类零件除自身尺寸微小需要微细切削加工以外，板上通常还有微槽、微孔、台阶、铣削面等特征便于装配其他部件组成微小型结构件系统，如微小型引信、微小型钟表类零件、微小型执行机构等。 根据此微小型板类零件的结构特点，首先采用铣削工艺加工零件的方形外轮廓，矩形轮廓加工尺寸为14mm x 8mm;然后粗铣腔体内轮廓，留一定加工余量，定为0.1mm;然后精铣腔体内轮廓，得到终的内轮廓尺寸;然后将毛坯件切断.后需要对工件进行去毛刺处理。 由于加工精度的要求，加工中需要尽量做到工艺集成，即采用一次装夹定位完成全部的加工，因此，在铣削内腔的加工中，结合机床的性能，基板的内腔加工采用种特殊的插补方式进行铣削—极坐标捅补方式对光学玻璃的要求 光学零件是光学仪器乘要的组成部分，而制造光学零件所用的光学材料的性能，对光学系统的像质有重大影响。由于各种零件在系统中的作用不同，它们对光学材料质量指标的要求差异也很大，因此对光学材料提出合理的要求也是非常必要的。 对折射率和色散系数的要求 在进行光学设计时.是按折射率和中部色散的实际值对像差进行修正的。为了补偿由于折射率和中部色散偏差而引起的像差变化，可对透镜的空气隙、厚度等作一些改变。表面粗糙度的优化与预测 表面粗糙度是评定零件表面质量的一项重要指标，世界各国为了使其机械产品的质量处于领先水平，对表面粗糙度的生成机理及其预渊进行了广泛深人的研究。目前，国际上关于加工表面质址优化与预测的研究文献非常繁多.对目前的表面质量优化及预侧方法进行总结归纳后，可将优化与预测方法分为以下四类:①基于加工切削理论，建立表面粗糙度的计算模型，或利用计算机算法，计算仿真出已加工表面形貌;②通过试验侧试，建立多因素回归模型，并拟合回归参数;③利用试脸设计方法进行试验，并得到预测模型;④人工智能(Artificial Intelligence)方法。其中③和②的区别在于，③中的试验方案是通过试验设计(Design of Experiments, DOE)得到的，试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地科学地安排试验的一项技术。
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