光学元件精密加工中的磁流变抛光技术工艺参数

为了充分掌握磁流变抛光中磁场强度、浸入深度、抛光轮转速、磁流变液水分含量等工艺参数对抛光结果的影响规律,以期提高元件的面形精度和表面的质量,在研究了磁流变抛光材料的去除数学模型的基础上,结合实验室的PKC100-P1型抛光设备,对上述的关键工艺参数分别进行了研究,设置了一系列的实验参数,进行了详细的实验探索,分析了单因素条件下材料的去除量以及元件表面质量同关键工艺参数的内在联系,得出了相应影响关系曲线。从关系曲线表明:工艺参数对抛光斑的去除效率以及被加工元件表面质量存在着明显的影响规律,掌握这些影响关系就能用于分析和优化磁流变加工的结果,为高精度光学表面的加工提供可靠的保障,同时实验的结果也很好地验证了磁流变抛光材料去除理论的正确性。     

环形抛光中频误差的计算模拟北大核心CSCD

通过建立环形抛光的去除模型,从理论上分析了转速比、槽形、元件摆动对于抛光结果的影响,并分析了中频误差产生的原因。模拟结果表明:转速比的差异会产生较大的低频误差,而中频误差会随着低频误差的降低而降低;槽形是中频误差的主要来源,复杂的非对称不规律槽形使抛光路径复杂化,降低中频误差;同时元件的小幅度摆动能够使抛光更加均匀,减小定心式抛光造成的元件表面规则状纹路结构,从而有效减小元件的中频误差。     

集群磁流变抛光参数对亚表面损伤深度的影响

建立了亚表面损伤深度与抛光参数的关系模型,探究集群磁流变抛光后单晶蓝宝石亚表面损伤深度与集群磁流变抛光参数的关系,研究了抛光参数对亚表面损伤深度的影响规律,运用正交实验验证了模型的合理性.实验中使用白光干涉仪作为测量工具,α-Al_2O_3抛光液作为抛光液,每个实验因素选择三个水平,结果表明:集群磁流变抛光中,单晶蓝宝石亚表面损伤深度与磨粒粒径和抛光压力有关,亚表面损伤深度随着抛光压力和磨粒粒径的增大而增大,抛光压力对亚表面损伤深度的影响远大于磨粒粒径.当抛光压力和磨粒粒径分别为25kg和280nm时,经过100min抛光,亚表面损伤深度最小值达到0.9nm.在集群磁流变抛光中抛光压力是影响亚表面损伤深度的主要因素,当抛光压力为25kg时,集群磁流变抛光可快速去除亚表面损伤.     

光学元件亚表面缺陷的损伤性检测方法

在磨削、研磨和抛光加工过程中产生的微裂纹、划痕、残余应力等亚表面缺陷会导致熔石英元件抗激光损伤能力下降,如何快速、准确地检测亚表面损伤成为光学领域亟待解决的关键问题。采用HF酸蚀刻法、角度抛光法和磁流变斜面抛光法对熔石英元件在研磨加工中产生的亚表面缺陷形貌特征及损伤深度进行了检测和对比分析,结果表明,不同检测方法得到的亚表层损伤深度的检测结果存在一定差异,HF酸蚀刻法检测得到的亚表面损伤深度要比角度抛光法和磁流变斜面抛光法检测结果大一些。且采用的磨粒粒径越大,试件表面及亚表面的脆性断裂现象越严重,亚表面缺陷层深度越大。     

400 mm口径平面窗口元件中频误差控制技术

针对高功率激光装置所需的大口径光学元件,进行了小工具数控抛光中频误差控制工艺研究。对数控加工过程中卷积效应对中频误差的影响进行分析,并建立了残余误差分析模型,对卷积效应所引入的残余误差进行定量分析。利用该模型对中频误差修正工艺参数进行了仿真分析,并进行了修正工艺参数实验验证,确定了全面匀滑最优化参数。在最优化工艺参数的基础上,针对大口径光学元件开展了数控抛光中频误差控制工艺实验验证,使400 mm口径平面窗口元件加工精度达到透射波前PV值为0.27,透射波前PSD1 RMS值为1.67 nm。该实验结果表明,通过400 mm口径平面窗口元件的中频PSD1控制技术研究,使窗口元件能够达到高功率激光装置对中频PSD1的指标要求。     

光学元件中高频PSD2误差的实验研究

光学元件的中高频误差一般采用功率谱密度（PSD）表示,其划分为PSD1和PSD2两个频段。针对目前国内外研究较少的PSD2频段误差,分析和实验研究了其潜在的影响因素。采用沥青和聚氨酯盘抛光熔石英元件的实验结果显示:小工具数控相比传统全口径抛光并未增大PSD2误差,而抛光盘材质对PSD2误差具有决定性的影响。沥青盘在抑制PSD2误差方向具有较好的优越性,工件表面的PSD2指标能够满足要求,而聚氨酯抛光元件表面的PSD2误差则较高。针对这一问题,提出采用固结金刚石丸片修整聚氨酯垫,通过细化金刚石颗粒获得了合格的PSD2指标。     

小工具数控抛光对元件表面中频误差的匀滑研究

数控抛光已被广泛应用于光学元器件的加工制造,而抑制元件表面中频误差是加工过程中一项十分重要的内容。基于Presston方程对数控小工具抛光盘去除函数进行了建模,得到了理论化的去除函数表达式。结合去除函数,在参数化匀滑模型基础上通过建立多参数的时变理论模型,表明元件表面中频误差是随抛光过程呈指数型收敛的,其收敛效率取决于材料参数、体积去除率等抛光工艺参数。对理论模型的匀滑曲线进行了模拟分析,实现了不同工艺条件下的匀滑效率的对比。结果表明:在不同抛光盘材料的匀滑过程中,材料系数越大,其整体匀滑效率越高。同样,抛光盘体积去除率越大,对表面误差的匀滑效率也会越高。进行了一组空间周期分别为3,5,7 mm的波纹误差的匀滑实验,其结果表明,在相同的抛光参数下,具有较大空间频率的波纹匀滑效率会更高,收敛曲线下降得更快。最后对比了不同材料抛光盘匀滑效率,从实验上证实了沥青盘在波纹匀滑效率上远高于聚氨酯材料的抛光盘。     

磁流变加工驻留时间对中频误差的影响

针对磁流变抛光过程中的中频误差的控制,进行了驻留时间与中频误差影响关系的研究。对基于矩阵法得出的驻留时间进行分析,驻留时间矩阵沿抛光头的进给方向的起伏波动性,反映在抛光过程中速度的不连续性,会引入一定的中频误差。提出通过滤波算法使驻留时间沿抛光轮进给方向更加平滑,即相邻两点的速度更加接近,抛光轮只需要很小的加速度和很小的时间内即可完成整个加速过程,从而降低这种速度的波动性带来的误差。通过计算机仿真和实验验证,给驻留时间一个很小的扰动,会使残差的功率谱密度(PSD)曲线发散,而滤波后的驻留时间算法在"不失真"的情况下,在一定程度上抑制了中频误差。     

基于梯度聚类离散思想的磁流变抛光自适应轨迹

针对磁流变抛光过程中抛光轨迹会引入迭代误差的问题,设计了步长和行距随光学表面梯度自适应变化的光栅线抛光轨迹。首先根据光学元件的表面误差分布,利用标准五点法获得面形各点的梯度值,再基于聚类离散思想将所有面形点根据梯度值大小进行了归类,从而得到轨迹步长和行距随面形误差变化的自适应轨迹。在自研的磁流变加工机床上进行了实验研究,将一块直径50mm的微晶玻璃,从峰谷值为65nm、均方根值为12nm收敛到峰谷值为21nm、均方根值为2.5nm,并且在加工后的表面功率谱密度曲线上没有出现明显的尖峰误差。实验结果表明,这种自适应轨迹能有效抑制中高频误差。     

大口径光学元件波前调制PSD模拟分析

 使用PSD作为大口径光学元件表面加工质量的评价参数，针对不同的波前调制进行了初步的模拟计算，得到了不同调制频率和不同调制深度情况下的PSD曲线变化情况。当调制频率不同时，PSD曲线的突变部分会发生相应的频移，调制频率高则突变发生在空间频率较高的频段，同时PSD峰值不变。相对应调制深度不同时，PSD曲线的突变部份峰值发生变化，调制深度大则峰值大，与此同时峰值出现的位置不会发生变化。计算和分析结果表明PSD分析结果能够在频率域反应出元件表面受到的不同程度的调制信息。     

光学元件抛光的PSD分析及控制策略北大核心CSCD

在光学加工领域,采用功率谱密度(power spectral density,PSD)对误差频谱方面信息进行表征,但是功率谱密度是表面误差统计信息,不如峰谷值(peak-valley,PV)和均方根值(root mean square,RMS)直观。为了分析功率谱密度与工艺参数之间的关系,该文从PSD定义出发,分析了随机面形轮廓不同参数对光学PSD的影响规律,总结了PSD控制的要点,在平面玻璃上对数控抛光典型路径下加工的PSD曲线进行分析。分析结果表明:PSD与随机轮廓幅值、频率分布有关,相位对它几乎无影响;在RMS接近情况下,PSD线性拟合斜率和RMS Slope随随机轮廓的自相关长度增加而下降;短程加工路径相较于长程有序路径能够有效抑制PSD曲线峰值,使得光学元件符合频谱抑制要求。     

基于经验模态分解-Wigner分布的光学元件中频误差识别

对于大尺寸高精密光学元件,不仅要对光学元件表面低频面形精度和高频粗糙度进行控制,还需要严格限制中频误差,以保证其使用性能和稳定性。为了确定光学元件的不合格区域并指导其返修,引入经验模态分解(EMD)和Wigner分布(WVD)函数方法,通过理论分析确定该方法与功率谱密度函数间的关系,实现对光学元件表面中频误差的辨识与定位。实验结果表明:EMD-WVD方法不仅可以识别分布在实验光学元件表面15~27mm空间频率为0.1mm-1的中频误差,还可以减小多分量信号所引起的空间频率为1.0~1.5mm-1的交叉项干扰,提高中频误差辨识的准确率。     

Ultra-smooth polishing of high-precision optical surface

A new method of ultra-smooth uniform polishing was presented, which can avoid high-precision surface figure getting worse after ultra-smooth polishing. At first, the fundamental and process were introduced. Then the process was simulated with “Gauss” and “V” type removal function. It shows that there will be no significant influence on optical surface figure after ultra-smooth uniform polishing with any type removal function. To demonstrate the process, a high-precision Ø100 mm fused silica flat optical element was polished, which was prior figured by IBF. Its surface figure accuracy root-mean-square (rms) value is improved from initial 3.624 nm to final 3.393 nm, the mid-spatial frequency surface roughness rms value is improved from initial 0.477 nm to final 0.309 nm, and the high-spatial frequency surface roughness rms value is improved from initial 0.167 nm to final 0.0802 nm. At last, the surface quality of the lens was analyzed by power spectral density (PSD). The result indicates that the surface roughness of high-precision optical element could be improved by ultra-smooth uniform polishing method without the surface figure destroyed.     

A method to evaluate error correction ability of computer controlled optical surfacing process

Quantitatively investigating error correction ability in frequency domain is important for computer controlled optical surfacing (CCOS) process to correct different spatial frequency errors. Based on the mathematical model coherence between filtering and material removal process of CCOS, a method is proposed to quantitatively evaluate the correction ability of CCOS process. A generalized model named normalized smoothing spectral function (SSF) will be established combine convolution model of CCOS and power spectral density (PSD) function. A set of polishing experiments are performed to calculate SSF curves and validate SSF model. By comparing the results of SSF curve with PSD curve and surface figure, it reveals that SSF curve can quantitatively indicate the correction ability of CCOS process for different spatial frequency errors.     

利用功率谱密度评价离子束抛光光学元件表面粗糙度

利用功率谱密度(PSD)评价光学表面粗糙度具有传统评价手段(Ra)所不具备的优势。给出了功率谱密度的计算方法,以及抽样方向与一维PSD曲线的关系。在离子束抛光K9玻璃实验中引入PSD曲线,以评价抛光光学零件的光学表面粗糙度,结合PSD曲线与Ra值能够更全面的指导光学加工。