共用惰性金属电极法电化学加工双向喇叭形微小孔阵列

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1、中图分类号：TG662密级：公开UDC：621单位代码：10460共用惰性金属电极法电化学加工双向喇叭形微小孔阵列Bi-flaredMicro-holeArrayProcessingbySharedInertMetalElectrodeElectrochemicalMachining申请人姓名吕珍斌学位类别工学硕士专业名称机械工程研究方向特种加工导师明平美职称副教授提交日期2013.04答辩日期2013.05河南理工大学河南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文：共用惰性金属电极法电化学加工双向喇叭形金属微小孔

2、阵列，是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。本人愿意承担因本学位论文引发的一切相关责任。学位论文作者签名:年月日河南理工大学学位论文使用授权声明本学位论文作者及导师完全了解河南理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留和向有关部门、机构或单位送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，允许将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

3、检索和传播，允许采用任何方式公布论文内容，并可以采用影印、缩印、扫描或其他手段保存、汇编、出版本学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权。学位论文作者签名：导师签名：年月日年月日致谢岁月如梭，光阴似箭。三年的研究生求学生活恍如一瞬，站在毕业的门槛上，回首往昔，奋斗和辛劳成为丝丝回忆，甜美与欢笑也都尘埃落定。本论文是在导师明平美副教授的悉心指导之下完成的。三年来，导师渊博的专业知识，严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，朴实无华、平易近人的人格魅力对我影响深远。导师不仅授我以文，而且教我做人，虽历时三载，却赋予

4、我终生受益无穷之道。本论文从选题到完成，几易其稿，每一步都是在导师的指导下完成的，倾注了导师大量的心血。值此论文完成之际，谨向明老师表示深切的谢意与祝福！同时，特别感谢同教研室赵波教授、高国富教授、刘传绍教授和郑建新副教授、秦歌副教授等的指导培养以及实验室崔锋老师、李新老师在试验过程中给予的指导。衷心感谢同门师兄弟及实验室各位同学一直以来所给予的大力支持与热心帮助。此外，还要感谢我的家人在我求学生涯中给与我无微不至的关怀和照顾，一如既往地支持我、鼓励我。特别指出，本论文部分内容在―河南省高等学校精密制造技术与工程重点学科开放实验

5、室‖完成，在此一并感谢。摘要大厚度、小孔径、高开孔率双向喇叭形网孔结构在使用过程中因具有印刷效率高、印制质量好、节省印浆，使用寿命长等优点，是高性能印花镍网的典型特征。但同时具备上述特征的金属网极难制造。为此，本文特别提出了一种新型组合式电化学制造方法——共用惰性金属电极法。即，首先在惰性金属镂空模板上电铸加工出具有单面喇叭形特征的金属结构层，然后以惰性金属镂空模板为掩模对电铸加工形成的金属结构层实施掩模微细电解加工以形成另一面的喇叭形，最终获得由电铸加工与掩模微细电解加工分别形成的单面喇叭形组合而成的双向喇叭形微孔。由于这种新

6、型双向喇叭形微小孔阵列加工方法所涉及的两个主要工艺环节都是依托于镂空型金属模板电极而实施，其结构参数很大程度上决定着所加工工件的结构形状(如孔径、厚度、喇叭廓形等)。本文以实现大厚度、小孔径、高开孔率双向喇叭形截面微孔阵列为目标，依托共用惰性金属电极法为工艺平台，从数值分析与试验研究两方面探究了惰性金属镂空模板的各个结构参数(开口角、厚度、筋宽、孔径等)对双向喇叭形微孔成形廓形的影响规律，并进行了参数优选。主要研究内容如下：(1)建立了以惰性金属镂空模板为芯模的电铸加工数学模型和以惰性金属镂空模板为掩模的掩模微细电解加工数学模型

7、，并设计了共用惰性金属电极法电化学加工双向喇叭形微小孔的数值分析程序。(2)借助上述设计的数值分析程序，分析了惰性金属镂空模板的各个结构参数对双向喇叭形微孔成形廓形的影响规律，并从理论角度获得了模板优化结构参数值。结果显示：随惰性金属镂空模板开口角α与厚度H增大，双向喇叭形微小孔的最小孔径逐渐减小，对称度增大；随惰性金属镂空模板筋宽L减小，双向喇叭形微小孔的厚度及对称度逐渐增大，最小孔径微幅扩大；随惰性金属镂空模板孔径D增大，双向喇叭形微小孔的厚度及最小孔径逐渐增大，但对称度逐渐降低。惰性金属镂空模板结构参数理论优化值为α=90

8、°，H=1mm，L=0.1mm，D=0.7mm。(3)基于搭建的专用试验平台，试验研究了惰性金属镂空模板的结构参数如开口角、厚度、筋宽及孔径对共用惰性金属电极法电化学加工双向喇叭形微孔成型的影响规律并与仿真结果对比，证实了该技术的可行性。在此基础上，基于组合优化