近期，清华大学机械工程系的王健健副教授、冯平法教授、张建富教授、张翔宇助理研究员、丁培员博士（第一作者）提出了一种可扩展的表面功能结构制造技术，使用便携式小型（30 mm×19 mm×22 mm）三足机器人在工件表面行走和工作。
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受自然界启发，表面微结构因能提升材料表面的性能和具备特殊功能而受到越来越多的关注，如制备结构色、调控热辐射、改善耐磨性等，在众多领域具有广阔的应用前景。随着结构与功能关系的机理研究不断深入，功能结构的设计方法日趋成熟，而制备工艺则逐渐成为制约其大规模工业应用的主要技术瓶颈。解决大型工件表面微结构制造工艺可扩展性问题对表面微结构的工业应用至关重要。
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近期，清华大学机械工程系的王健健副教授、冯平法教授、张建富教授、张翔宇助理研究员、丁培员博士（第一作者）提出了一种可扩展的表面功能结构制造技术，使用便携式小型（30 mm×19 mm×22 mm）三足机器人在工件表面行走和工作。由于刀具的椭圆振动，工件表面周期性地形成微槽；同时，加工力驱动机器人向前行走。该机器人的最大移动速度可达约6.3 mm/s，并可在工件表面形成间距为4 ~ 14 μm的微结构。由于其独特的工作原理，机器人可以保持恒定的切深，显示出其适应工件表面波纹度的能力。最后，将其与辅助轨道相结合，提高了机器人的运动直线度，获得了多行微结构。简而言之，开发的小型机器人为表面微结构的可扩展制造提供了一个有希望的解决方案。
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小型加工机器人整体设计及驱动思路如图1所示。对于小型加工加工机器人而言，要获得平稳的运动特征和良好的加工效果，首先要确保加工机器人的振动轨迹较为平稳。由此设计加工机器人结构如图1a所示，机器人主体结构为不锈钢，组装完成后由三个部分支撑，最前端采用金刚石刀具为支撑部分，同时在运动时也可起到加工作用。金刚石刀具前刀面为圆弧形，圆弧半径为500 μm，前角为0°、后角为20°。
图1 a加工机器人的三维结构；b驱动和加工原理；c机器人的实物照片。
通过有限元仿真定性分析微加工机器人的运动效果并获取其近似位移曲线。如图2(a)所示为仿真界面设定，此处采用的仿真软件为Workbench 2022（ANSYS，USA）。在完成上述设置后进行分析求解，获得机器人前进方向上的运动曲线如图2(b)所示。可以观察到机器人的运动具有波动特性，即分为前进和后退两个部分，并且由于前者的距离大于后者因而产生了宏观上的前进效果。
图2 运动机理的有限元仿真。a仿真界面设置；b运动曲线仿真结果；c运动起始区域的间距特性；d单周期分段运动机理。
刀具振动频率和轨迹对机器人的运动速度，即微结构的加工效率起着至关重要的作用。下图展示了在不同输入参数下的机器人加工效率及微结构加工质量。可以发现振动幅值对微结构质量的影响不明显，但振动频率和相位差对微结构质量有显著影响。当振动频率增加到一个临界值时，微结构的表面质量开始波动。这可以归因于振动周期的缩短，导致了移动速度的波动，从而导致了微观结构间距的波动。同样，当相位差过大时，椭圆的短轴开始减小，这减少了刀具缩进工件的时间，导致微结构变得无序。
图3 加工机器人在不同参数下的微结构加工效率。
图4 加工机器人在不同参数下的微结构加工质量。
所研制的机器人对工件的表面波纹度有较好的适应能力。对于粗糙的表面，传统的加工通常需要先抛光处理才能进行表面微结构加工，但此类具有自适应能力的机器人可以在重力下保持恒定的切削深度。图5(a)展示了机器人的轮廓自适应原理。支撑机器人的是金刚石工具和两条后支脚。金刚石刀具在重力作用下始终与工件接触。当工件表面不平坦时，机器人运动会有一定倾斜，然而这种倾斜很小，以至于它不会影响工件提供的法向力，因此刀具的切削深度对波纹表面保持不变。在铝和铜上的实验结果均验证了机器人的表面波纹度自适应性能。
图5 a机器人对粗糙工件表面的自适应加工效果。b铝和铜工件的表面波纹度。c两个工件上不同采样点的微结构宽度。d加工机器人对铝工件的加工效果。e加工机器人对铜工件的加工效果。
辅助轨道使得微结构加工的直线度大大提高。图6(a)为输入参数为120 V、700 Hz、160°时，机器人加工单线微结构的SEM图像。得到截面处的微结构轮廓如图6(c)所示。图6(d)展示了机器人横向进给的多行加工原理。完成一行微结构的加工后，向垂直于运动方向进给，机器人复位。然后，机器人进行下一行的加工。图6(e)显示了多行微结构的结果。得到的微结构质量几乎可以达到超精密机床的加工质量，而工件表面没有被刮平。机器人只需要放置在工件表面并给予信号即可开始工作。
图6 a轨道辅助加工机器人的单行加工效果；b微结构特征；c白光干涉测量微结构轮廓曲线；d轨道辅助加工机器人的多行微结构加工机理。e多行微结构加工效果。
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便携式加工机器人作为解决表面功能结构加工可扩展和自适应加工的重要手段在航空航天、船舶设计等领域有着重要的潜在应用。未来，相关机器人提升的重点将面向微结构制备的更高自由度和更为灵活的运动反馈控制策略，以及多机器人的协同工作等方面。
图7 未来应用展望
论文链接
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202400322
