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1.
针对数控铣床不断老化导致刀具磨损预测模型误差较大,加工过程中动态数据难以在线采集等问题,提出一种数字孪生驱动的刀具磨损在线监测方法。采用神经网络对加工过程中的多源数据进行特征提取,建立考虑机床老化的刀具磨损时变偏差量化模型,并在此基础上提出数控铣削刀具磨损的在线预测方法;开发了面向刀具磨损的数控铣削数字孪生系统,在线感知加工过程中的动态数据并实时仿真刀具磨损过程;最后,将该方法应用于实际加工中并与其他的预测方法进行了对比,结果表明该方法有效降低了机床老化带来的误差,实现了刀具磨损的精确预测。 相似文献
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在侧铣加工中,刀具磨损和变形引起的刀具回转轮廓误差在实际加工前难以准确预测。提出一种工件形状刀具轮廓映射的辨识试验方法来获取加工过程刀具回转轮廓误差,并通过多因素正交试验获取了不同工况下刀具回转轮廓误差数据库。基于误差数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术建立了刀具回转轮廓误差预测模型。运用遗传算法优化对所提模型有重要影响的核函数参数和错误惩罚因子, 建立了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)模型,并与未经遗传算法优化的LS-SVM模型进行了对比,试验结果表明,GA-LS-SVM预测模型能更好地适用于刀具回转轮廓误差预测。 相似文献
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在数控车削批量加工过程中,刀具磨损的加剧会导致能量消耗显著增大.针对现有节能优化研究忽略了刀具磨损状态和工艺参数对能耗的协同影响的问题,提出一种考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法.首先,分析刀具磨损和工艺参数对数控车削批量加工能耗协同影响机理;基于此,以批量加工总能耗最低和完工时间最小为目标,以不同刀具磨损状态下的工艺参数为优化变量,建立了考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化模型,并采用多目标模拟退火算法进行优化求解.与经验方案相比,通过算法优化得到的加工方案总能耗降低14.9%,总时间降低9.8%,验证了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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利用数字孪生方法建立了刀具磨损监测和预测模型,并利用实际测量得到的数据对算法进行验证。首先,在理论方面归纳总结了数字孪生模型的基本理论和实现方法,主要包括几何、物理、行为以及规则4种子模型。其次,以随机森林算法为基础,实现了刀具磨损与预测数学模型的搭建,主要改进点为利用特征向量的表示优化随机森林算法。最后,利用实验数据验证该算法。结果显示,该算法提升了刀具磨损预测的准确率。 相似文献
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《制造技术与机床》2021,(7)
针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19 185.423 r/min,f_z=0.038 mm/z,a_p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。 相似文献
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为实现刀具磨损的准确预测,对加工过程的换刀和参数优化提供指导,提出一种基于最大信息系数(MIC)和改进的Bagging集成高斯过程回归(Bagging-GPR)的刀具磨损预测方法,建立切削力信号与刀具磨损间的非线性映射关系。采集加工的切削力信号,运用时域、小波包分解和经验模态分解提取切削力信号特征,并利用MIC分析特征与刀具磨损的相关度来实现特征选择,避免预测模型的“维数灾难”。为提高预测模型的精度,考虑高斯子模型内部核函数的差异性及准确性,利用Bagging对高斯核函数进行随机组合,作为各子模型的核函数,构建改进的Bagging-GPR模型实现刀具磨损值预测,并基于铣削实验数据验证了所提方法的有效性和优异性。 相似文献