铣刀磨损量监测和剩余寿命预测方法研究

研究在线诊断端面铣刀磨损量和预测铣刀剩余寿命的方法。首先通过实验采集Y向铣削力作为监测信号,分析铣削力与刀具磨损量VB和刀具磨损时间之间的关系。然后,通过铣削力信号分析提取出有效监测特征向量,此特征向量作为BP神经网络的输入,用于刀具磨损量的监测和剩余寿命的预计。最后,通过实验证明,该神经网络模型误差很小,利用该方法能够正确地进行在线监测和预测。     

基于切削力的铣刀磨损在线监测研究

以实验方法研究了高速钢立铣刀后刀面磨损和铣削力之间的关系,建立了表征后刀面磨损和铣削力之间关系的数学模型,并提出了基于切削力的铣刀磨损监测算法。     

数控车床中车刀磨损量的在线获取方法

介绍了一种在线估算数控车床上车刀磨损量的方法。该方法通过实时采样切削过程中切削力的变化,并考虑切削用量,利用具有变因子BP学习算法和前馈感知器型神经网络,在线提取车刀的磨损信息。该方法利用一个静态神经网络和一个动态神经网络构成一个估计系统,动态神经网络用来估算车刀磨损量,静态神经网络为动态网络提供学习信息,从而保证在切削参数和切削条件变化时系统输出的准确性。     

基于红外温度的铣刀磨损在线监测

刀具状态及切削加工过程监控是自动化加工过程中保证产品质量和加工设备安全的重要手段,切削区温度与刀具状态直接相关。利用红外温度传感器,实现了切削区温度的远距离非接触式采集。通过铣削试验,探索了不同切削参数下刀具后刀面磨损(VB)与切削温度之间的关系。     

B样条模糊神经网络在刀具磨损监测中的应用

提出一种基于B样条函数模糊神经网络的刀具磨损量监测方法。利用B样条基函数的正定性、紧密性和归一性,可使训练过程中权值的调整在局部范围内,且系统的输出简单可靠。实验结果证明该系统可成功应用于刀具磨损量的实时监测。     

错齿分屑插铣刀与普通插铣刀的对比加工实验

试制一种基于错位分屑原理的插铣刀具,通过切削实验验证了其分屑效果。对比分析分屑插铣刀具与普通插铣刀具在切削17-4PH不锈钢这种难加工材料时的切削力、切削振动和刀具寿命。结果表明,每齿进给量取值不超出设计范围时,该刀具可实现可靠分屑。与普通插铣刀具相比,分屑插铣刀具能够显著减小切削力,提高刀具寿命,而且因错位分屑导致的刀具当量齿数减少的问题不会引起分屑插铣刀具切削振动的加剧。     

氮化硅铣刀角度对镍基高温合金切削力的影响

GH4169镍基高温合金属于难加工材料,为模拟其粗铣加工过程的切削力,在UG软件中建立不同前角、后角以及螺旋角的平头立铣刀模型,选择合适的铣削参数,采用正交试验法在ABAQUS软件中对氮化硅陶瓷铣刀铣削GH4169镍基高温合金过程进行仿真,探讨了铣刀几何角度对铣削力的影响规律,并获得了适合粗铣加工的铣刀角度组合。结果表明,螺旋角对铣削力影响较大,进给抗力随铣刀径向前角增大而减小。     

在数控机床上在线监测刀具磨损的新方法——计算机图象处理法

本文介绍在数控机床上应用大截面光导纤维传象束和工业摄像机将刀具磨损图象输入监视器,并利用图象采集卡将图象转换成数字图象存入微机,经专用软件处理,从而实现刀具磨损的在线监测的全过程。试验表明,这是一种具有广阔应用前景的先进方法,它较之其它间接在线监测刀具磨损的方法具有直观、精度高及速度快的优点。     

利用振动频谱预测刀具磨损量

采用振动传感器采集刀具车削时的信号,对振动信号进行短时傅里叶变换,将频谱集中区域(0~6250)Hz内的频率幅值直接输入到BP神经网络中进行训练,使神经网络建立振动信号频谱与刀具磨损量之间的映射关系,从而实现刀具磨损监测。人工提取的特征值一般数量较少,往往不能全面细致地刻画信号的特点,而该方法则充分发掘了神经网络强大的学习能力,具有方法简单、识别精度高、稳定性好的优点。实验结果表明,该方法可以快速准确地预测刀具磨损量。     

平面铣削中铣刀状态监控现状的评述

对平面铣削的特点和切削力进行评述,采用一齿周期内的合力平均值(准平均合力),以及力的一次差分方法。评述了刀具破损和磨损的评定指标和评定方法。描述了各种数据处理的方法,特别对人工神经网络的方法进行了描述。     

基于刀具磨损映射关系的微细铣削力理论建模与试验研究

微细铣削加工过程中,刀具直径小且磨损较快,刀具磨损对微细铣削力有着明显的非线性影响,同时刀具跳动又对刀具每齿的磨损表现出不同的影响效应,这些影响因素会导致加工过程的不稳定性和精度。然而,目前缺乏考虑具有刀具跳动和磨损效应的通用微细铣削力模型,研究了刀具跳动与刀具每齿磨损量之间的变化规律,提出了一种同时包括刀具跳动和刀具磨损效应的新型的微细铣削力模型。该模型中,根据刀具每齿磨损量与切削位置的几何关系,改进了瞬时切削厚度模型,基于不同切削刃所对应的受力情况,同时将刀具直径方向上磨损变化量与力模型系数相关联,从而来提高力模型的精确度。最后,通过不同铣削参数下的铣削试验,论证了所提出模型的准确性和有效性。利用所提出的模型,可以通过监测铣削力的大小来辨别刀具尺寸是否在可持续铣削的范围内,从而提高微铣削的加工精度和效率。     

PCBN刀具铣削45钢的磨损规律研究

通过利用PCBN端铣刀铣削45钢工件的试验,进行了关于铣削速度对PCBN刀具磨损影响的研究,根据试验结果给出了加工45钢的适宜铣削速度。     

切削用量对铣削非标内螺纹刀具磨损的影响

与传统螺纹加工方法相比,铣削螺纹不仅具有较高的加工精度和加工效率,而且不受螺纹结构的制约,可较为自由地选取合理的加工参数。应用DEFORM-3D软件对铣削非标内螺纹刀具磨损进行仿真,运用正交仿真试验研究切削速度、最大切削厚度和径向切削深度等切削用量对刀具磨损的影响,并对加工参数进行了优化。结果表明:切削刃圆角处刀具磨损最严重,在研究范围内,径向切削深度对刀具磨损的影响最大。     

氧化锆生物陶瓷铣削的刀具磨损

为了研究完全烧结氧化锆陶瓷铣削过程中金刚石刀具的磨损及其对切削过程的影响,进行了氧化锆铣削实验。分析了刀具磨损带的扩展过程以及切削力随刀具磨损过程的变化规律。通过观测切削表面微观形貌随刀具磨损过程的演变,对刀具磨损与切削模式之间的关系进行了探讨,最后揭示了刀具磨损机理。研究结果表明：铣削氧化锆陶瓷时刀具磨损随切削过程从刃口扩展到后刀面,同时切削模式从延脆混合去除转变为完全脆性去除,刀具磨损模式是崩刃、剥落及石墨化磨损。     

Fuzzy Logic Based In-Process Tool-Wear Monitoring System in Face Milling Operations

A fuzzy logic based in-process tool-wear monitoring (FL-ITWM) system is developed and presented in this paper. The fuzzy membership function and rule bank were based on observations during cutting experiments using artificial tool-wear inserts in face milling operations. Maximum resultant force and cutting parameters (feedrate and depth of cut) were used as independent variables, and the system was verified using 25 test experimental runs. A t-test using an alpha value of 0.05 demonstrated that the system has greater than 90% accuracy when predicting tool-wear magnitude on-line.     

钛合金铣削过程刀具前刀面磨损解析建模

钛合金Ti6Al4V作为典型的航空航天难加工材料,在其铣削过程中硬质合金刀具的磨损会降低加工过程稳定性,进而影响加工效率和已加工表面表面质量。刀具前刀面磨损会导致刀具刃口强度降低,并影响切屑的流向和折断情况。针对前刀面磨损机理进行分析并构建了月牙洼磨损深度预测模型。首先运用解析方法构建了前刀面应力场模型,得到切屑在前刀面滑动过程中的刀具前刀面应力分布情况及磨损位置。基于刀-屑接触关系的基础上建立了前刀面温度场模型。然后,基于所得刀具前刀面应力与温度分布,构建综合考虑磨粒磨损、粘结磨损与扩散磨损的铣刀月牙洼磨损深度预测模型,获得月牙洼磨损预测曲线;结合铣刀月牙洼磨损带沿切削刃方向分布的特点,建立了随时间变化的铣刀前刀面磨损体积预测模型。最后通过试验验证了切削宽度对前刀面磨损的影响规律,预测结果与试验测量值具有较好的吻合性。结果表明随着切削宽度的增加,月牙洼磨损深度及前刀面磨损体积都随之增加。研究结果为钛合金铣削用刀具的设计和切削参数的合理选择提供了理论基础。     

微细铣削刀具的磨损机理实验

微小型元件在各种领域中都起着至关重要的作用,其加工过程就显得尤为重要。本文以高速微细铣削实验为基础,研究了微细铣削过程中刀具磨损的机理。验证了切削用量三要素中的切削速度这一单一要素的改变对刀具磨损产生的影响,根据实际实验获得的数据和现象进行分析,并得出结论:高速微铣削过程中,在不改变其他条件下,一定范围内切削速度对刀具的影响符合传统加工的规律,即切削速度越大,刀具磨损得越严重,刀具的寿命越短,而超过这一速度的上限值,刀具磨损就相当大。     

PCD刀具高速铣削GH4169合金的刀具磨损规律研究

为研究PCD刀具高速铣削GH4169合金时刀具的磨损规律,采用单因素试验法分别对不同铣削参数下后刀面磨损程度随切削路程的变化进行对比。结果显示主轴转速对高速铣削GH4169合金时刀具磨损的影响不大,采用顺铣、切削液冷却的方式,并适当降低每齿进给量有助于减小刀具磨损。使用BP神经网络对试验数据进行训练,建立了刀具磨损预测的模型,预测结果与实际结果误差在5%以内。