数控铣削中曲面加工的粗糙度预测

针对计算机辅助制造中数控铣床上常用的３种刀具路径的包络线进行了分析,给出了不同路径下包络线残留高度的计算公式,并对影响粗糙度的因素进行了讨论该公式可用于表面粗糙度的预测,提出了一种自适应刀具路径的规划方法,该方法可使加工表面得到了一致的表面粗糙度。     

数控铣削表面粗糙度预测模型研究

通过建立铣削过程简化模型、螺旋刃刃线表达式,得出工件表面粗糙度预测模型。对模型进行仿真,验证了模型的正确性,然后分析了刀具切削速度和加工倾角分别对表面粗糙度的影响。     

复杂曲面五坐标数控铣削表面粗糙度预测的关键技术研究

针对CAD/CAM复杂曲面数控加工刀位点曲率与走刀行距关系进行分析,给出了不同刀具路径下走刀行距的计算方法,并且对影响表面粗糙度的因素进行了讨论,该方法可用于对表面粗糙度的一个范围进行预测.并提出一种基于主曲率匹配的等残留高度刀具路径规划改进算法,该方法能够提高加工效率,改善加工表面粗糙度.     

基于人工神经网络BTA钻削时表面粗糙度的预测

为解决深孔加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于BP神经网络的表面粗糙度在线辨识方法,并以BTA钻削为例,建立表面粗糙度BP神经网络在线辨识模型,并将其引入钻削加工领域。该模型能方便地预测钻削加工参数对加工表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随切削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面粗糙度的控制提供了依据。实验和仿真结果表明,基于BP神经网络模型能够很好地预测表面粗糙度,对提高加工表面粗糙度具有一定的指导意义。     

数控铣削加工中顺铣和逆铣对加工表面粗糙度的影响分析

顺铣和逆铣作为铣削加工中的两种铣削方法被广泛地使用,两种方法的加工特点好像已经被默认在大家的脑海中.但是,随着数控加工技术的发展和应用,顺铣和逆铣的选择对保证产品质量和提高生产效率更显示出它们的重要性.文章通过数控铣削加工中采用顺铣和逆铣两种方法对加工表面粗糙度的对比以及数据分析,得出一些新的结论,供大家借鉴.     

基于物理模型和神经网络融合的表面粗糙度预测方法

当前表面粗糙度预测的单一建模方法都存在一定的局限性,物理建模方法无法表征实际加工动态过程,机器学习模型需要大量训练数据且解释性较差。提出了一种物理模型与神经网络深度耦合的融合模型,通过训练卷积自编码器作为特征提取器构建数据集,然后训练融合模型,实现对表面粗糙度的精确预测,通过高温合金侧铣实验建立的数据集进行了验证,上述模型在训练集上预测相对误差为4.48%,测试集上的平均预测相对误差为5.67%。以10%为允差范围,则预测的准确率为84.29%,有较高的精准度。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

数控铣削加工质量分布规律的研究

从数控加工精度及其影响因素的理论分析以提高加工效率的角度出发,针对数控铣削加工的特点,结合正交试验方案,设计在加工中心上进行对45号钢的铣削加工,通过对加工后零件的几何精度和表面质量的检测,运用数理统计的概念,进行基于MATLAB和EXCEL等软件的数据统计分析,得到不同参数下铣削加工精度的整体分布规律,得出最佳加工条件组合方案。     

基于卷积神经网络对磨削表面粗糙度声发射智能预测

表面粗糙度是衡量加工零件表面质量的主要指标,为提高球墨铸铁磨削表面粗糙度预测的精度,在球墨铸铁磨削表面粗糙度声发射预测实验基础上,使用深度学习卷积神经网络CNN自动提取磨削声发射信号特征值,使用卷积神经网络对球墨铸铁磨削的表面粗糙度声发射智能预测,准确度较BP神经网络高。     

弯管内表面数控铣削加工方法研究

介绍了依据五轴联动加工原理避免弯管内表面加工干涉和改善切削不均匀的加工方法,进行了实验工艺规划、加工区域划分、数控程序编制等研究。采用球头刀具,调整刀具姿态,使刀具和工件表面的位置角近似不变,在四轴及五轴联动机床上进行了样件的试制。研究结果表明,该铣削加工方法可避免刀具与工件的局部干涉和整体干涉;切削状态稳定;最终表面质量一致性好,粗糙度满足技术要求（Ra=3.2μm）。研究结果为核电主管道以及同类弯管内表面的铣削加工提供了理论和试验依据。     

基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足，采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验，该模型预测精度高，泛化能力强，且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律，为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。     

TC17钛合金低温铣削表面粗糙度预测

进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度.采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律.基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析.研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(...     

2Cr13不锈钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

针对汽轮机叶片常用钢2Cr13不锈钢在切削加工中表面质量存在的问题,对高速铣削条件下2Cr13不锈钢表面粗糙度预测模型进行了研究。将最小二乘支持向量机原理应用到高速铣削2Cr13不锈钢的表面粗糙度预测建模中。得出的模型能方便地预测铣削参数对表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值。经试验验证,应用最小二乘支持向量机原理建立的粗糙度预测模型回归预测精度高。基于最小二乘支持向量机原理建模方法适合于表面粗糙度预测。     

基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测

将人工神经网络引入磨削加工领域。针对BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部极小值以及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的进化神经网络预测模型。实验和仿真结果表明。基于进化计算的BP神经网络可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度较高，对提高外圆纵向磨削加工的自动化程度具有重要的意义。通过在线监测磨削拳数。所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。     

基于ELMAN网络的高速平面铣削表面粗糙度的研究

本文使用人工神经网络方法建立了高速平面铣削条件下切削参数对加工表面粗糙度影响的模型。通过高速切削实验,利用正交试验组合数据组训练神经网络。研究和预测切削速度、切削深度和每齿进给量对加工表面粗糙度的影响,通过实测数据测试了模型的性能,取得了较好的效果,该方法可以用于预测高速平面铣削表面粗糙度。     

高速铣削P20模具钢复杂曲面粗糙度试验研究

应用硬质合金球头铣刀对P20（3Cr2Mo）模具钢进行了高速铣削精加工试验,研究了加工参数（包括主轴转速、每齿进给量和径向进给量）对曲面粗糙度的影响情况,分析了不同加工路径下粗糙度的形成机理。研究结果表明,高速条件下,主轴转速对加工表面粗糙度的影响不明显;每齿进给量和径向进给量对纵向和横向粗糙度的影响呈线性增加关系;为得到较小的粗糙度值,走刀路径应选择被加工曲面曲率半径变化大的方向为进给方向。     

钛合金精密铣削的表面粗糙度研究

进行了精密铣削钛合金粗糙度试验研究,采用正交分析方法,分析切削三要素铣削速度、进给量、铣削深度对表面粗糙度的影响规律,试验采用直径为2mm的3刃铣刀进行铣削。试验结果表明：表面粗糙度影响顺序依次是进给量、切削速度、切削深度。进给量选为0．01—0．05mm／min时,表面粗糙度随进给量的增大而增大。铣削深度在60—150μm、铣削速度在18．84-47．10m／min试验范围内,最优铣削速度为37．68m／min。而铣削深度对钛合金表面粗糙度影响不大。