采用BP神经网络预测碳纤维增强树脂基复合材料的钻削力

采用双锋角钻头对碳纤维复合材料进行钻削试验,基于反向传播算法的人工神经网络建立钻削轴向力与主轴转速、进给速度之间的非线性关系模型,对比分析三种不同第二主切削刃与第一主切削刃之比的双锋角钻头在试验加工参数下钻削轴向力变化规律。结果表明:与多元线性回归预测模型对比,在相同试验数据为基础的预测计算下,BP神经网络预测值相对误差明显减小,网络预测值误差均在3%之内,而多元线性回归模型最大误差值达到了12.46%,BP神经网络能建立更精准轴向力预测模型。从降低钻削轴向力的角度分析,应采用第二主切削刃与第一主切削刃之比为1的双锋角钻头进行钻削加工。     

应用简易法建立钻削轴向力和扭矩公式

切削力的计算一般可用正交法及简易法。两者都是应用正交回归原理的试验和计算,所不同的是后者在试验数据的处理上采用角正围法,其试验范围点的分布是空间角正交图形,使试验次数减少,计算简化。作者借助于正交法中部分试验数据,应用简易法建立钻削轴向力和扭矩公式。     

钛合金TC4的钻削力试验研究

钛合金TCA属于较难加工材料,其小孔钻削尤为困难。为得到钻头直径、钻削参数（进给量、切削速度）和刀具材料对钻削力的影响规律,采用标准高速钢钻头对TCA与45钢进行了钻削对比试验,并用多元线性回归分析模型分别建立了扭矩和轴向力的经验公式。结果表明,TC4的钻削力比45钢大,钻削参数对钻削力的影响规律与45钢基本相同,即钻头直径对扭矩和轴向力影响最大,进给量次之,切削速度的影响最小。     

轴向超声振动钻削的钻削力和切屑形态研究

建立了钻削加工仿真模型,并采用麻花钻对钛合金进行振动钻削试验。利用ABAQUS软件进行轴向超声振动钻削仿真,试验验证和对比分析了轴向超声振动钻削在不同加工参数下的切屑形态和钻削力。仿真与试验结果表明:随着进给量和振幅增加,钻削力增大,但进给量对钻削力的影响大于振幅;无论是进给量还是振幅的改变,对切屑形态均有影响。     

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。     

基于神经网络的微孔钻削力的实时监控

建立了基于神经网络的微孔钻削力实时监控系统,以轴向力和扭矩信号为监测对象,应用BP神经网络进行多路传感器信息融合,判断微钻头工作状态,为微孔钻削加工力的智能化在线监控提供一种有效的技术方法.     

微孔钻削加工的钻削力监控

对以钻削力为监测对象的微孔钻削实时监测系统进行了研究。建立了一个BP神经网络模型,利用该模型对钻削过程进行监测。有效地避免了微钻头的折断,提高了微钻头的利用率。     

微小孔振动钻削力的实验研究

介绍了高灵敏度的微小孔钻削测力仪的结构设计及微小孔钻削力测量系统的工作原理。通过多元正交多项式回归实验 ,得到了微小孔振动钻削力关于振动频率、振幅和进给量的非线性回归方程 ,进而分析了振动参数和切削参数对钻削力的影响 ,为深入研究微小孔振动钻削机理提供了必要的实验手段和有价值的研究方法     

基于优化神经网络的深孔钻削直线度的预测

深孔加工中直线度是衡量孔的加工质量的重要指标之一。综合考虑直线度受到转速n、进给量s、切削液流速v、切削深度t4个切削参数影响,以此4个参数为输入建立BP神经网络系统。对BP神经网络进一步优化,应用基于进化算法的BP神经网络来对BTA钻削直线度进行预测,并通过Matlab编程以及绘制出直线度预测值与真实值折线图,达到了很好的效果,拓展了BTA钻削研究思路。     

BTA深孔钻削过程及钻削力分布规律试验研究

搭建了BTA钻削试验研究平台和钻削力测试系统,针对三种典型结构BTA钻头切削不同直径圆柱状工件进行试验研究,分析了BTA钻头刀齿的位置分布以及几何尺寸对钻削过程的影响,研究了三种典型结构BTA钻头单位刀齿钻削力沿半径的分布规律.结果 表明,三种典型结构BTA钻头单位刀齿钻削力均呈沿半径增大方向递增的非均匀分布趋势,刀齿...     

基于人工神经网络的高锰钢钻削力预测模型研究

对制造铁路道岔用ZGMn13高锰钢这种难加工材料进行了钻削实验,依据多因素正交试验数据样本,通过MATLAB人工神经网络建立了高锰钢钻削力和扭矩的预测模型。在模型中输入刀具直径、进给量和切削速度等参数,可得到相应的钻削轴向力和扭矩。采用该模型能够大量节约实验成本,为高锰钢的钻削机理研究提供新的手段和依据。     

基于钻削力建模的热塑性复合材料钻削力热规律研究

热塑性复合材料(CFRTP)因韧性强、易修复、可回收等优异性能而广泛运用于飞机制造中,本文主要围绕CFRTP材料钻孔热量规律展开一系列研究。搭建了CFRTP钻削试验平台,采用6刀具进行了一组试验,测得钻削力和钻削温度,建立了钻削力的经验公式和CFRTP钻削热源模型,讨论了转速、进给速度、刀具尺寸与钻削产热之间的关系。试验验证了模型,两者具有较高一致性,可以为控制钻削热进而降低制孔热损伤提供理论依据。     

内排屑深孔钻的钻削轴向力及扭矩测定

在深孔加工中,由于钻削作用的影响,工件材料产生变形,钻头与切屑、工件之间的摩擦产生钻削力和扭矩,导致产生切削热和钻头磨损,影响钻头耐用度和加工质量。本文讨论ＢＴＡ深孔钻的钻削力及扭矩测定等问题。１ＢＴＡ深孔钻钻削测力仪的设计设计测力仪弹性元件如图１所示。其Ａ端与机床进给机构连接器相连接,Ｂ端与钻杆连接,中部Ｃ为弹性体。在Ｃ的外圆表面粘贴电阻应变片。由于钻削力的作用,弹性体产生变形,使电阻应变片的电阻值发生变化,经电桥转化为电压变化信号输出,并由电阻应变仪放大,由示波器记录、显示测量结果。图１　…     

医疗钻头钻削力和钻削温度的试验研究

在高速钻削猪胫骨过程中,钻削力和钻削温度对改进医疗钻头的设计是非常重要的.研究结果表明:在钻削骨头的过程中,钻削力和钻削温度受进给速度和钻削速度的影响.相比不锈钢麻花钻,带三个切削刃的新型医疗钻头能够取得更小的钻削力和低于47℃的钻削温度.     

涂层钻头钻削碳纤维复合材料的轴向力研究

不同刀具材料对碳纤维复合材料的加工有较大的影响。通过合理选择钻头的基体材料和涂层材料,基于正交试验综合分析不同涂层材料、主轴转速及进给速度对钻削轴向力的影响。试验结果表明,涂层材料对轴向力的影响最大,涂层钻头的钻削轴向力比无涂层YG6X钻头小很多,类金刚石涂层(DLC)钻头最小。TiAlN和TiCN涂层钻头都有不同程度的磨损,DLC钻头的耐磨性和加工质量都远远高于其他涂层。     

轴向低频振动辅助皮质骨钻削的钻削力和温升

为了研究轴向低频振动钻削方式在皮质骨钻削中对钻削力和温升的影响,基于一种自主研发的低频振动钻削设备,对常规和轴向低频振动辅助皮质骨钻削的钻削力和温升进行了实验,建立了钻削力和产热速率模型.实验结果表明:轴向低频振动钻削方式的进给力和转矩明显减小,温升降低了3～5℃;通过统计方法确定主轴转速是影响钻削力和温升的最显著因素...     

抛物线槽型钻钻削力的试验研究

通过钻削试验装置,采用抛物线槽型钻和普通麻花钻在不同参数下对低碳钢和球墨铸铁进行钻削试验,针对钻削过程中轴向钻削力和扭矩及其变化规律进行研究。试验结果表明,抛物线槽型钻钻削过程的轴向力和扭矩比普通麻花钻小,且轴向力和扭矩的变化过程也比普通麻花钻稳定。得出了进给量、主轴转速、钻头几何参数(钻尖顶角、钻头直径)以及工件材料等因素对抛物线槽型钻轴向力、扭矩的影响规律,为钻削过程中抛物线槽型钻几何参数和切削参数的选择提供依据。     

奥氏体不锈钢1Cr18Ni9Ti的钻削试验研究

奥氏体不锈钢1Cr18Ni9Ti属较难加工材料,特别是较小孔钻削。为了得到钻头直径与钻削参数对钻削力和钻削温度的影响规律,故用高速钢标准钻头对1Cr18Ni9Ti与45钢进行了钻削对比试验,并用多元线性回归模型建立了钻削力和钻削温度的经验公式。结果表明:1Cr18Ni9Ti的扭矩和轴向力比45钢大,钻削参数对钻削力影响规律与45钢相同,即钻头直径对钻削力的影响最大,进给量次之,钻削速度最小;1Cr18Ni9Ti的钻削温度比45钢约高1.4倍,钻削速度对钻削温度影响最大,进给量次之,钻头直径最小。     

基于BP神经网络的电镀金刚石套钻钻削效率研究

使用电镀金刚石套钻进行钻削时,运用正交试验法对钻削效率有较大影响的各参数进行优化,然后用BP神经网络分析方法对正交试验的结果进行分析处理、预测并得到较正交试验法所得最优参数组合时更高的钻削效率,证实了用BP神经网络模型预测电镀金刚石套钻钻削效率的方法具有可行性。     

基于模糊神经网络的深孔加工刀具磨损率预测

刀具的过快磨损不仅增大加工成本,也影响工件的最终加工质量,因此预测和减少刀具磨损率具有重要意义。由于BP神经网络本身容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,且深孔加工过程及其复杂,无法建立加工中刀具磨损率与加工参数之间的准确数学模型,故采用模糊神经网络建立BTA刀具磨损率在线钻削模型。仿真和实验结果表明,该模型能有效预测BTA刀具磨损率,对提高刀具寿命和加工深孔的质量具有一定的意义。