基于支持向量机钛合金铣削力预测分析

钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。     

基于GA-LSSVR的铣削加工变形预测

为了解决传统预测方法铣削加工变形预测精度低等问题,文章提出基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法( GA-LSSVR)的铣削加工变形预测方法,首先,提出了基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法的铣削加工变形预测原理,其中通过遗传算法优化最小二乘支持向量回归模型参数,以获取高性能的最小二乘支持向量回归模型.实验结果表明,基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法的铣削加工变形预测精度高于支持向量机.     

钛合金铣削加工表面残余应力有限元仿真

为了分析铣削工艺参数对钛合金已加工表面残余应力的影响,根据金属切削有限元分析的相关理论,以钛合金Ti6Al4V为工件材料,建立了铣削加工的有限元模型。采用正交试验设计法对钛合金Ti6Al4V铣削仿真的工艺参数进行优化,并用极差法分析不同的铣削速度、铣削深度、铣削路径对钛合金Ti6Al4V工已加工表面残余应力的影响。研究表明:在钛合金Ti6Al4V铣削过程中,对工件已加工表面残余应力影响因素由小到大依次为:铣削深度<铣削路径<铣削速度,切削深度对已加工表面残余应力影响较小,铣削速度对已加工表面残余应力影响最大;在研究范围内,随着铣削速度的增大,已加工表面残余应力逐渐增加。     

基于模糊预测的铣削工艺参数优选方法研究

对铣削参数进行优选研究,为此提高铣削加工的准确性,提出了一种优选铣削工艺参数的方法。首先基于模糊理论中的优属度方法和优劣决策,建立单元系统模糊优选理论模型,将各个因素之间的关系利用优属度向量进行表示。然后,通过限制表面粗糙度,并利用优属度向量和表面粗糙度之间的相关性,建立模糊预测模型,应用于优选任意铣削加工的工艺参数。算法与实验表明,该方法可以根据材料的加工要求优选铣削参数,降低了一般情况下选择铣削参数时的实际误差。     

人工神经网络在电火花铣削钛合金中的应用

针对电火花铣削钛合金材料时参数选择的难题,利用人工神经网络技术对电火花铣削钛合金的工艺过程进行了建模,利用实验数据对所建立的模型进行了精度验证,并采用该模型对加工过程进行了仿真试验研究,分析了各参数对加工指标的影响规律.结果表明,采用神经网络建模方法所建立的模型精度高,能满足加工指标的预测精度要求.采用该模型进行仿真试验研究,是研究电火花铣削加工的一种有效手段.     

机器学习辅助下的五轴数控铣削刀轨优化

针对铣削加工过程中刀具挠度变形的自动补偿问题,提出了一种用于五轴数控加工的刀轨自优化方法.首先,该方法从铣削加工材料去除仿真中获得工艺条件,且将计算出的切削条件与相应的形状误差测量相关联;其次,采用基于统计学习理论的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)来预测所产生的形状误差,并进行...     

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明：应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。     

玻璃微结构电解电火花铣削加工试验研究

为满足石英玻璃等非导电硬脆材料微结构的加工需求,对微细电解电火花铣削加工工艺进行了深入的试验研究,在玻璃工件上进行了一系列微细电解电火花铣削加工工艺试验。首先,基于电解电火花加工的原理搭建了微细电解电火花铣削试验平台;其次,通过对比试验,研究了加工电压、脉冲频率、占空比和进给速度等工艺参数对铣削槽宽的影响,并通过优化工艺参数加工出微槽阵列;最后,成功加工出多个玻璃微结构包括二维微流道和三维微结构,试验结果表明微细电解电火花铣削工艺在加工非导电硬脆材料微结构方面具有很大潜力。     

基于航空铸造钛合金Ti-6Al-4V高速铣削参数的表面质量及切削效率优化

目的研究高速铣削参数对航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量的影响规律及交互作用,并基于高速铣削参数对表面质量和材料去除率进行优化。方法采用Box-Behnken设计和二次回归正交实验法,建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高速铣削参数交互作用与表面粗糙度的关系;基于表面粗糙度回归模型及材料去除率,采用遗传算法(GA),对高速铣削参数进行多目标优化。结果铣削参数影响航空铸造钛合金Ti-6Al-4V试件表面粗糙度的显著性顺序为:切削深度>每齿进给量>切削宽度>主轴转速,其中切削宽度和主轴转速、每齿进给量和主轴转速的交互作用较为明显。利用遗传算法对铣削参数优化后,Ti-6Al-4V表面粗糙度较优化前提高44%,材料去除率提高70%,遗传算法优化后的试件表面粗糙度显著降低,表面刀路行距减小,纹理平均高度降低。结论由实验验证可知,通过响应曲面建立表面粗糙度显著不失拟回归模型具有较高的预测精度,基于遗传算法优化获得的铣削参数可有效提高表面质量和切削效率,对保证航空铸造钛合金Ti-6Al-4V表面质量具有较好的指导意义。     

TC4钛合金高速铣削力研究

钛合金高速铣削因具有高效率、高质量的优点,被广泛应用于航空航天制造业。为了研究高速铣削参数对钛合金高速铣削力的影响,利用专业金属切削加工有限元软件AdvantEdge,对TC4钛合金高速铣削过程进行二维模拟仿真,建立了高速铣削TC4钛合金时铣削力的预测模型,获得了不同铣削参数对铣削力的影响规律,并对仿真结果进行了试验验证。结果表明:高速铣削TC4钛合金的铣削力比较小,基本不超过100 N,铣削力最大值达到140 N;铣削合力对铣削宽度的变化最为敏感,对铣削速度和铣削深度变化的敏感次之,对每齿进给量最不敏感。研究结果为优化高速铣削工艺提供理论分析和试验依据。     

薄壁件加工变形仿真及工艺参数优选

针对汽车主模型检具铣削变形问题进行研究。利用有限元软件ABAQUS模拟铣削过程,建立单因素实验和四因素三水平正交试验,分析检具铣削时各工艺参数对两指标(工件加工变形和材料去除率)的影响规律。运用多量纲归一化方法和综合评分法对两指标进行归一化计算,采用极差分析法对计算结果进行分析,确定各工艺参数对两指标归一化后的贡献度,并获得AA5083薄壁零件铣削工艺参数的最佳组合,通过加工实验对优化后的工艺参数的正确性加以验证。实验结果表明:工件加工的平均偏差比优化前降低了18%,材料去除率比优化前提高了135%。证明该方法是一种较为有效的优化方法。     

基于QGA-SVR的工件表面粗糙度预测和分析

在自动化生产中建立难加工材料的表面质量预测模型,是实现可持续制造的基础。提出一种结合量子遗传算法和支持向量回归(Quantum genetic algorithm-Support vector regression,QGA-SVR)的已加工表面粗糙度预测模型,改进了现有寻优方法在搜索支持向量回归的模型参数易陷入局部最优解的问题。在量子门更新的过程中加入交叉和变异的操作,保证了模型全局搜索能力,为了提高支持向量回归的泛化能力,在参数优化过程结合了K-折叠交叉验证。结合干车削304不锈钢的切削试验以及现有的铣削实验数据,对比分析了基于量子遗传算法和遗传算法的支持向量回归模型。结果表明:QGA-SVR具有收敛速度快、预测精度高的优点,基于建立的QGA-SVR模型分析了切削参数对车削表面粗糙度的影响规律。     

激光诱导氧化辅助微细铣削TA19钛合金高深宽比微结构的研究

目的 提高TA19钛合金的微切削加工性.方法 提出一种激光诱导氧化辅助微细铣削的复合加工方法.该方法使用较小功率的纳秒脉冲激光辐照钛合金表面,诱导材料在富氧氛围下产生氧化反应,生成疏松且易于铣削去除的氧化层.随后使用微铣刀快速去除氧化层,可提高加工效率和刀具寿命.通过激光诱导氧化试验和微细铣削试验,选择最优的激光参数和铣削参数.在最优参数下,加工宽度为0.5 mm、深宽比为3的微结构.为了验证复合加工方法的高效性,在相同的铣削参数下,与常规微细铣削工艺作对比研究.结果 激光平均功率与激光扫描速度均会对氧化效果有影响.激光平均功率为4 W、扫描速度为1 mm/s时,TA19钛合金的氧化效果较好,此时生成的氧化层疏松多孔,氧化层和亚表层的厚度分别为32μm和9μm.随每齿进给量的增加,铣削力逐渐增加,而背吃刀量对铣削力的影响较小,选取铣削参数n=20000 r/min、fz=1.75μm/z、ap=6μm为较优参数.与常规微细铣削工艺相比,激光诱导氧化辅助微细铣削的切削力降低了38％,且加工的高深宽比微结构的毛刺较小,表面质量较高.结论 激光诱导氧化辅助微细铣削的复合加工工艺可以有效改善TA19钛合金的微切削加工性,提高刀具的使用寿命.     

薄壁件铣削系统动态特性及稳定性分析

颤振失稳现象是铣削过程中降低加工表面质量的一种不利因素,针对此问题采用颤振稳定性解析算法建立铣削过程的动态铣削模型,以钛合金ZTC4/42C薄壁件铣削参数作为研究对象,通过仿真绘制出转速和切削深度相关的稳定性叶瓣图;其次,分别对影响铣削稳定性的机床系统的模态因素、刀具几何参数和材料特性进行了分析,研究结果可以为钛合金薄壁件铣削加工提供理论支持。轴承接触点的刚度值与切削稳定性所需的刀尖点频响函数信息密切相关,采用有限元软件对主轴系统进行动态特性研究,借助仿真分析得到刚度与刀尖点频响函数之间的内在关系。     

TC4合金蜂窝冰固持低温铣削研究

广泛应用于航天领域的低刚度薄壁钛合金蜂窝材料,在铣削加工中面临卷曲、开焊、塌边等缺陷,需改进其固持和加工方法。材料通过冰固持方法处理,并进行高速深冷铣削加工;分析了蜂窝铣削性能和加工缺陷产生原因,提出了冰固持超低温铣削机理。结果表明,相比于传统固持加工方式,经冰固持低温铣削的钛合金蜂窝表面质量有很大提高,加工缺陷被有效抑制;切削深度对表面质量影响较大。切削参数对铣削力影响顺序:切深最大,可提高约3倍,其次是主轴转速,进给速度影响最小。冰固持低温方法提高了蜂窝强度,实现了超低温切削,改变了断屑方式。结论:冰固持低温切削为面内径向等效强度小、低刚度薄壁钛合金蜂窝材料高效加工提供了新方法。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

基于支持向量机的机床切削比能预测方法

针对建立数控机床切削比能预测模型时实验样本数量少,预测量数值变化波动大的问题,提出了一种基于支持向量机理论的数控机床切削比能预测方法。应用正交试验法设计实验方案,进行了不同参数组合条件下的铣削实验;利用MATLAB软件及其结合加载的LIBSVM工具箱编写程序对模型中的各参数进行寻优处理,预测不同加工参数下的机床切削比能;以数控铣床加工45号钢为例,将预测值与实验值进行对比,模型的均方误差达0. 0094,相关系数达到93. 5%,证明了该模型在切削比能预测方面的可行性。该研究对数控机床节能加工和工艺优化具有重要意义。     

钛合金高速铣削的切削力实验研究与建模

针对难加工材料Ti6Al4V(TC4)进行高速铣削的铣削力研究,通过多因素正交试验,分析切削参数对切削力的影响,得出对难加工材料宜采用高速小切削的方法加工。将铣削加工中的切削力分解为纵向铣削力、横向铣削力和轴向铣削力,根据铣削力和切削加工参数之间的关系,采用最小二乘法等概率统计方法和回归分析原理,建立了三向铣削力模型。对所建立的铣削力模型进行回归参数显著性检验,分析所构建模型的置信度和残差,结果表明所建立的铣削力模型能很好地符合原始实验数据,可靠性好,能用于铣削力的预测和控制,为高速铣削钛合金的参数优化提供可靠依据。     

基于改进遗传算法的钛合金TC18铣削参数优化

钛合金TC18因其热强度高、抗腐蚀性好等优点在航空航天制造业中得到关注,但是其化学活性大、导热性差等缺点给加工带来诸多困难.针对钛合金TC18的加工过程,建立了铣削参数数学模型及其约束条件,以材料去除率为目标函数,利用改进遗传算法对钛合金TC18铣削参数进行优化,得到的切削参数缩短了加工时间,提高了效率.并以实验验证了该方法的实用性和有效性.     

钛合金TA7铣削加工特性研究

TA7钛合金高强度和低热导率的特点使其成为典型的难加工材料。为了研究钛合金TA7的铣削加工特性,开展了钛合金TA7铣削实验,研究切削参数对TA7切削特性的影响规律。基于MINITAB分别建立了切削力、表面粗糙度与切削参数的回归模型,并分析了切削力、表面粗糙度、残余应力与切削参数的响应关系,揭示了切削参数对切削力时域和频域信号、已加工表面形貌与残余应力影响规律。