高性能铣削时的刀具寿命

切削刀具的设计、材料和涂层的选用以及大进给和高主轴转速的机床设计的进步,结果使铣削性能大大提高。切削速度3000m/min,进给速度15m/min已被成功地用于铝合金加工,金属去除率达72cm~3/s,相当于每分钟去除10kg铝。     

基于切削力信号时域频域特征融合的刀具磨损监测

从时域、频域提取了切削力信号特征参数随着刀具磨损量增加的变化规律,提取了切削力信号的峰值因子、Kurtosis系数和频段带能量作为刀具磨损量监测特征参数,并将各个特征量构成的特征矢量输入改进的多层反传神经网络进行融合,实现钻削过程刀具磨损量的智能识别。试验结果表明,该方法具有较高的识别精度和较强的抗干扰能力。     

变参数铣削刀具磨损状态监测研究

针对切削力旧有时域特征易受切削参数变动影响而不适用于变参数铣削刀具磨损状态监测的缺陷,采用了一组新的无量纲切削力时域特征(归一化切削力指标NCF、变异系数Cv和峰值力比MFR)。并以难加工材料TC4钛合金变参数铣削实验来验证新特征在变参数铣削刀具磨损状态监测上的有效性,分别以新旧特征作为SVM分类器的输入,分析和比较结果表明本文提出的无量纲切削力时域特征对切削参数变化不敏感,而仅对刀具磨损状态变化敏感,因此能够实现变参数铣削刀具磨损状态监测。     

基于纹理特征的刀具状态监测技术

针对切削加工中刀具磨损会对加工精度产生不良影响的问题,基于磨损程度不同的刀具切削工件时将产生不同的表面纹理,采用灰度行程长度法对工件表面图像的纹理特征进行了分析.试验结果表明,以长行程加重参数作为评价刀具磨损程度的特征参数可以取得较好的效果,并且其物理意义明确.     

基于铣削噪声的刀具状态监测研究

建立了基于铣削噪声的刀具状态监控系统,以研究铣削过程中不同主轴转速、进给速率对刀具磨损状态的影响。试验表明,在2kHz~3kHz频率范围内,切削噪声与刀具磨损有着很好的相关性。在给定加工条件下,该系统能有效识别和预测刀具磨损状态。     

基于谐波特征和GA-SVM的刀具状态监测

刀具状态的监测是实现机械加工自动化重要的一环.为了有效地捕捉刀具的状态信息,提出了一种基于谐波特征和GA-SVM(遗传-支持向量机)相结合的刀具状态监测方法.该方法运用小波变换提取AE信号的谐波特征信息,作为支持向量机的输入参数,GA寻找SVM建立刀具状态模型的最优参数,通过训练建立模型.结果表明,该方法能有效监测刀具磨损状态.     

铣削工程塑料刀具的磨损

随着对工程塑料工件的精度提高、表面粗糙度值要求降低,工程塑料的切削加工也必须进行更深入广泛的研究。本文主要通过对3240酚醛环氧玻璃工程塑料平面铣削的实验,探讨铣刀齿刃口的磨损过程和刀具材料的性质对刀齿磨损的影响。     

铝合金薄壁中空结构件重负荷铣削刀具寿命及刀具磨损研究

使用高速钢和硬质合金刀具,在机床转速n=2000-5000r/min、进给速度vf=1000mm/min、轴向切深ap=20mm、径向切宽aw=10-20mm的切削用量范围内对铝合金薄壁中空结构件重负荷铣削加工刀具寿命及刀具磨损进行研究。结果表明:M42高速钢刀具由于刀具磨损率高、刀具破损和粘结严重而不适合该结构件的重负荷铣削;非波刃粉末冶金高速钢和硬质合金刀具具有良好的适应性,但无刀尖圆弧半径的高速钢刀具易发生刀尖破损,涂层硬质合金刀具易发生涂层过早剥落;波刃粉末冶金高速钢刀具易于发生刀具严重粘结,只宜在较低的机床转速下进行重负荷铣削加工;机床转速和径向切宽对刀具寿命有显著影响。     

基于铣削力参数化模型的铣刀非均匀磨损状态监测方法研究

在航空结构件钛合金零件数控加工中,刀具非均匀磨损状态对工件的最终质量影响很大。为了及时发现并控制因刀具非均匀磨损导致的异常加工状态,对钛合金加工刀具非均匀磨损状态监测方法进行了研究。建立了基于刀具刃线参数化模型的铣削力参数化模型,实现了对钛合金加工刀具非均匀磨损状态的监测,解决了零件单件或首件加工中样本数据缺失条件下的钛合金加工刀具非均匀磨损状态准确监测难题。     

螺杆包络铣削过程刀具磨损状态的小波分析

利用异形螺杆包络铣削过程中产生的振动过程,采用小波变换对其进行精确的细分,提取出加工过程中刀具磨损的特征信息,据此分析该加工过程的刀具磨损状况,为刀具磨损的状态检测和实时补偿提供了准确的论据。     

面向铣削特征的刀具轨迹生成

介绍了一种面向铣削特征的刀具轨迹生成方法。用户在特征库的支持下首先对所要加工的零件进行特征描述,形成零件的描述文件,然后系统根据描述的特征信息自动生成面向加工中心的加工工艺和数控源代码,生成铣削加工的刀具轨迹,最后利用功能强大的仿真模块对生成的数控代码进行仿真检验,实时显示刀具中心位置,切削用量等参数,若发现数控代码有误,可及时方便地进行修改。     

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。     

钛合金高速铣削刀具磨损机理和预测方法研究

钛合金的加工非常困难,刀具磨损严重。为了尽可能减小刀具磨损,在高速铣削状态下能预测刀具的耐用度,本文研究了在高速铣削钛合金时刀具磨损的机理,并提出了一种基于切削试验的刀具磨损预测方法,建立了粗、精加工两种状态下刀具磨损预测数学模型,研究了顺逆铣方式、刀尖圆弧半径对刀具磨损的影响。     

基于神经网络多传感器融合的刀具摩损定量监测的研究

研究了前馈神经网络（ＦＮＮ）的自构造型学习算法，提出了基于神经网络多传感器融合的一般结构及刀具磨损监测方法，讨论了多传感器的选择、多传感器信号的采集与预处理以及多传感器信号的特征选择与正规化处理，并就铣削过程的刀具磨损监测进行了实验研究，结果表明，所提出的方法可获得９３％的识别率。     

钛合金高速铣削刀具磨损的试验研究

通过高速铣削钛合金TC4的切削试验,讨论了切削参数、刀具材料等对刀具磨损的影响。     

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。     

基于BiLSTM的铣刀磨损状态监测模型

机械加工中刀具磨损退化直接影响工件质量和生产效率,在线监测刀具状态对于提高生产可靠性和降低刀具成本具有重要意义。为实现铣刀磨损状态在线监测,通过采集的主轴振动和主轴电机驱动电流作为监测信号;使用小波阈值降噪消除信号中的环境噪声干扰成分,并通过冗余提升小波变换保留信号的精确频率局部化信息,以提取更为丰富的频率特征;引入BiLSTM双向长短周期记忆网络对特征信号的时间信息进行编码,通过全连接层预测刀具磨损状态。通过铣刀的全寿命实验验证本文设计的铣刀磨损状态监测模型,结果表明,BiLSTM双向长短周期记忆网络可以有效评估铣刀磨损状态。     

基于SOM和HMM结合的刀具磨损状态监测研究

针对端面铣刀磨损状态的识别问题,提出了基于自组织特征映射神经网络和隐马尔可夫模型结合的方法。该方法对铣削力信号进行预处理和相关特征提取,用自组织特征映射对信号特征矢量进行量化编码,所得码本作为隐马尔可夫模型的输入向量,分别训练三个不同磨损阶段的隐马尔可夫模型来对未知的刀具磨损状态进行监测与识别。实验结果表明,该方法能够对刀具磨损状态进行准确的识别,对自动化生产具有现实意义。     

基于主轴电流的铣削力间接监测方法

实时准确地监测铣削状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,切削力作为重要的加工状态监测对象,因其监测设备昂贵且安装不便而受到限制,为此提出一种考虑刀具磨损的基于主轴电流的铣削力监测方法.首先基于切削微元理论建立了考虑后刀面磨损的铣削力模型,并通过铣削实验进行铣削力模型系数标定;然后对主轴电流与铣削力的关系进行理论建...