考虑刀具磨损的细长轴车削参数动态调整策略

为解决细长轴车削加工弯曲变形量和表面粗糙度难以控制的质量问题,以及传统优化方法受刀具磨损影响导致加工质量可靠性差的弊端,以对称车削工艺为研究基础,基于细长轴车削过程弯曲变形和表面粗糙度形成机理分析,确定影响细长轴加工质量的关键因素;经试验分析、建立预测模型和多目标优化得出刀具未磨损条件下的最优车削参数;通过探究同一组车削参数条件下不同刀具磨损深度对加工结果的影响规律,提出基于刀具磨损深度的最优车削参数动态调整策略。经实际生产验证,最优车削参数动态调整策略不仅可以实现不同刀具磨损深度下弯曲变形量和表面粗糙度的精准控制,还可以提升生产效率、稳定生产节拍和降低生产成本。     

复合材料钻削表面粗糙度在线监测与加工参数自适应优化

针对碳纤维复合材料钻孔加工过程中无法实现加工质量与效率统一以及离线优化得到的钻削参数没有考虑变参数刀具磨损等不确定因素影响问题,提出一种新的粗糙度在线监测与加工参数自适应优化方法。采用一组新的无量纲特征以实现变参数刀具磨损监测;以刀具磨损状态值、进给速度以及主轴转速构成特征向量,进而建立基于支持向量回归的孔壁粗糙度在线监测模型。当监测系统判定孔壁粗糙度不合格时,利用模拟退火算法在当前刀具磨损状态下进行钻削参数优化。利用复合材料变参数钻削试验来验证上述方法的有效性。试验结果表明,该方法能够准确判定粗糙度的质量状态,同时有效实现钻削参数自适应优化,解决了复合材料制孔过程中加工质量与效率统一的问题。     

切削加工钛合金的切削参数优化研究

钛合金材料因其具有强度高、耐腐蚀性好、耐热高等特点被广泛用于航空航天、舰船、民用工业等各个领域。而钛合金是典型的难加工材料,切削钛合金的加工效率和质量较低。本文选用了不同种牌号的硬质合金刀具,进行了切削加工TC4钛合金刀具磨损及耐用度试验。基于切削加工钛合金的刀具磨损及耐用度试验结果分析,确定了切削速度、切削深度和每齿进给量等切削参数作为设计变量,建立了以切削加工钛合金最大金属去除率为优化目标函数,依据实际加工条件设计了相应的约束条件,最终建立了切削参数优化数学模型。     

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。     

考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法

在数控车削批量加工过程中,刀具磨损的加剧会导致能量消耗显著增大.针对现有节能优化研究忽略了刀具磨损状态和工艺参数对能耗的协同影响的问题,提出一种考虑刀具磨损的数控车削批量加工工艺参数节能优化方法.首先,分析刀具磨损和工艺参数对数控车削批量加工能耗协同影响机理;基于此,以批量加工总能耗最低和完工时间最小为目标,以不同刀具...     

支持向量机刀具磨损预测模型及MATLAB仿真

针对刀具使用时加工参数多变的实际情况,提出使用最小二乘支持向量机（LS—SVM）建立模型并对刀具磨损进行预测：首先引入最小二乘支持向量机建立刀具磨损模型,然后针对具体实验数据,采用交叉验证的办法,选取优化的核参数。实验和仿真结果表明：该模型可以有效地学习刀具磨损中的非线性关系,刀具磨损的预测精度较高。因此该模型可以用作对实际加工中的刀具磨损进行有效预测,并为切削参数的实际选择提供依据。     

事件驱动考虑加工任务和监测状态的大型构件装配界面切削参数在线优化

针对大型构件装配界面加工中刀具磨损和表面质量的监测状态与加工任务关联性弱、切削参数优化中未考虑刀具磨损的实际与理论值的差异性及对工人经验的强依赖性等问题,提出了一种事件驱动考虑加工任务和监测状态的切削参数在线优化方法。首先,建立了事件驱动的切削参数在线优化框架,利用事件处理技术监测装配界面加工过程,确保各阶段加工任务正确,进而通过事件驱动监测与优化方法。其次,在该框架下对异常监测事件(如刀具寿命报警、表面粗糙度报警等)处理,触发混合遗传粒子群优化算法实现切削参数在线优化。最后,通过某型飞机垂尾装配界面样件的加工试验数据和系统验证了所提方法的有效性。结果表明该方法能够有效保证大型构件装配界面的加工质量和效率,为加工过程的监测和切削参数在线自适应优化提供了理论基础和技术支持。     

硬质合金切槽车刀性能分析及工艺参数优化

切槽车刀工作环境封闭,工作状况恶劣,使得刀具温度高和刀具磨损的问题尤为突出。运用数值计算方法建立了硬质合金切槽车刀车削加工钛合金环槽过程模型,基于传热学和Usui磨损理论计算车削过程中刀具最高温度和刀具磨损速率。对环槽车削过程的热力耦合计算结果进行分析,获得了刀具在切削过程中的温度及磨损速率的变化规律。建立了刀具温度和磨损速率的预测模型,运用遗传算法对预测模型进行求解,得到满足要求的工艺参数组合。结果表明,刀具温度和磨损速率与工艺参数之间关系密切。通过应用优化算法对切削工艺参数进行优化,使得目标函数值增加了30%,运用切削实验验证了优化后的工艺参数能够有效提高硬质合金切槽车刀的性能。     

基于优化双向长短时记忆网络的刀具磨损状态识别

准确可靠地对刀具磨损状态进行监测和识别，有助于保证加工质量和加工效率。为提高刀具磨损状态识别精度，提出一种优化双向长短时记忆网络(NGO-BiLSTM)的刀具磨损状态识别新方法。NGO-BiLSTM核心思想就是通过北方苍鹰优化算法(NGO)对BiLSTM网络超参数进行自适应优化选取，从而解决BiLSTM网络超参数取值不同导致识别结果不稳定这一问题，进而提高BiLSTM的识别性能。通过刀具磨损状态识别实例对所提方法的有效性进行验证，结果表明：所提方法提高了识别精度，在5种评价指标上也是优于其它几种方法。     

TC4钛合金干切削镗孔工艺参数优化研究

镗孔加工是影响飞机制造精度、效率和质量的关键工艺方法。而关键部位的干切削加工要求给TC4钛合金孔的镗削加工提出了新的技术挑战。本研究通过设计TC4钛合金高速干切镗孔正交实验，在镗孔尺寸精度满足要求的基础上，分析了工艺参数对刀具磨损、表面粗糙度、切屑形貌等关键结果和过程要素的影响规律，建立了对应的数值关系方程，开展了以切削效率为目标的工艺参数优化，优化后的工艺参数组合较原有工艺切削效率提升28.05%。开展优化后工艺参数镗孔验证实验，结果表明，刀具磨损量、表面粗糙度和切屑形貌等均达到加工要求。