基于Fitnet的刀具磨损量预测方法研究

针对切削难加工材料时刀具磨损对加工质量的影响,通过实验研究PCBN刀具切削硬质合金YG10材料的刀具磨损机制,在一定的切削参数条件下,利用Fitnet神经网络预测刀具磨损规律,获得较好的磨损量预测精度,为刀具加工补偿提供了理论依据。     

基于卡尔曼滤波算法的刀具磨损状态预测北大核心

针对机加工过程中的刀具状态预测问题,利用随机森林算法良好的多分类能力,提出一种基于卡尔曼滤波算法刀具状态分类监测模型。以铣削力信号作为状态监测信号,通过卡尔曼滤波以及前一次走刀过程的铣削力建立状态预测方程,对下一次走刀过程中的铣削力进行预测;将预测的铣削力分别在时域、频域与小波包分析中提取特征值,然后利用训练好的随机森林模型对提取的特征值进行识别,预测下次走刀过程的刀具磨损状态。数据处理的结果表明,该方法可以有效地预测出下次加工是否会进入磨损阶段,在整体状态识别中准确率为98.73%。     

铝合金切削过程刀具磨损预测研究

为更精确地研究刀具磨损,建立刀具磨损模型至关重要。目前刀具磨损的模型主要是经典的刀具磨损模型和刀具磨损预测模型,刀具磨损预测模型主要为人工神经网络、隐马尔可夫模型和支持向量机模型。分析铝合金切削过程中的刀具磨损机制,总结经典的刀具磨损模型,梳理刀具磨损预测模型。铝合金切削过程中刀具主要的磨损机制为黏着磨损、扩散磨损和磨粒磨损。结果表明：在黏着磨损和磨粒磨损的基础上考虑扩散磨损的刀具磨损理论模型最接近实际加工。     

基于不确定性云推理的刀具磨损量预测方法

针对刀具磨损存在随机性和模糊性的特点,提出基于不确定性云推理的刀具磨损量预测模型。首先利用逆向云算法计算刀具磨损声发射信号的3个云特征参数,期望、熵和超熵;其次,通过条件云发生器挖掘不同磨损阶段磨损趋势与不同磨损阶段云特征参数之间的关系,并构建基于云条件发生器的云预测规则;最后,在此基础上建立了多条件单规则云发生器的磨损量预测方法。研究结果显示:云推理刀具磨损量预测模型符合刀具磨损规律;对非确定模型进行预测,云推理比模糊推理更符合实际情况。此外,该方法能反映磨损的实时情况,具有较强的实用性。     

基于小波神经网络的高速铣削刀具磨损识别

刀具磨损一直是制造技术中引人注目的重要问题,对于高速切削来说由于加工成本较高而且刀具价格比较昂贵,因此对高速切削中的刀具状态进行识别和监控具有非常重要的意义.文章通过建立小波神经网络来实现对高速加工中刀具状态的识别,结果与实际情况基本一致,从而表明通过此方法是可以较好的对高速加工刀具状态进行识别的.     

联想记忆网络及其在刀具磨损量监测中的应用

文章介绍了联想记忆网络的基本概念、组成特点及其在刀具磨损监测中的应用,详细分析了一种格构联想记忆网络-B样条模糊神经网络的结构和算法.研究表明,应用B样条模糊神经网络构造的刀具磨损量监测系统,与BP型前馈神经网络相比,具有训练时间短,拟合精度高,局部推广能力强等特点,有较高的工程应用推广价值.     

基于神经网络的传感器信息融合和综合在刀具状态监…

本文给出了传感器信息融合和综合的定义和特点，说明了多层前向神经网络的结构及ＢＰ算法，并着重用两个实例分别叙述了基于神经网络的传感器信息融合和综合法在刀具状态测系统中的应用。     

高速铣削加工中刀具监测系统研究

在铣削加工中,在刀具急剧磨损的初级阶段,表征刀具磨损的信号较弱,而此时工件精度已早有明显变化。小波神经网络虽能有效处理各种频段信号,但对较弱信号还是存在漏检现象。开发针对高速铣削的刀具在线监测系统,通过监测工件表面精度的变化,及时修正小波变换参数,提高了监测微弱信号的能力,有效降低了刀具监测的漏检、误报率。     

基于切削力和神经网络的铣削刀具状态监测研究

基于切削力分量测量信号,提出了用于端面铣削的刀具状态监测(TCM)的3层BPNN网络系统,用于估计铣削过程中的刀具磨损(Vb)和表面粗糙度(Ra).利用切削力数据构建了6×10×2结构的神径网络的训练样本,并对其性能进行了评价.建立了刀具磨损和表面粗糙度与有关的切削参数关系.试验结果表明模型输出与直接测量的刀具磨损和表面粗糙度的值非常接近,证明了该方法是可行的.     

基于时间卷积长短时记忆网络的多域特征融合刀具磨损预测

准确预测刀具磨损是一个具有挑战性的问题。如何结合各种信号的优势,融合传感器信号特征来提高预测精度,是一个关键问题。为解决上述问题,提出基于时间卷积长短时记忆网络(TCN-LSTM)的多域特征融合刀具磨损预测方法。收集来自不同传感器的信号,在时域、频域上对不同传感器信号分别进行特征提取,时频域上利用变分模态分解算法将原始信号分解并计算每个分量的能量来构成多域特征向量。使用皮尔逊相关系数法对多域特征进行优化,经优化后构成的多域特征矩阵作为模型的输入,通过TCN-LSTM模型有效地学习了所获得的多域特征矩阵与实时刀具磨损之间的复杂关系。最后,在干式铣削条件下进行3组刀具磨损实验对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：所提出的方法比对比模型的预测准确率更高,泛化能力更好。     

基于单视角图像处理的刀具磨损检测研究北大核心

针对现有刀具磨损检测存在检测速度慢、人工工作量大、经济效益低等问题,提出一种基于单视角图像处理的刀具磨损检测算法。使用CCD相机对刀具磨损前和磨损后的图像进行单视角提取,通过图像融合变换得到磨损前和磨损后的全景深刀具图像;将刀具磨损前后的全景深图像进行配准,得到磨损区域图像后,将磨损区域图像的像素转化成实际长度值,计算出实际磨损量。实验结果表明:该方案检测速度快,测量误差范围满足检测精度要求,可应用于实际加工。     

论刀具磨损量与断屑槽断屑的关系

本文通过实验研究和理论分析,讨论了前、后刀面磨损量对断屑槽断屑效果的影响及断屑槽槽形与磨损量的关系,还讨论了改变槽形以减少磨损量、提高刀具寿命并达到最佳断屑效果的断屑槽的设计原则。图4幅。     

高速车削AISI 12L14易切削钢的刀具磨损机制研究北大核心

采用无涂层刀具和CVD涂层刀具对易切钢AISI 12L14进行高速车削加工,研究刀具在车削AISI 12L14时的刀具耐用度和刀具磨损机制。结果表明:CVD涂层刀具在高速车削时能在刀具表面形成良好的硫化物固体润滑带,而无涂层刀具则不能;CVD涂层前刀面主要发生粘结磨损,后刀面则为磨粒磨损。无涂层刀具在车削时,其前、后刀面磨损较厉害,其主要磨损形式为月牙洼磨损、氧化磨损和粘结磨损。     

硬质合金刀具磨损对Ti60铣削表面完整性的影响

刀具磨损是影响材料加工表面质量的重要因素。利用后刀面磨损量V_B分别为0、80、213、286、392μm的K44硬质合金球头铣刀对Ti60钛合金进行铣削实验,测试在不同刀具磨损状态下加工表面的粗糙度、表面形貌和纹理、残余应力、显微硬度和微观组织,分析了Ti60铣削表面完整性与刀具后刀面磨损量V_B之间的关系。结果表明：随着后刀面磨损量V_B的增加,表面粗糙度由0.683μm变化为1.554μm,表面形貌和表面纹理也随着刀具磨损量变化呈现出不同的特征,表面残余应力与显微硬度增加,残余应力层深度和硬化层深度分别达到35μm和40μm,表层微观组织中丛域状α沿着铣削加工进给方向发生了一定程度的扭曲变形,塑性变形层厚度由3μm增加至8μm。     

L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用

在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义.提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法.对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测刀具磨损量.试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,并且L-M优化算法比其他改进算法迭代次数少,收敛速度快,精确度高.     

TiAlSiN涂层刀具高速干车削钛合金磨损机理研究北大核心

TiAlSiN涂层硬质合金刀具材料力学性能较好,探究了TiAlSiN涂层刀具高速干切削钛合金的磨损机理,为改善刀具切削性能、提高加工效率提供指导。采用TiAlSiN涂层硬质合金刀具对TC4钛合金进行高速干车削试验,研究两种切削速度(v=80、120 m/min)下刀具的磨损机理。结果表明:TiAlSiN涂层刀具前刀面主要磨损机理为粘结磨损和氧化磨损,在高速时(v=120 m/min)还存在扩散磨损;TiAlSiN涂层刀具后刀面主要磨损机理为粘结磨损、氧化磨损和磨粒磨损;刀具在v=80 m/min时切削效果更好,切削速度越高,刀具磨损越严重。     

淬火 态模具钢对铣削加工刀具磨损的影响

各种模具高速铣 削是缩短模具加工时间的一种方法,它代替了粗加工、淬火和电火花加工。瑞 已有可能将淬火态的钢材直接铣削加工到要求的尺寸。可是,钢的种类及材料硬度对切削工具的磨损及被加工模具表面质量的影响很大。这项研究是以ＣＢＮ切削刀具加工不同硬度的各种模具钢,用改变切割速度来寻求每种材料在其淬火态的最佳切削速度,全文提供了一些研究结果。     

深度卷积神经网络在多工况下刀具磨损状态监测中的应用

为了解决复杂多工况下刀具磨损状态的监测问题,提出一种基于深度学习的刀具磨损状态监测方法,并构建敏感特征值提取函数.基于刀具磨损数据集,建立多种工况下刀具磨损状态的监测模型,进行多工况下刀具磨损状态监测研究.研究结果表明:当敏感值界限设置为0.3时,从声发射、振动和电流信号的特征值中可以提取出56个敏感特征值;以均方根误...     

刀具磨损监测的一种数据处理方法

采用声发射传感器采集刀具切削时的信号,提出了一种基于BP神经网络识别刀具磨损程度的方法。该方法将原始声发射信号经高通滤波后直接输入到BP神经网络中进行训练,依靠神经网络的非线性映射能力,使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类,并能准确判别未知信号所属类别。与传统方法相比,该方法省去了人工提取特征值这一费时费力的环节。研究了神经元个数对神经网络的训练和识别的影响,提高了神经网络的识别精度。实验结果表明,该方法可以准确地预测刀具磨损程度。     

基于公共通信网络的刀具磨损监控系统研究

采用声发射和功率测定的多状态测量法,采集多种刀具状态信息,利用目前的公共移动通信网络(GPRS/GSM),对刀具在线监控远程数据进行传输,建立了刀具磨损监控系统的总体方案,并对系统的软硬件进行设计,开发了刀具磨损监控系统。