恒切削力加工过程的神经网络预测控制

切削过程恒力控制对于提高生产率、保证加工精度具有重要作用。文章以车削加工过程为对象,研究恒切削力加工过程中当切削深度发生突变时,如何减少系统输出切削力超调的问题。将预测控制策略与神经网络理论相结合,在神经网络学习时,使切削进给在切削深度发生突变前提前发生相应变化,提出了恒力切削过程的神经网络预测控制算法。仿真结果表明,与传统自适应神经网络控制相比,加工过程的神经网络预测控制能够有效的解决在背吃刀量发生突变时,加工系统输出的切削力过大的问题,显示出比加工过程传统神经网络自适应控制更好的综合性能。     

基于MATLAB神经网络的切削力预测

借助MATLAB人工神经网络，对切削力预测进行了研究。通过比较快速BP算法和LM算法在网络训练时的收敛速度，确定了网络的结构和工具函数，并分析了影响切削力预测精度的因素，实现了切削力的精确预测。其研究结果为车削零件加工质量的物理仿真以及加工参数的优化选择提供了依据。     

基于工件表面误差的薄壁件切削力系数计算

切削力系数是计算评估机床切削力的重要参数之一.在对薄壁零件加工过程中的受力以及弹性变形进行分析的基础上,建立了基于加工零件表面误差求解切削力系数的理论模型.根据受力平衡原理,将三坐标测量的工件表面误差分配为工件和刀具弹性变形引起的误差,通过MATLAB工具代入理论模型求解切削力系数.通过将模型预测的切削力与实测切削力进行比较,结果显示模型预测的切削力波形吻合,预测切削力接近实测切削力的平均值.     

侧插自焙槽的自适应控制

在铝电解生产过程中，自适应控制技术是一种较为先进的自动化控制技术。它能处理不大清楚的过程参数，使电解槽电流效率提高，保持生产稳定，在电解生产上发挥更大的作用。本文概述了铝电解生产的自适应控制的分析与方法，并着重介绍了利用阳极效应预报确定槽中氧化铝浓度，效果十分显著。     

柱状曲面切削力建模与仿真

以柱状曲面所受切削力为研究对象,采用离散化的方法,建立了直线进给时的切削力模型,针对柱状曲面铣削加工的特点,利用坐标变换的方法,建立了该类曲面铣削加工的切削力模型。通过仿真分析得出,加工过程中,切削力的大小和方向是不断变化的,它不仅受切削用量的影响,还与曲面的形状密切相关。切削力是铣削加工过程中引起振动的激振力,通过切削力模型的仿真,实现了对柱状曲面切削力大小和变化规律的预测,为加工误差的预测与控制奠定基础。     

钛合金筒形件真空热胀形过程数值模拟及模型优化

利用MSC-Marc有限元分析软件，建立了BT20合金筒形件真空热胀形的热力耦合有限元模型。在优化模型中引用了步长自适应控制技术和两步法模拟。计算了BT20合金筒形件真空热胀形过程的温度场和变形场。结果表明：采用步长自适应控制技术和两步法模拟，有效的缩短了模拟时间，在精度变化不大的情况下，显著提高运算效率。计算结果与实验结果吻合较好。     

γ-TiAl基金属间化合物机床铣削中的切削力预测

针对γ-TiAl基合金因室温脆性导致其加工较为困难的问题,提出一种采用正交斜变换技术对γ-TiAl基金属间化合物Ti-48Al-2Cr-2Nb铣削加工切削力进行预测的方法。利用正交车削试验测量切屑厚度、切削力和进给力等,计算出剪切应力、剪切角和摩擦角等基本切削参数。采用正交斜变换技术确定铣削加工的切削系数,并利用端面铣削的切削力解析模型对切削力进行仿真。此外,研究了涂层对摩擦因数、剪切应力、剪切角和切削力的影响。在不同的切削条件下,分别通过端面铣削和球头铣削试验对切削力预测结果进行了验证。结果表明：切削力的预测值与实测值吻合较好,验证了力学模型的有效性;对于AlCrN和AlTiN涂层,端面铣削的切削力估计误差分别在20%和13%内;对于AlCrN涂层,球头铣削的切削力估计误差在15%内。     

机器人机械手的自适应控制——回顾

由于机器人动力学模型中存在非线性和不稳定性,因此,自适应控制被认为是设计机械手控制器的一种有效的方法。自适应控制技术被分为三大类:(i)模型参考自适应控制,(ii)自校正适应控制,以及(iii)线性摄动自适应控制。本文讨论了各种自适应控制技术的设计条件和求解方法,并探讨了这些技术之间的关系。最后对自适应控制器的有效性和实现问题作了说明。     

基于改进瞬时刚性力模型的机床铣削加工监测

针对用于切削力预测的瞬时刚性力模型所需参数较多且依赖初步切削实验的问题,提出一种不需要切削实验的新型切削力预测方法,实现在实际工厂中监测机床铣削加工过程。在斜角切削模型和正交切削理论的基础上,对传统的瞬时刚性力模型进行改进,减少切削力预测所需的切削参数。改进后的模型仅需在铣削操作开始时从测量的主轴电机扭矩得到的剪切角参数,无需任何额外的传感器就可以实现铣削力预测。在所提模型中,刀具跳动的影响可通过每个切削刃处的旋转半径偏差表示,以精确预测切削力。为验证该模型的有效性,进行切削实验。结果表明：切削力的预测值与实测值吻合较好,在实际加工过程中,无需任何实验铣削或任何额外的力传感器就可以准确了解机床加工状态。     

弧齿锥齿轮成形加工切削力理论模型

针对弧齿锥齿轮成形法中切削力计算的问题，提出了一种理论计算方法，将铣齿过程中的复杂状况转化为力学模型，并对力学模型进行求解。首先，结合弧齿锥齿轮成形法加工状况，采用斜角切削理论推导出弧齿锥齿轮微观切削力模型；其次，分析成形法加工弧齿锥齿轮中的切削面积，结合弧齿锥齿轮微观切削力模型计算出弧齿锥齿轮成形法切削力；最后，计算一定工况条件下的切削力。计算结果与仿真、实验数据具有较好的一致性，表明理论模型适用于弧齿锥齿轮成形法切削力的预测，并且大幅缩短了计算时间。     

曲面精加工过程切削负载自适应新策略研究

分析了曲面积、精加工过程的不同特点,指出传统的切削负载自适应方法应用到曲面精加工过程时的缺陷,提出新的简单、易行的曲面精加工负载自适应策略－等切削力余量模型方法,论述了模型的构造算法及其关键技术。     

Spindle-integrated,sensor-based measurement system for cutting forces

The measurement of the cutting force allows the monitoring and improvement of cutting processes. However, due to high costs, low sensitivity, and limited flexibility, existing solutions for cutting force measurement in machine tools have not been established in the practice. This paper presents an approach for an industrial-suited force measurement system. Equipped with strain sensors, milling spindles are enabled to sense the cutting force. Firstly, the concept for the sensor system is introduced. Secondly, a prototypical realization of the measurement system in a commercial machining centre is presented. Finally, performance of the achieved measurement system is evaluated in cutting experiments.     

Three-axial cutting force measurement in micro/nano-cutting by utilizing a fast tool servo with a smart tool holder

Cutting force is a significant indicator for in-process monitoring of cutting status. Although dynamometers are widely used in cutting force measurement, they are not suitable for nano-cutting due to insufficient sensitivities and low integrating possibilities. This paper presents a smart tool holder composed by piezoelectric ceramics and a flexible hinge, which could be integrated with a fast tool servo (FTS), for three-axial cutting force measurements in micro/nano-cutting. An algorithm was developed for enabling its quasi-static force measurement. Experiments were performed to verify the capabilities of cutting force measurement, demonstrating a high measurement sensitivity for indicating the micro/nano-cutting status.     

高速开关阀在机床夹具上的应用

针对恒定夹紧力对多工步数控加工零件变形精度的影响,提出一种变夹紧力夹具方案。变夹紧力夹具能够适应切削力的变化,自动调整夹紧力的大小,以减少加工系统的切削变形。变夹紧力夹具采用同工步数字控制技术,实现自适应夹紧功能,采用高速开关阀作为液压系统的动态控制元件,以控制夹紧力的大小。本文对夹具系统的控制工作过程及控制策略进行简要说明。     

基于独立分量分析理论的大块非晶合金切削信号检测

研究了在大块非晶合金切削力信号检测时利用独立分量分析法对检测信号进行去噪处理技术。在试验中，采用独立分量分析法对切削测量系统测量的大块非晶合金切削力信号进行迭代分离，从而提取出主切削力信号。并针对大块非晶合金在不同切削深度下的变形特征，运用扫瞄式电子显微镜观察了大块非晶合金的切削带特征。主切削力信号频谱的快速傅里叶变换分析表明，随着切削深度的增加，切削力信号高频部分的振幅越来越大，而大块非晶合金切削力信号高频部分是由切削带形成过程的特征引起的，并随着切削深度的增加而增加，且主切削力Fz 的频率为115 Hz。研究结果表明：采用独立分量分析法进行噪声分离后更能精确识别切削力信号中的主要信息，减少噪声造成的误判。     

钛合金TC4高速铣削参数对铣削力的影响研究

钛合金高速铣削因其高效率、高质量、小变形等优点,广泛应用于航空、航天、船舶、军工制造等行业。针对难加工材料TC4(Ti-6Al-4V)的高速铣削加工技术,开展了铣削深度、铣削宽度、每齿进给量、主轴转速的四因素三水平正交试验,分析各铣削参数对铣削力的影响。实验过程中将铣削力分解为切向铣削力、径向铣削力和轴向铣削力,采用多元线性回归分析法,建立了各向铣削力模型,并进行了显著性检验。为验证模型的准确性,设计了新的加工实验进行验证。实验结果表明:该模型准确度高,能够预测铣削过程中的各向铣削力。     

数控机床切削力间接测量研究

在数控加工中，切削力的大小直接影响着数控机床的加工精度与效率，因此对切削力的准确测量非常重要。传统利用力传感器直接测量切削力的方法存在许多缺陷，为此提出一种新的间接测量切削力的方法。即通过测量进给伺服电机电流来间接检测切削力。在详细分析了进给电机电流与切削力之间关系的基础上，建立了数学模型并进行了实验验证。实验证明该方法切实可行，具有重要的应用价值。     

Adaptive cutting force control for a machining center by using indirect cutting force measurements

This paper presents an adaptive cutting force controller for the milling process, which can be attached to most commercial CNC machining centers in a practical way. The cutting forces of x, y and z axes are measured indirectly from the use of currents drawn by a.c. feed-drive servo motors. A typical model for the feed-drive control system of a horizontal machining center is developed to analyze cutting force measurement from the drive motor. The pulsating milling forces can be measured indirectly within the bandwidth of the current feedback control loop of the feed-drive system. It is shown that indirectly measured cutting force signals can be used in the adaptive controller for cutting force regulation. The robust controller structure is adopted in the whole adaptive control scheme. The conditions under which the whole scheme is globally convergent and stable are presented. The suggested control scheme has been implemented into a commercial machining center, and a cutting experiment on face milling process is performed.     

In-process prediction of cutting depths in end milling

In geometric adaptive control systems for the end milling process, the surface error is usually predicted from the cutting force owing to the close relationship between them, and the easiness of its measurement. Knowledge of the cutting depth improves the effectiveness of this approach, since different cutting depths result in different surface errors even if the measured cutting forces are the same. This work suggests an algorithm for estimating the cutting depth based on the pattern of cutting force. The cutting force pattern, rather than its magnitude, better reflects the change of the cutting depth, because while the magnitude is influenced by several cutting parameters, the pattern is affected mainly by the cutting depth. The proposed algorithm can be applied to extensive cutting circumstances, such as presence of tool wear, change of work material hardness, etc.     

Dynamic controlled milling process for bone machining

Optimal control of the machining process in orthopedic surgery can not only increase productivity but also ensure safety during tool usage. The authors have developed a technology for a force control system. The system has two modes of operation: the “air-cutting mode” and the “force control mode.” In the air-cutting mode, tool feed is scheduled by predicting the air and bone-cutting zones from the CAD/CAM system. In the force control mode, the software monitors the cutting force and the cutting temperature, and it controls the feed override according to the difference between the real and the desired cutting force. The software is installed on a robot controller, and its effectiveness is evaluated with a urethane bone.