应用统计方法综合优化切削加工参数

本文首先分析了传统的切削用量优化方法的不足。接着从切削过程是一动态过程出发,分析了刀具磨损的变化对切削用量选取的影响,决定采用切削速度、进给量、切削深度、刀具磨损限度作为设计变量,从而使切削用量的选择与刀具寿命、刀具磨损限度的制定统一起来。从切削过程是一随机过程出发,推导了适合于切削加工参数优化的统计优化方法。用随机目标函数的数学期望和标准差的组合构成统计优化的目标函数,用随机约束规划处理约束条件,并编制了网格法优化计算程序。最后,对GCr15轴承环车削加工的切削加工参数进行了优化计算。     

模具数控加工中的刀具选择优化系统

提出用层次分析法对数控加工中的切削刀具进行选择和优化的模型。并根据不同的加工阶段，对加工精度、加工效率、加工成本三个准则给予不同的权重，确定各候选刀具的优劣排序、选拔出最佳的切削刀具。     

自由曲面三坐标加工走刀步长的确定

对三坐标曲面加工中由于离散直线逼近导致的加工误差问题进行了研究。从分析刀具的三维线性包络运动出发，得出了适用于多种类型刀具的加工误差估计的通用表达式，该误差在曲面法线方向定义，是较精确的轮廓加工误差。     

模具数控加工中的刀具选择优化系统

提出用层次分析法对数控加工中的切削刀具进行选择和优化的模型．并根据不同的加工阶段，对加工精度、加工效率、加工成本三个准则给予不同的权重，确定各候选刀具的优劣排序、选择出最佳的切削刀具     

基于可靠性的GH4169车削参数优化

为了保证刀具寿命的同时尽可能地提高加工效率,对切削参数进行优化至关重要.因此,建立了车削过程中的刀具磨损模型,可用于预测多种切削条件下任意时刻的刀具磨损量,从而推导出刀具寿命模型.考虑不确定性参数对车削加工的影响,建立了基于可靠性的车削优化模型,并采用序列优化与可靠性评估方法对优化模型进行求解以获得最优切削参数.最后,通过实例验证了该方法在高温镍基合金GH4169车削参数优化中的优势和可行性.     

弧齿锥齿轮尖齿刮削刀盘的齿形优化设计

采用尖齿刮削刀盘对弧齿锥齿轮硬齿面进行刮削加工时，刀盘切削刃采用斜角直线造形法，切削刃较大刀具造形误差和重磨误差较大。充分分析各种参数对刀具造形误差和重磨误差的影响，合理选取刀具参数，是促进硬齿面刮削加工工艺广泛应用的关键。本文提出了优化尖齿刮削刀盘造形的方法，并对影响刀盘造形误差和重磨误差的参数进行了全面分析，得出了选取造形参数的基本规律。     

复杂曲面砂带磨削自适应刀具轨迹优化算法

多轴数控砂带磨削刀具轨迹优化是复杂曲面加工领域的难点之一.本文以复杂曲面多轴数控砂带模削刀具轨迹优化为对象,建立了以刀具效率、刀具路径长度和加工时间为目标的优化目标函数.通过分析砂带模削宽行和弹性加工特点对加工精度的影响,提出了考虑磨削过程中的刀具变形与砂带磨损,建立误差补偿机制,保持磨削量稳定的自适应优化算法模型,设计了算法步骤.     

钛合金风扇叶片的数控加工工艺及模拟仿真

为解决钛合金材料加工较困难、工艺上选择数控加工参数难等问题,通过大量试验总结,优选数控加工参数,优化数控编程技术、刀具材料和参数,采用小切削量和高速球铣刀的数控加工方法,最后运用计算机辅助软件进行模拟仿真,其结果达到了零件的加工工艺要求。解决该难题的关键所在是:钛合金材料的特性、曲面造型方法、数控加工工艺、铣削方式等。     

基于广义维数与优化BP神经网络的刀具磨损量预测

根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理后作为BP神经网络输入向量;采用遗传学算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,利用优化后的神经网络对刀具磨损量进行预测.测试结果表明,该方法可以较精确地预测刀具磨损量,平均预测误差为001mm.     

任意曲面叶轮五坐标数控加工刀具轨迹生成

以任意曲面叶轮五坐标数控加工为背景，根据叶轮的几何形状，提出了一种高效的侧铣加工刀具－鼓锥形刀，基于鼓锥形刀的等残留高度刀具轨迹计算方法，使刀具按相邻轨迹的加工所形成的残留高度相等，加工效率提高，解决了等残留高度法生成刀具轨迹中的核心问题，并对刀具轨迹间距的计算提出了改进算法，计算精度提高，对任意曲面叶轮叶片五坐标数控加工刀具轨迹进行了计算，并与球形刀等参数法作了比较，结果证明，采用鼓锥形刀等残留高度法，所生成的刀具轨迹长度是球形刀等参数法刀具轨迹长度的1／3，加工效率是采用球形刀等参数法的3倍。     

模式识别在刀具状态监控中的应用

通过大量试验，研究了刀具磨损、破损对功率信号时域和频域特性的影响．抽取与刀具状态相关的特征量──功率的时域幅值和主轴转频处的幅值，并将模式识别技术应用于刀具状态多特征监控，能较好地识别刀具的磨损和破损，显著提高了监控的准确性．     

超高强度钢高速切削工艺参数优化

针对超高强度钢高速铣削过程中刀具磨损严重的问题,采用金属陶瓷刀具对超高强度钢进行高速铣削试验,从而建立刀具磨损速率的预测模型.以切削速度、进给量和轴向切深3个切削工艺参数作为设计变量,以刀具磨损速率最小和切削效率最高作为优化目标,基于遗传算法对切削工艺参数进行优化,获得了最优切削工艺参数组合.     

大圆弧车刀车削玻璃的实验研究

本文根据玻璃边位印压实验结果,设计出了适宜于切削玻璃的车刀——大圆弧车刀,并结合玻璃切削过程中材料的去除机理,讨论了采用这种车刀时玻璃表面的形貌和刀具磨损的原因。     

铣削加工的最优化自适应控制

本文研究用 TP-801单板机作为自适应控制器的最优化自适应控制系统,建立了最小加工成本的数学模型,用随机决策方法给出了刀具寿命方程的经验表达式,提出了一种快速的在线优化方法.并在 XK-715数控铣床上进行了实验研究.结果证明,当切削余量或刀具磨损等因素变化时,自适应控制器可根据给定的输入和过程的输出信号在线优化切削条件,保证数控机床始终工作在最优状态.     

涂层硬质合金刀具切削条件的优化

本文首先用正交试验法,探讨工件材料、切削速度、刀具前角等因素对涂层与非涂层硬质合金刀具耐磨性能影响规律的差异,并从切削原理的角度对这些规律进行了分析和讨论,在此基础上,提出了一些使用涂层硬质合金刀具的技术规范;通过一个典型的生产应用实例,说明了涂层硬质合金车刀切削条件优化的方法和技术经济效盆。 本文所采用的正交试验研究的方法和对微机辅助切削速度优化方法的讨论,可供解决同类问题时参考。     

基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法

针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题，提出了一种基于样本扩充与改进领域对抗网络(sample expansion and improved domain adversarial training of neural networks, SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取，并通过Smote算法进行样本扩充，解决机床刀具磨损数据量稀少的问题；其次在领域对抗网络(domain adversarial training of neural networks, DANN)模型特征提取器中加入残差块，进一步提取有效特征信息，解决刀具磨损特征微弱的难题；最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型，实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证，证明该方法能够有效地识别刀具磨损量。     

碳纤维复合材料小孔钻削工艺参数优化

采用硬质合金麻花钻进行了碳纤维增强树脂基复合材料直径3 mm小孔的钻削试验,研究了工艺参数、刀具磨损对切削力和制孔质量的影响规律.首先,通过钻削试验,测得了不同工艺参数下的钻削力,回归分析得到了钻削轴向力和扭矩与转速和进给速度之间的关系式.然后,通过刀具磨损试验,获得了后刀面磨损量随制孔个数的变化曲线;对孔出口毛刺损伤进行测量统计和分析拟合,得到了毛刺面积与钻削扭矩间的关系式.最后,以材料去除率最大为优化目标,以钻削后无分层且毛刺损伤满足要求为约束条件,建立了工艺参数优化模型,获得了最优转速和进给速度.     

局部均值分解在刀具故障诊断中的应用

为有效监测刀具磨损状态,提出一种基于局部均值分解的刀具故障诊断方法.将声发射信号自适应地分解为一系列乘积函数,选取包含主要故障信息的前8个乘积函数分量,获得每个乘积函数分量的平均能量,并组成特征向量.分别提取正常切削、中期磨损和严重磨损三种状态下的特征向量,利用频带能量的变化识别刀具磨损特征.实验结果表明,随着刀具的磨损,各乘积函数分量平均能量增加,并且在高频部分增加显著,该方法可以有效应用在刀具故障诊断中.