基于深度强化学习的数控铣削加工参数优化方法

为了提高数控加工中的机床效能和加工效率,探究深度强化学习在加工参数优化问题中的适用性,提出一种基于深度强化学习的数控铣削加工参数优化方法.选取切削力合力和材料除去率作为效能和效率的优化目标,利用遗传算法优化反向传播神经网络（GA-BPNN）构建切削力合力和铣削参数的优化函数,并采用经验公式建立材料除去率的优化函数.应用竞争网络架构（Dueling DQN）算法获得切削力合力和材料除去率多目标优化的Pareto前沿,并结合优劣解距离法和熵值法从Pareto前沿中选择决策解.基于45钢的铣削试验,验证了Dueling DQN算法用于加工参数优化的有效性,相比经验选取加工参数,通过Dueling DQN优化得到的加工方案使切削力合力降低了8.29%,加工效率提高了4.95%,为加工参数的多目标优化方法和加工参数的选择提供了指导.     

数控铣削用量多目标优化

基于数控铣削加工特征，采用线性加权和法，建立了数控铣削用量多目标优化的数学模型，运用直接寻优算法，对数控铣削加工实例进行了优化，验证了多目标优化模型的正确性和实用性，为实现数控加工过程的优化奠定了基础。     

面向表面粗糙度约束的铣削过程参数优化

在6061铝立铣过程中考虑到控制工件表面粗糙度的要求,人为选择的铣削参数可能比较保守,导致材料去除率降低、制造成本高。以表面粗糙度为约束条件,以最大材料去除率为目标,基于极端提升法(extreme gradient boosting, XGBOOST)建立以主轴转速、进给速度和切深为优化对象的表面粗糙度回归模型,利用遗传算法对主轴转速、进给速度和切深三个铣削参数进行优化。利用遗传算法的多目标优化特点得到较优的铣削参数。通过4组优化结果可以看出,表面粗糙度的最大变化只有0.048μm,而最小的材料去除率提高了2 458.048 mm³/min,在达到表面粗糙度的要求下,提高了加工效率,减小制造成本,具有良好的优化效果,在实际加工中具有一定的指导作用。     

多因素影响下基于Bagging-NSGAII的数控铣削稳定性预测与优化研究

数控机床铣削过程中出现的颤振失稳,是限制数控机床加工效率和加工质量的关键因素。铣削稳定性与工艺参数、工艺系统动力学特性密切相关,而工艺系统动力学特性又随加工位置、刀具悬伸量的变化或刀具的更换而变化。因此,针对多因素影响下的铣削稳定性预测和无颤振工艺参数选择问题,本文以数控机床各向移动部件位置、刀具直径、刀具悬伸量和切削参数为变量,提出一种基于引导聚集算法(Bagging)与带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的切削稳定性预测与工艺参数优化方法。该方法首先采用正交实验设计离散数控机床的工作空间,在每个加工位置对不同悬伸量下的刀具进行锤击实验,由此得到各把铣刀对应的刀尖点频率响应函数;然后,在不同工艺参数方案下进行铣削稳定性理论预测,进而引入Bagging算法建立以各向运动部件位置(x, y, z)、刀具直径(d)、刀具悬伸量(h)、主轴转速(n)、切削宽度(ae)、每齿进给量(fz)为输入的极限切削深度(aplim)预测模型;在此基础上,采用该Bagging模型作为铣削稳定性约束,以加工位置和工艺参数{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}为优化变量,建立最大材料切除率和刀具寿命的多目标优化模型,采用NSGA-II算法求解该模型得到Pareto最优解集,并结合熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)选出Pareto解集中的最佳解。以一台三轴立式加工中心展开实例分析,所建极限切削深度Bagging模型的预测误差为2.99%,且铣削加工实验表明获取的{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}最优配置可实现稳定铣削,验证所提方法的可行性和有效性。     

7075铝合金铣削参数多目标优化

为了实现对铝合金精密零件的高质量加工,通过铣削试验和表面形貌观察,分析了切削速度、主轴转速、背吃刀量和侧吃刀量对7075铝合金表面粗糙度的影响规律。基于多元线性回归分析方法,建立了表面粗糙度预测模型。以铣削过程中铣削用量为约束条件,建立了以材料去除率最高和表面粗糙度最低为目标的多目标优化模型,利用多目标线性规划法求出多目标优化模型的最优解,并通过试验验证了最优解的正确性。     

多工序零件加工参数的优化方法

具有高的生产效率,低的生产成本是多工序金属加工过程中的关键问题,要想达到上述目标,对金属加工参数进行优化设计是实现上述目标的重要措施之一.从企业生产经营的多目标这个特点出发,建立了一个对每道工序都通用的非线性多目标规划数学模型,并进行了运算,获得了每道工序的最佳加工参数.     

基于多感知信息的数控铣削过程智能控制

首次提出基于多感知信息的数控铣削过程智能控制方法．首先,使用分频采样技术,从测力仪分别采集代表铣削力和振动的信息．其次,依据铣削力信号,用模糊逻辑控制,通过改变进给速度实现恒力加工;同时由振动信号的功率谱判断有无颤振发生,并在颤振发生时辨识主振频率,计算最优主轴转速,进而达到实时抑制再生颤振的目的,最后提出试验方案,并实际验证所提方法的可行性．     

高能效高速稳态铣削参数优化

为了提高铣削加工的能量利用率,提出了一种以无颤振切削为约束条件,以能量利用率为优化目标的铣削参数优化方法.基于机床的能耗特性,建立了提高能量利用率的无颤振铣削参数优化模型.利用切削稳定域图确定主轴转速的优化区间,利用切削力、切削功率、切削速度等条件确定切削深度、切削宽度及进给速度的优化区间,并通过合理选择各参数的优化步长快速获得切削参数.以五轴雕铣机为实验机床,45#钢为切削材料进行了验证试验,结果表明,该参数优化方法使能量利用率得到了较大提高.     

CBN刀具超精车削轴承钢时切削参数的选择

本文利用正交试验法,对CBN刀具超精车削轴承钢时的切削参数进行了优选,获得了相当于磨削时的表面粗糙度,完满地解决了难加工材料——GC_r15零件的超精加工问题,为今后在该领域中实现以车代磨提供了经验。     

模具型腔铣削加工工艺参数优化研究

根据铣削加工的实际要求,确定约束条件,并对其中相关的实验曲线利用非线性回归的方法求出其数学函数,建立数学模型,对模具型腔铣削加工参数进行优化设计,从而在保证合理前提的条件下,得到最低成本或最短加工时间的最优方案。     

圆弧车刀数控强力曲面车削用量的极值法

以广义泰勒公式和切削稳定条件极限宽度为约束条件，以金属切削率为目标函数，用极值法推导出圆弧车刀强力车削时不发生颤振时选择切削参数的计算式。通过数值解和数控编程结合，为圆弧车刀在数控加工中提高加工效率提供了一种新的办法。     

应用小波研究动态铣削力及预报铣削颤振

在铣削条件下,利用PC I-1712高速数据采集卡进行数据采集,应用小波分析进行数据处理,分析研究了铣削力信号的分解与重构,根据铣削力的主要频率,得到不同频带重构的动态铣削力信号,通过分析重构后的动态铣削力信号,发现产生了铣削颤振,并依据动态铣削力信号概率密度的变化预报颤振原则证明了铣削过程产生了铣削颤振现象,因而可以利用动态铣削力的变化初步预报铣削颤振.     

氧化锆义齿铣削工艺参数优化及其加工实验

为合理选择初次烧结氧化锆陶瓷义齿在铣削加工时的工艺参数以及加工路径规划方式,以提高加工效率及质量,建立以提高材料去除率和降低表面粗糙度为目标的函数,采用理想点法、最小偏差法和线性组合法,优化出精加工阶段的工艺参数;以磨牙冠表面加工为例,采用UG CAM系统规划刀具加工路径,粗加工采用型腔铣,精加工分别采用固定轴铣中的曲面铣削往复模式、区域铣削跟随周边模式及区域铣削往复模式3种规划方法.实际加工结果对比表明:在相同工艺参数及刀具条件下,区域铣削往复模式规划方法加工得到的牙冠表面质量最好.     

机器人行星复合铣削技术验证实验

为提高大型铝合金构件的机器人铣削加工效率而不降低加工质量,开展机器人铣削对比实验研究,探索行星复合铣削方法在机器人切削加工领域应用的可能.提出一种机器人行星复合铣削工具系统,介绍其基本结构与运行原理,并通过建立刀尖运动轨迹模型比较机器人行星复合铣削与机器人端铣刀尖运动轨迹特征.开展Al-2024单因素机器人铣削试验,对比研究机器人行星复合铣削与沿X或Y方向进给的机器人端铣在加工效率、表面粗糙度和切削力等方面的差异.结果表明:相对于机器人端铣,机器人行星复合铣削的加工效率至少提升21.34%,表面粗糙度至少降低33.33%,同时其最大切削力分量和轴向切削力均优于机器人端铣.机器人行星复合铣削相当于多个间隔固定相位角的摆线铣削的有序组合;在相同机器人系统配置与加工参数组合的条件下,机器人行星复合铣削的加工性能优于机器人端铣.研究结果为实现大型铝合金构件高效机器人铣削提供了新方案.     

金属陶瓷刀具的切削用量参数优化实验研究

文章根据ANSYS数值仿真技术优化出的较合理的刀具,对刀具在不同切削用量的条件下,进行切削实验,分别采用刀具使用寿命、切削力实验标准,基于优化技术对金属切削过程的切削用量优化.     

基于分形维理论的铣削振动特性实验研究

铣削加工属复杂非线性过程,其振动特性直接影响加工工件的表面粗糙度.文章以分形维理论为实验理论依据,计算工件振动信号的关联维数和盒维数,研究铣削加工振动特性.实验结果表明,铣削振动是一种混沌运动,振动信号具有分形特征;选择合适嵌入维数计算得出的关联维数反映工件表面粗糙度真实特征,关联维数可以作为检测表面粗糙度的一个特征参量;盒维数分布在很小范围内,表明铣削参数调整对工件振动的高频特性影响不大.     

计算机智能技术在切削参数优化中的应用

切削参数的选择和优化是提高机械零件加工精度和稳定性的重要保证.本文以汽车轴承支架轴承孔的精镗切削为例,选择对零件切削精度影响较大的五种参数,采用田口实验及计算机智能技术中的倒传递神经网络和遗传算法等方法的综合运用,对切削参数进行优化,迅速有效地找出最佳切削参数组合,从而提升零件质量和加工过程的稳定性,为提高机械加工企业的市场竞争力开辟了一种新的思路和途径.     

激光强化处理参数对轧辊表面性能的影响

通过试验，研究了激光功率、光斑直径、扫描速度、搭接量和合金粉含量等激光处理工艺参数对轧辊表面性能的影响，结果表明，轧辊表面经激光淬火处理后。性能稳定，耐磨性和抗疲劳性均有所提高，达到了生产要求．