基于最小二乘支持向量机的振动切削力软测量模型及其应用

为提高振动切削过程工件加工精度,利用最小二乘支持向量机建立振动切削力软测量模型;利用数控车床振动切削实验系统所采集数据作为最小二乘支持向量机的输入参数,振动切削力作为输出参数进行仿真分析。研究结果表明:该振动切削力软测量模型具有较高的建模精度和较强的泛化能力;对振动切削力进行软测量后,加工工件表面粗糙度平均误差可降低50%以上,圆度平均误差可降低70%以上。     

基于最大最小的切削力模糊预报研究

在简析切削过程特征和普通回归法基础上,利用实测切削力的最大和最小值。运用模糊理论建立了切削力模糊预报模型,并借助Ｍａｔｌａｂ语言实现了切削力的预报。研究表明,所建模型能有效地预报切削力,且建模方法可方便地推广到其他切削特征量的模糊预报,为切削力等切削特征量的估计提供了新的参考。     

基于BP神经网络的切削力预报

切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本.以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法(BP算法)为网络训练方法,借助VC 语言建立了切削力预报程序.通过引入共轭梯度法和拟牛顿法优化方法,解决了网络训练中局部最小和过早饱和问题,提高了神经网络的收敛速度和精度,实现了对切削加工过程中切削力的预报和仿真.通过对以两种难加工材料的铣削和磨削试验数据为基础的预报计算,发现传统经验公式方法预报误差偏大,最大相对误差达24.9%,而神经网络方法预报结果最大相对误差为2.01%,证明基于BP神经网络的切削力预报研究具有一定参考和应用价值.     

基于BP神经网络的钛合金切削力研究

由于切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本,为了节省大量的切削试验成本与精力,提高建模效率,本文提出在进行少量的切削钛合金试验,获取一定的样本数据的条件下,建立基于BP神经网络对切削钛合金切削力预报,获得较好的预测精度,精度误差控制在4%以内.     

切削过程的自适应模糊控制

针对恒力切削过程自适应控制,设计了包括切削过程的闭环控制系统.对于具有高度非线性、随机干扰严重的复杂动态过程,采用在线调整参数的自适应模糊控制器,并应用虚拟加工过程建立模型和预报切削力.通过对切削力的检测获取切削过程的特征信息,用切削力比确定进给速度调整率,以切削力偏差和偏差变化率作为评价指标,实现恒力切削过程的自适应控制.仿真和切削试验表明,系统具有良好的切削力控制精度和稳定性,在提高金属切除率时有效地降低了刀具破损的发生.     

钛合金Ti6Al4V铣削加工中切削力的三维数值模拟

结合航空钛合金立铣加工的实际情况,提出了主、副切削刃同时进行切削的螺旋齿双刃切削有限元模型,进而利用该模型对航空钛合金Ti6A l4V进行了铣削加工切削力的三维数值模拟研究,得到了铣削过程中切削力的变化曲线和数值,揭示了铣削过程一个周期内切削力的变化规律.通过铣削力实验测得了相同切削条件下的切削力,实验结果与有限元模拟结果较为一致,证明所建立的有限元模型是正确的,可用于预报铣削力值.切削力三维数值模拟的研究为钛合金这种难加工材料切削加工工艺参数优化、刀具的合理选择及其优化设计奠定了基础,同时也为进一步有效控制钛合金航空薄壁零件因切削力作用引起的加工变形提供了新的研究手段.     

圆弧铣刀瞬态切削力建模与数值仿真

提出圆弧铣刀(R刀)几何模型描述方法,建立基于机械力学的圆弧铣刀切削力预报模型.该模型分别考虑前刀面剪切效应与后刀面犁切效应,通过计算微元切削刃空间位置角和不同轴向高度处的切入、切出角方法获取瞬时切削区域,应用空间解析几何三维坐标变换原理实现微元切削力从局部坐标系向刀具整体坐标系下转换,借助科学计算软件Matlab实现数值仿真.模型中切削力系数由42CrMo4切削试验的切削力数据拟合得出.两组试验结果与仿真结果的对比,验证预报模型的有效性.     

采用能量法预报切削力

基于剪切角的最小能量解，对正交切削时的切削力进行了理论预报。计算过程由计算机完成。验证试验的结果表明，理论计算值与实测数据有一个系统差值。这个系统差值即刀具刃口及后刀面上的作用力，其数值范围与先前的实际测定结果取得了定性上的一致。将系统差值修正后，切削力的计算误差小于３％．最后讨论了研究金属切削过程考虑温度与应变率对被加工材料流动应力特性影响的必要性。     

微织构刀具三维超声振动车削304不锈钢研究

为了提高304不锈钢加工效果,减小切削力,延长刀具寿命,提出一种微织构刀具与三维超声振动复合的车削工艺.分别利用减摩特性与断续切削特性,根据正交切削模型,从变切深与微织构刀具接触面积减小的角度建立普通刀具与微织构刀具三维超声振动车削的切削力模型.通过车削304不锈钢的单因素实验研究各切削参数对主切削力的影响规律并对比刀具磨损,通过正交实验研究最佳切削参数组合.结果表明:相对于普通刀具,微织构刀具的主切削力降低30%~40%;磨损程度平均降低11.50%;对于减小切削合力,最佳的切削参数组合为:切削深度为0.1mm,进给量为0.08mm/r,主轴转速为250r/min.     

利用切削比推算切削力

介绍在二维切削中，利用切削比推算切削力的方法。与以往的切削力理论公式相比，用该方法计算出的切削力值更接近于实测值。