基于运动学的高速高精密铣削力建模：综合模型与试验

高速高精密铣削加工中铣削力是最重要的过程参量之一,铣削力信息的准确反馈对保证加工过程中的稳定性具有十分重要的意义。然而,影响铣削力大小的因素有很多种,目前缺乏一种考虑多种因素下的综合铣削力模型。因此,着重研究并综合考虑了刀具磨损、刀具跳动、刀具弹性变形对瞬时切削厚度的影响,同时分析了弹性变形对刀具切入与切出角的影响规律,改进了刀具瞬时切削厚度模型。基于运动学分析,将切削刃位置与预加工工件形态相互统一,建立了综合铣削力模型。为验证所提出综合模型的精确性和通用性,进行铣削实验,实验结果表明,铣削力预测值与实验值吻合较好,铣削力误差值小于1%,并通过分析刀具磨损与铣削力之间的相互变化关系,得出进给方向上的铣削力与Z向的铣削力系数对刀具磨损的影响最大。因此,切向力分量以及Z向的铣削力系数的变化特征可以较好的表征刀具磨损状况,从而提高铣削加工精度和效率。     

刀具磨损对TC11铣削表面粗糙度与残余应力的影响

为了研究TC11钛合金铣削加工过程中刀具磨损对加工表面质量的影响规律,设计了刀具磨损与铣削表面粗糙度、表面残余应力的试验。结果表明:TC11钛合金铣削加工过程中的刀具磨损可以分为:初期磨损、正常磨损、剧烈磨损三个阶段。当刀具处于"初期磨损"时,TC11铣削表面粗糙度随切削时间逐渐减小,铣削表面残余应力也呈减小趋势;当刀具处于"正常磨损"阶段时,铣削表面粗糙度和铣削表面残余应力都呈增加趋势,但增加的速度平稳;当刀具进入"剧烈磨损"阶段时,铣削表面粗糙度迅速增大,表面残余应力也较前两个阶段显著增加。另外,试验过程中的TC11铣削表面残余应力均表现为压应力。     

基于声发射信号的高速铣削过程监测技术

叙述了如何将声发射技术应用于航空铝合金的高速铣削过程监测,介绍了监测装置硬件系统和信号数据采集平台的构成,最后运用小波分析进行信号分解,计算分解后的各频段能量,并从频段的能量对比中发现,信号能量可以作为刀具磨损的特征参数.     

TC17钛合金铣削刀具磨损对残余应力影响研究

为了获得高性能航空发动机用TC17钛合金材料铣削过程中刀具磨损对残余应力的影响规律,通过对不同刀具后刀面磨损量下铣削工件表层残余应力的测试,建立了刀具磨损对残余应力的影响关系,并对影响机理进行了分析.结果表明,硬质合金刀具低速铣削钛合金时,刀具对已加工表面的挤光效应引起的残余压应力占主导地位;不同刀具后刀面磨损量下,残...     

基于多参量状态信息融合的刀具磨损状态智能识别

鉴于刀具磨损监控在自动化生产中的重要性,建立了基于切削力和基于相对切削时间的两种磨损检测模型．切削力模型是利用回归算法和模糊分类技术建立的,通过检测切削力信号可在线识别刀具磨损状态．基于相对切削时间模型利用回归技术直接建立刀具磨损量与切削参数及时间的关系,可在较大的切削条件变化范围内实现对刀具磨损的识别．     

数字孪生驱动的薄壁件铣削刀具磨损状态识别方法

薄壁零件由于其本身的弱刚性,铣削过程中极易发生颤振、变形,从而加剧刀具磨损,为提高薄壁零件的铣削加工效率和表面质量,提出了一种数字孪生与支持向量机（SVM）融合驱动的刀具磨损状态识别方法。利用时、频域分析和小波包变换提取特征向量,通过网格搜索与交叉验证（GSCV）的方法进行超参数寻优,结合SVM算法构建薄壁零件铣削刀具磨损状态识别模型。试验结果表明,SVM算法在高维小样本数据的分类识别问题中优势明显,对于不同铣刀磨损状态的识别准确率分别达到96%和90.16%,具有较好的泛化能力。结合机器学习算法构建高保真、轻量化的数字孪生体,并将其嵌入薄壁零件铣削过程监测平台,以解决加工过程中信号实时监测和刀具磨损状态在线识别的问题。     

声发射刀具失效监控系统研究

通过对钻、车、镗削刀具失效过程中产生的声发射信号的分析,获得了信号的频谱特性,建立了描述刀具破损、磨损状态的数学模型。依据分析及实验结果,设计了一个智能化的刀具状态监控系统。刀具破损面积的分辨率为0.01mm~2,刀具破损的响应时间小于0.1ms,漏报率及误报率小于5％。     

TC4的铣削加工中铣削力和刀具磨损研究

通过TC4铣削加工时的铣削力试验,研究了干切削时和有氮气介质铣削时影响铣削力大小的几个因素,为提高金属去除率优化了切削参数。同时通过刀具磨损试验,对上述两种铣削方式,比较了在不同的切削速度下铣削时铣刀后刀面的磨损,证实了以氮气为切削介质能够大大地改善刀具的磨损状况和提高刀具的寿命。     

高速铣削SiC_p/Al复合材料PCD刀具磨损研究

通过3种不同几何结构的PCD刀具高速铣削65%体积分数的Si C_p/Al(Al/Si C/65p)复合材料的对比试验,建立了磨损曲线,并对PCD刀具的磨损形貌、磨损类型及原因进行了研究和分析。研究结果表明,刀片之间留有间隙能有效减少磨损,提高刀具使用寿命,小螺旋角的存在会加速磨损;PCD刀具主要磨损形式是机械磨损(磨粒磨损)。     

在车间环境下实现刀具耐用度模型参数的辨识

为了方便地进行刀具磨损检测,特别设计了一套便携式刀具磨损检测装置,可以方便地在不拆卸刀具的条件下实现铣刀后刀面磨损量VB的测量,很适合于车间环境实现刀具耐用度模型的辨识.本实验中进行刀具耐用度模型参数辨识的方法可以成为工厂中进行刀具磨损检测的一种实用方法.     

基于DSP和单片机的刀具监控系统设计

根据刀具监控系统数据采集量大，计算量繁重以及对实时性要求高的特点，采用单片机和DSP并行处理的双CPU处理方案对系统进行设计，即该系统由并行运行的两个子系统构成：基于单片机80C196KC的信号采集及控制功能子系统负责反映刀具状态的各路信号的采集和各种控制功能；基于DSP TMS320C32为核心的信号处理子系统负责信号处理和刀具状态值的估计。此方案充分利用了DSP运算能力强和单片机控制能力强的优点，实现了系统的快速运算和实时控制功能。     

车刀破损时刀杆振动信号特征的研究

 实验发现,车刀破损时低频率范围内时域信号的变化总是很明显,而宽频率范围内时域信号的变化则不一定明显。本文提出用低频率范围内时域信号的变化来监测车刀破损,经验证,可在20ms内检测出刀具的破损。     

基于DNC的刀具管理系统的研究与开发

提出了一种三级控制体结构DNC系统和刀具管理系统在该系统中的运行模式,并对刀具管理系统中的刀具编码、组件设计、信息传递等关键技术进行了研究。     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

刀具状态监控技术在数控铣削加工中的应用

在分析刀具状态监控系统关键技术的基础上,结合航空结构件数控铣削加工领域对刀具状态监控系统的研究,分析了ARTIS系统的组成、工作原理和应用方法,介绍了智能刀柄和视觉检测方法的研究进展,给出了各种加工过程刀具状态监控系统的研发建议和应用展望。     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

复合神经网络模型在刀具状态监测中的应用

提出了一种用于刀具状态监测的复合神经网络模型,模型由多个神经网络组成,神经网络的数目等于要监测的刀具故障数目。实验结果表明,该方法不仅可以在多种切削条件下获得较高的识别率,还可以识别出新的刀具故障。     

复杂结构件数控加工浮动装夹自适应控制方法

为了减小复杂结构件数控加工产生的变形,满足装夹自适应调整需求,基于浮动装夹加工原理提出了浮动装夹自适应控制方法,研究了基于CAN(Controller Area Network)总线的浮动装夹系统通信、零件受力和变形的监测与检测、基于OPC(OLE for Process Control)的机床状态监测、数控机床和夹具协同控制等关键技术,开发了浮动装夹自适应控制系统。此系统在航空制造企业进行了实际加工应用验证,能够实现装夹自适应调整,满足工业应用需求。     

刀具声发射信号混沌特征提取及趋势分析

旨在建立一种基于多混沌特征演化分析的刀具磨损状态监测方法,通过计算刀具声发射信号的混沌特性参数分析其磨损趋势。建立首先基于混沌理论分析和描述刀具不同磨损阶段声发射信号的混沌特性,包括：定性描述,即重构相空间的奇异吸引子轨迹和庞加莱截面;定量描述,计算不同时间段声发射信号的关联维数、最大Lyapunov指数等。其次,采用最小二乘回归方法对所计算的混沌参数进行趋势分析。结果表明,声发射信号具有混沌特性,而且关联维数和最大Lyapunov指数演化趋势与刀具的磨损状态具有一定的关联,从而为刀具磨损状态的在线监测和预测提供了新思路。