基于响应曲面法的高速内冷铣削AISI304不锈钢铣削力

针对硬质合金刀具高速内冷铣削AISI304不锈钢时,切削力大、切削温度高及加工表面质量低的问题。基于响应曲面中心复合设计方法进行高速内冷铣削实验,建立了铣削力分量二阶回归预测模型,并进行了实验验证。对比了干式与内冷铣削后的加工表面质量,分析了铣削参数对铣削力分量的影响规律,以铣削力分量最小为目标优化了铣削参数。结果表明:进给力和径向力的预测值与实验值的误差分别为4. 77%和6. 16%;内冷铣削的Ra为0. 193～0. 327μm;对铣削力分量的影响是铣削深度转速进给量,随着铣削深度和转速的增加,进给力先升高后降低,径向力逐步增加,铣削深度与转速的交互作用对进给力和径向力的影响显著;转速11 643. 63 r/min、铣削深度1 mm、进给量0. 08 mm/r为最优铣削参数组合。     

AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性，本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化，以4个铣削参数作为输入值，作为输出值构建铣削铝合金预测模型，通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比，采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%，拟合优度达到0.938 64，优于其他算法；每齿进给量与的相关性最大，灰色关联度值为0.764；通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。