【摘 要】
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重载切削、硬态切削等加工方式的应用日趋广泛,促进了制造业的减耗增效。但随之而来的恶劣工况也让刀具失效的风险大为增加,使刀具状态监控成为重要的议题。切削温度与加工过程中发生的变形、挤压、摩擦紧密相关,不仅直观地反映了刀具承受的载荷,还包含着许多揭示切削状态的信息。本文依靠一种光纤比色测温装置,利用其良好的响应性与传输稳定性,提出了一种基于切削温度的刀具状态监控方法,该方法包括以下两部分:其一,尽可能
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目——“基于切削大数据的刀具全工艺流程寿命模型及其在数控系统中的融合”(项目编号:51675204);
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重载切削、硬态切削等加工方式的应用日趋广泛,促进了制造业的减耗增效。但随之而来的恶劣工况也让刀具失效的风险大为增加,使刀具状态监控成为重要的议题。切削温度与加工过程中发生的变形、挤压、摩擦紧密相关,不仅直观地反映了刀具承受的载荷,还包含着许多揭示切削状态的信息。本文依靠一种光纤比色测温装置,利用其良好的响应性与传输稳定性,提出了一种基于切削温度的刀具状态监控方法,该方法包括以下两部分:其一,尽可能准确地还原刀具承受的最高温度,为操作者提供直观的参考。对此,本文针对测温探头无法抵近热源的问题,利用有限元仿真研究了刀具温度分布,评估了测量温度与刀具最高温度之间的差异。为确保该有限元模型的可靠性,还将热电偶阵列测温实验作为仿真结果的对照,对接触面换热系数、对流换热系数等参数进行了校准。然后,基于温度测量值与最高值间的映射规律,探讨了加工过程中测量补偿的实施。其二,挖掘温度信号中与磨损有关的特征,对不良切削状态及时作出预警。对此,本文首先结合了瞬态温度仿真与断续切削实验,以此说明该测温装置对快速波动的温度响应性良好。进而测试了刀具磨损对频域温度的影响,讨论了特征的提取,并设计了一种四层前馈神经网络对磨损刀具进行鉴别。还引入了一种学习率自适应算法,对神经网络的训练过程进行了优化,降低了其对超参数和初始值的依赖性,使操作人员能针对特定的需求训练定制化磨损模型。在变切削参数的刀具状态鉴别实验中,该方法取得了不低于90%的分类准确率;而在刀具全寿命状态监控实验中,神经网络的输出与作为对照的振动信号基本同步变化,说明了该方法的可行性。最后,本文介绍了一套切削状态可视化软件,将这两部分统一起来。该软件集成了多通道测量、动态波形显示、刀具状态预警等功能,支持历史记录查阅及磨损模型训练。其在车轮镟修加工场景中的应用,向业界展示了一种刀具状态监控的新思路。
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