基于进化神经网络的薄壁件铣削变形分析与预测

来源 :南昌航空大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong511
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随着我国制造业水平的不断提高,薄壁件在航空航天、兵器等国防装备产品的制造中有着广泛地应用。薄壁件形状较为复杂,其表面加工精度要求较高。在铣削加工过程中,由于受到切削力、切削热等作用容易产生变形,影响零件的加工精度以及工件的使用性能,降低其加工效率。因此,对薄壁件加工过程中的加工变形进行研究,并有效地控制其加工变形对航空航天、兵器等制造业具有十分重要地意义。在薄壁件加工过程中,不同的刀具结构对加工过程中切削力、切削热等的影响很大,产生不同程度的加工变形,甚至影响其加工效率。本文从研究刀具结构这一影响因素出发,合理地确定薄壁件加工的刀具结构几何参数,从而实现对加工变形的有效控制。本文主要进行了以下研究工作:(1)实现了参数化刀具库的开发,基于UG二次开发技术,将参数化设计思想与数据库技术应用于参数化刀具库的开发,建立一个具有良好用户界面的参数化刀具库,并为薄壁件铣削加工过程仿真提供刀具三维模型设计。(2)研究分析了仿真模拟的关键技术,通过调用参数化刀具库创建了刀具三维几何模型,导入ABAQUS有限元软件,并建立了薄壁件铣削加工过程仿真模型,基于热力耦合作用模拟了铝合金7050-T7451薄壁件铣削加工过程,研究分析了薄壁件加工过程中的加工变形,通过对仿真计算得到的加工变形数据和试验数据进行比较分析,从而验证了薄壁件铣削加工过程仿真模型的合理性、正确性。(3)以薄壁件铣削加工有限元模型为基础,基于遗传进化神经网络建立了加工变形预测模型,获得了刀具几何参数和铣削加工变形之间的非线性映射关系。以BP神经网络初始权值和阈值为设计变量,建立了初始权值和阈值的优化模型,通过具有全局寻优能力的遗传算法求解最优的初始权值和阈值。最后,以刀具几何参数(前角、后角、螺旋角)为设计变量,建立了以最小化最大铣削加工变形为目的优化模型,采用遗传算法技术进行求解,通过遗传算法对刀具几何参数进行优化,获得一组优化后的刀具前角、后角以及螺旋角,为薄壁件铣削刀具的合理设计与选择提供切实可行的理论基础,从而实现对薄壁件铣削加工变形地有效控制。
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