【摘 要】
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铝合金薄壁零件具有质量轻、承载性能好、结构紧凑、比强度高等一些优良特性,因而被广泛应用于航空、汽车等行业中。但由于其刚度较低,在铣削加工过程中,铝合金薄壁零件极易发生加工变形,使得零件的加工精度、表面质量和加工效率等得不到有效保证,有时可能直接导致零件报废。铣削工艺参数的选择是影响薄壁零件加工性能的重要因素之一,在传统的数控加工过程中,依靠查阅加工手册、凭借加工经验选择工艺参数往往没有考虑加工变形
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铝合金薄壁零件具有质量轻、承载性能好、结构紧凑、比强度高等一些优良特性,因而被广泛应用于航空、汽车等行业中。但由于其刚度较低,在铣削加工过程中,铝合金薄壁零件极易发生加工变形,使得零件的加工精度、表面质量和加工效率等得不到有效保证,有时可能直接导致零件报废。铣削工艺参数的选择是影响薄壁零件加工性能的重要因素之一,在传统的数控加工过程中,依靠查阅加工手册、凭借加工经验选择工艺参数往往没有考虑加工变形对加工精度的影响,因而得不到理想的结果。目前,虽然有大量的研究对工艺参数进行了优化,但多数研究都是以单目标优化为主,或是直接把多目标优化问题转换为单目标优化问题进行求解,优化结果通常是建立在降低其它方面的性能指标基础之上的,其不能实现真正意义上的多目标优化。因此,研究铝合金薄壁零件铣削工艺参数多目标优化,对提高薄壁铝合金零件加工性能和加工效率,降低制造成本,提高设备使用寿命,实现绿色制造具有重要的意义,为生产实践提供理论指导。针对上述问题,本文以表面粗糙度、材料去除率和最大加工变形量作为优化目标,针对6061铝合金薄壁零件高精度铣削加工进行了研究。通过铣削试验获取了加工后的薄壁零件的表面粗糙度和材料去除率数据,使用有限元仿真技术获得铣削加工变形的数据。使用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、误差反向传播神经网络(BP)和支持向量机(SVM)建立了GA-BP表面粗糙度预测模型和PSO-SVM铣削加工变形预测模型。运用优化理论建立了多目标优化模型并通过带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)对优化模型进行了求解,帕累托解集能为工艺人员进行铣削工艺参数选择推荐。最后开发了薄壁零件铣削工艺参数多目标优化系统软件。本文的详细研究内容如下所示:(1)以6061铝合金薄壁零件铣削工艺为研究对象,以刀具直径、轴向进给量、径向进给量、进给速度和主轴转速为试验变量,通过正交试验获取了薄壁零件铣削加工的材料去除率和表面粗糙度相关数据,使用方差分析法和极差分析法对表面粗糙度和材料去除率的试验数据进行分析,研究了工艺参数分别对材料去除率和表面粗糙度的影响程度和规律。(2)根据正交试验的结果,基于BP神经网络、支持向量机、遗传算法和粒子群优化算法建立了四种预测表面粗糙度的预测模型,BP神经网络预测模型、SVM预测模型、GA-BP预测模型和PSO-SVM预测模型。通过试验验证,GA-BP预测模型和PSO-SVM预测模型预测精度高、误差小,适合用于表面粗糙度预测。(3)以金属切削原理、弹塑性力学、有限元仿真技术为基础,对6061铝合金薄壁零件铣削加工过程进行了有限元仿真研究,分析了工艺参数对加工变形的影响规律,并建立了GA-BP加工变形预测模型。(4)使用NSGA-II算法,将6061铝合金薄壁零件铣削的表面粗糙度、材料去除率和加工变形作为优化目标,分别建立了目标函数,将机床功率、机床参数、铣削加工条件等作为约束条件,对主轴转速、刀具直径、径向进给量、轴向进给量和进给速度五个参数进行了参数优化分析,找到了满足目标函数条件下的铣削工艺参数的最优组合。(5)具体实现了铣削工艺参数优化系统总体设计、数据库结构设计、数据库系统功能设计等。基于MFC、My SQL和MATLAB使用面向对象的程序设计方法开发了铣削工艺参数优化系统软件,为提高工艺人员的工作效率提供了有效方法。
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