【摘 要】
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在铣削加工过程中,铣削力是判断刀具状态、衡量机床寿命的重要参数。实现对加工过程中刀具铣削力变化情况的预测,在控制刀具寿命、稳定机床负载等方面有重要作用。但目前在铣削力建模领域,构建的模型存在着泛化能力弱、数据需求量大等问题。针对以上问题及铣削加工特点,本文从降低建模过程实验数据需求量和保持较高模型精度的目标出发,以基于铣削加工机理的理论模型和数据驱动方法的大数据模型为基础,提出了两种混合建模方法,
【基金项目】
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国家科技重大专项:华中 9 型——新一代智能型数控系统研究开发及应用验证（课题编号:2018ZX04035002-002）；
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在铣削加工过程中,铣削力是判断刀具状态、衡量机床寿命的重要参数。实现对加工过程中刀具铣削力变化情况的预测,在控制刀具寿命、稳定机床负载等方面有重要作用。但目前在铣削力建模领域,构建的模型存在着泛化能力弱、数据需求量大等问题。针对以上问题及铣削加工特点,本文从降低建模过程实验数据需求量和保持较高模型精度的目标出发,以基于铣削加工机理的理论模型和数据驱动方法的大数据模型为基础,提出了两种混合建模方法,在使用少量实验数据的条件下建立了两种球头铣刀三轴铣削力混合模型,并利用混合模型实现了加工过程进给速度优化。具体研究内容如下:1.构建考虑刀具了径向偏心的球头铣刀三轴铣削力理论模型。模型构建过程以半解析法为基础,考虑刀具径向偏心的影响,使用平均力系数标定法确定铣削力系数。2.构建了球头铣刀三轴铣削力数据驱动模型。模型以工艺参数图片为输入,以卷积神经网络作为建模手段,有效利用卷积神经网络多维数据处理能力,拟合不同工艺参数与三轴铣削力之间的非线性关系。3.构建了球头铣刀三轴铣削力混合模型。建模过程引入迁移学习思想,使用Finetune和Tr Ada Boost方法分别在模型层面、样本层面将理论模型和数据驱动模型较好结合。4.利用构建的混合模型实现了铣削加工过程进给速度优化。优化过程以铣削合力波动情况为优化目标,使用理论模型寻找可行进给速度,使用混合模型进行验证。经实验测试,本文构建的理论模型仿真结果误差小于16%,大数据模型及两种混合模型效果均优于理论模型,预测误差小于12%,且混合模型相比于大数据模型实验数据需求量减小90%。同时在模型应用层面,经自由曲线优化案例测试,利用混合模型进行进给速度优化后,铣削力合力最大值波动情况改善明显。
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