【摘 要】
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针对实际加工中工件与刀具之间的无规律振动而导致零件表面粗糙度不受控制的问题,提出了一种融合在线监测和自适应加工的方法。以主轴转速、背吃刀量、进给速度以及工件振动
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品制造装备重点实验室
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020111)
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针对实际加工中工件与刀具之间的无规律振动而导致零件表面粗糙度不受控制的问题,提出了一种融合在线监测和自适应加工的方法。以主轴转速、背吃刀量、进给速度以及工件振动量为特征,基于XGBOOST算法对表面粗糙度进行回归分析,建立表面粗糙度的预测模型;在加工中对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立实时表面粗糙度在线监测系统;当预测结果超出警戒值时,系统自动对切削参数背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,进而减小工件振动,从而保证被加工零件的表面粗糙度。与传统的先加工后测量的方法相比,
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