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高速铣削过程动力学建模及其物理仿真研究

刘志新  
【摘要】: 高速切削技术作为先进制造技术的重要基础技术,因其具有高效率、高精度、低成本等诸多优势在航空航天、汽车及模具行业得到了广泛应用,但因国内缺乏对高速切削机理及工艺的深入研究,使得实际生产中未能充分发挥高速切削的优越性。本文结合高速切削技术的发展趋势,以高速切削理论、机床动力学、切削试验、人工智能控制和计算机仿真技术为基础,对微量润滑条件下高速铣削过程进行动力学建模,针对切削力、切削稳定性与振动、以及高速切削参数优化等问题进行了深入的研究。取得如下创造性成果: 一.高速切削辅以微量润滑条件下球头铣刀铣削力建模 首次将微量润滑与切削速度因子通过铣削力系数引入铣削力模型。采用中心复合试验设计,并分别利用响应曲面法和BP神经网络对铣削力系数建模。在球头铣刀几何建模中,考虑铣刀残余高度的影响,推导了不同轴向切深时对应的切入角与切出角范围。结合铣刀几何建模与铣削力系数模型建立了适于微量润滑条件下的高速铣削力模型,并通过实验验证了仿真结果。 二.针对球头铣刀推导了考虑再生颤振的铣削力模型,并根据动态切削力公式系统地研究了高速铣削的切削稳定性问题,利用李雅普诺夫一次近似理论,分析给出了高速切削过程自激振动的稳定性判据和极限轴向切削深度的计算公式。并利用龙格库塔公式求解时域颤振模型,仿真了不同切削参数对切削颤振的影响。 三.根据试验优化技术,利用Taguchi参数设计方法,结合方差分析(ANOVA),详尽地分析了各加工参数以及微量润滑对铣削力的影响大小,并得出影响铣削力的主要因素从大到小依次为:轴向切深、切削速度、润滑油流量、进给量和径向切深。 四.综合采用BP神经网络与基于ALM算法的神经网络对考虑最高生产率、最低生产成本、以及加工质量目标函数的多目标函数进行优化,其中利用BP神经网络对加工参数与多目标评价函数值建模,而通过ALM神经网络对BP神经网络进行寻优,以实现数控切削加工工艺参数的多目标优化;此外通过对高速铣削过程进行神经网络建模,并通过使用模糊控制策略调节机床进给速度实现了恒切削力控制。


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