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基于BP神经网络的振动攻丝扭矩模型的研究

姜国栋  
【摘要】: 与传统的攻丝方式相比,振动攻丝是一种较新的复合加工方法,它可以提高工艺系统刚度,有效地降低攻丝扭矩,提高螺纹加工质量,特别是可以解决不锈钢、钛合金等难加工材料小孔攻丝的难题。故研究难加工材料的振动攻丝具有重要的现实意义。 首先,对丝锥进行运动学分析表明,振动攻丝可以提高丝锥的等效扭转刚度。基于动态断裂力学理论,分析了振动攻丝中丝锥刀齿对切削区呈脉冲力作用导致应力出现了跃动,减小了切削扭矩。振动攻丝的重复切削特性可以降低摩擦扭矩,有利于切削液进入切削区,降低摩擦扭矩。扭矩对比试验验证了上述机理研究的合理性。 其次,根据人工神经网络强大的非线性建模能力,建立了多参数的振动攻丝扭矩模型,参数包括工艺参数与材料力学性能参数。对不同材料进行了振动攻丝M5试验研究,材料为45钢(正火)、奥氏体不锈钢1Cr18Ni9Ti及钛合金TC4。对试验数据进行网络训练,获得了基于BP网络技术的振动攻丝扭矩模型。 最后,对所建立的扭矩模型进行了数值计算,结构表明:攻丝扭矩随频率的增大而减小,随角振幅及净切削时间比的增加而增大,且净切削时间比对攻丝扭矩的影响均为最显著。 振动攻丝所得的螺纹的牙形完整,形状规则。故振动攻丝可以有效地解决难加工材料小孔攻丝的工艺难题。


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