淬硬鋼精密車削加工的振動預測建模與參數優(yōu)化.pdf

1、淬硬鋼精密切削加工已成為制造業(yè)關鍵技術，淬硬鋼以車代磨因其環(huán)保并且加工質量高的特點被廣泛應用，而現(xiàn)代機械加工的特點是高速切削、加工精度高，伴隨車削速度的提高促使加工過程中的振動現(xiàn)象變?yōu)閯×?，進而導致工件表面的質量下降。振動的幅度越大，加工表面的質量越差且刀具磨損越嚴重。本文以淬硬鋼精密車削為背景，研究其加工過程中切削參數對振動振幅影響特性，通過試驗分析振動振幅影響因素并建立振動振幅預測模型，以及對考慮振動振幅影響的切削參數優(yōu)化。

2、　　首先，運用正交分析法對切削速度、進給量、切削深度、刀尖圓弧半徑進行組合，采用PCBN刀具在CAK4085數控車床上進行淬硬鋼車削試驗，采集不同切削參數下刀具相對工件的振幅，分析各參數對振幅的影響規(guī)律。其次，利用 MATLAB建立 BP神經網絡振動振幅預測模型，通過網絡模型的誤差對比選擇最優(yōu)的學習算法、訓練函數、學習函數。將采集的振動振幅數據預處理，利用處理后的數據訓練 BP神經網絡建立淬硬鋼車削振動振幅預測模型，預測模型經誤差驗證滿