本文選題：刀具磨損 + 檢測��； 參考：《光學(xué)精密工程》2015年05期

【摘要】：針對切削參數(shù)對刀具磨損狀況和使用壽命的影響,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的刀具磨損檢測與控制方法。采用多因素正交試驗(yàn)設(shè)計方法進(jìn)行了馬氏體不銹鋼平面的銑削實(shí)驗(yàn),通過萬能工具顯微鏡測量后刀面的磨損量得到訓(xùn)練樣本。借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,通過有限的訓(xùn)練樣本建立了關(guān)于切削速度、每齒進(jìn)給量、背吃刀量和切削時間的刀具磨損預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)顯示該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測誤差不超過5.4%。最后構(gòu)建了使刀具磨損量為最小的切削參數(shù)優(yōu)化模型,根據(jù)每一代的刀具磨損量定義個體的適應(yīng)度評價函數(shù),提出了切削參數(shù)優(yōu)化模型的遺傳算法求解技術(shù)。與Taguchi法相比,基于遺傳算法的優(yōu)化方法所獲得的最優(yōu)切削參數(shù)減小了6.734%的刀具磨損量。實(shí)驗(yàn)顯示:提出的刀具磨損檢測與控制技術(shù)提高了刀具磨損量的計算效率與精度,并為切削參數(shù)的合理選擇提供了基礎(chǔ)理論。
[Abstract]:Aiming at the influence of cutting parameters on tool wear condition and service life, a tool wear detection and control method based on neural network and genetic algorithm is studied. The milling experiment of martensitic stainless steel plane was carried out by means of multi-factor orthogonal experimental design. The training sample was obtained by measuring the wear amount of the tool surface by universal tool microscope. With the help of the nonlinear mapping ability of BP neural network, a tool wear prediction model for cutting speed, feed per tooth, back feed and cutting time is established through a limited training sample. Experiments show that the prediction error of the neural network prediction model is less than 5.4. Finally, a cutting parameter optimization model with minimum tool wear is constructed. According to the individual fitness evaluation function defined for each generation of tool wear, a genetic algorithm is proposed to solve the cutting parameter optimization model. Compared with Taguchi method, the optimal cutting parameters obtained by genetic algorithm (GA) are reduced by 6.734%. Experimental results show that the proposed tool wear detection and control technology improves the efficiency and accuracy of tool wear calculation and provides a basic theory for the reasonable selection of cutting parameters.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無損檢測教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.51165039,No.51465045) 江西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.20142BAB206018) 無損檢測技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(No.ZD201029004)
【分類號】：TG71;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2002594