【摘要】：針對薄壁件銑削過程中刀齒半徑不一致現(xiàn)象引起的銑削力系數(shù)計算失真問題,提出構(gòu)造刀齒半徑不一致時的實際銑削力系數(shù),并采用核偏最小二乘法對不同銑削用量時的實際銑削力系數(shù)進(jìn)行預(yù)測。針對兩齒螺旋銑刀銑削過程推導(dǎo)理論銑削力系數(shù),根據(jù)刀齒半徑不一致銑削過程引入名義銑削力,推導(dǎo)刀齒半徑誤差,構(gòu)造實際銑削力系數(shù);基于核分析方法突出的非線性分析及預(yù)測能力,提出采用核偏最小二乘法在高維空間建立實際銑削力系數(shù)關(guān)于銑削用量及其組合量的預(yù)測模型,分析該方法中核主元個數(shù)、高斯核函數(shù)核參數(shù)對預(yù)測模型精度的影響并確定其取值范圍。最后分析考慮刀齒半徑誤差與不考慮時的銑削力系數(shù),并比較核偏最小二乘預(yù)測方法與偏最小二乘預(yù)測方法,結(jié)果表明所提銑削力系數(shù)構(gòu)造過程及預(yù)測方法具有較高的計算精度和預(yù)測能力。
[Abstract]:In view of the distortion of the calculation of milling force coefficient caused by the inconsistency of cutter tooth radius during thin-walled parts milling, the actual milling force coefficient is proposed when the cutter tooth radius is inconsistent. The kernel partial least square method is used to predict the actual milling force coefficient with different milling dosage. The theoretical milling force coefficient is deduced according to the milling process of two-tooth spiral milling cutter. The nominal milling force is introduced according to the inconsistent milling process of cutter tooth radius, and the error of cutter tooth radius is deduced, and the actual milling force coefficient is constructed. Based on the outstanding nonlinear analysis and prediction ability of kernel analysis method, the kernel partial least square method is used to establish the prediction model of actual milling force coefficient on milling amount and its combination quantity in high dimensional space, and the number of kernel principal components in this method is analyzed. The influence of the kernel parameters of Gao Si kernel function on the accuracy of the prediction model and the range of its values are determined. Finally, considering cutter radius error and milling force coefficient without consideration, the kernel partial least square prediction method and partial least square prediction method are compared. The results show that the proposed milling force coefficient construction process and prediction method have higher calculation accuracy and prediction ability.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院;同濟(jì)大學(xué)中德學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(2011ZX04016-021);國家科技重大專項(2012ZX04005031)資助項目 國家科技支撐計劃(2012BAF 01B02)
【分類號】：TG54

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2149666