【摘 要】
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铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工的工艺规划具有不确定性.针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/精加工阶段铣削用量为优化变量,以粗/精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法(SSA)对模型进行寻优求解.以某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优
【机 构】
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重庆邮电大学先进制造工程学院 重庆 400065;成都大学机械工程学院 成都 610106;四川大学空天科学与工程学院 成都 610065
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铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工的工艺规划具有不确定性.针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/精加工阶段铣削用量为优化变量,以粗/精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法(SSA)对模型进行寻优求解.以某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优化配置进行加工实验,总切削时间12.577 min与表面粗糙度值3.01 μm验证了优化模型的可行性和有效性.
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