本文選題：機床能耗建模 + 刀具磨損��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：制造業(yè)是我國經濟發(fā)展的重要力量,是國民經濟的重要組成部分。但制造業(yè)發(fā)展的同時,也帶來了大量的能源與資源消耗。同時各類廢棄物的排放也對自然環(huán)境帶來了巨大威脅與挑戰(zhàn)。如何提高能源利用率,降低能源消耗是我們所要迎接的重大挑戰(zhàn)。在制造加工過程中,利用刀具進行切削加工占據(jù)很大比重。刀具的磨損會使得機床加工精度降低,能耗及加工成本提高。因此在對機床能耗進行研究的過程中考慮刀具磨損對能耗的影響具有重要意義。本文將對機床的能源消耗組成進行分析,按機床不同加工狀態(tài)對機床能耗情況進行分析研究。同時,以往的機床能耗建模多從切削力與加工參數(shù)兩個角度進行研究,忽視了加工過程中刀具狀態(tài)對機床能耗的影響。本文對機床加工過程中刀具的磨損情況隨機床加工進行的變化規(guī)律進行分析,并對刀具磨損程度與機床能耗的影響關系進行研究,在進行試切削實驗的基礎上建立了考慮刀具磨損的機床能耗函數(shù)關系模型。通過切削實驗對機床加工參數(shù)與刀具磨損狀態(tài)對機床能耗影響關系進行研究。利用響應曲面法進行實驗設計與分析,并設計實驗驗證了模型的準確性。通過對實驗數(shù)據(jù)分析得出了機床加工參數(shù)與機床切削加工過程能耗之間的影響關系,分析了各影響因素之間的主次順序及交互作用。之后設計空切削實驗建立了機床空切削過程能耗模型,最終得到完整的考慮刀具磨損的機床能耗模型。工件表面粗糙度是衡量工件加工質量的重要指標,對機械產品的使用壽命和可靠性有重要影響。本文研究了機床加工條件對工件表面粗糙度的影響關系。通過實驗方法建立了工件表面粗糙度與加工條件之間的函數(shù)模型。利用已建立的考慮刀具磨損程度的機床加工功率和加工工件表面粗糙度模型,確定一種刀具狀態(tài)監(jiān)測方法以實現(xiàn)對刀具加工狀態(tài)的實時監(jiān)測。在進行機械加工過程中,合理的選擇切削用量可以減少機床加工時間、提高工件加工質量以及縮減能源消耗,最終實現(xiàn)節(jié)能減排節(jié)能減排。本文在機床能耗模型及加工工件表面粗糙度模型的研究基礎上,將對考慮機床加工效率、工件表面質量以及機床加工能耗的加工參數(shù)多目標優(yōu)化問題進行研究。通過粒子群算法進行優(yōu)化,采用灰色關聯(lián)度分析方法確定多目標權重,最終給出機床加工參數(shù)優(yōu)化值。將優(yōu)化結果與經驗參數(shù)結果進行比較,驗證了優(yōu)化方法的先進性與合理性。最終給出不同條件下機床加工參數(shù)的推薦值。
[Abstract]:Manufacturing industry is an important force of economic development and an important part of national economy. However, the development of manufacturing industry has also brought a lot of energy and resource consumption. At the same time, the emission of all kinds of waste also brings great threats and challenges to the natural environment. How to improve energy efficiency and reduce energy consumption is a major challenge we have to meet. In the manufacturing process, cutting tools occupy a large proportion. Tool wear will reduce machining accuracy, increase energy consumption and machining cost. Therefore, it is of great significance to consider the influence of tool wear on the energy consumption in the process of studying the energy consumption of machine tools. In this paper, the energy consumption composition of machine tool is analyzed, and the energy consumption of machine tool is analyzed according to different machining state of machine tool. At the same time, the former modeling of machine tool energy consumption is mostly studied from two angles of cutting force and machining parameters, ignoring the influence of cutting tool state on machine tool energy consumption in the process of machining. In this paper, the variation law of tool wear with machine tool processing is analyzed, and the influence of tool wear degree on machine tool energy consumption is studied. On the basis of experimental cutting experiments, a functional model of machine tool energy consumption considering tool wear is established. The influence of machining parameters and tool wear state on the energy consumption of machine tools was studied by cutting experiments. The response surface method is used for experimental design and analysis, and the accuracy of the model is verified by designing experiments. Through the analysis of the experimental data, the relationship between the machining parameters and the energy consumption in the machining process is obtained, and the order and interaction among the factors are analyzed. Then, the energy consumption model of the machine tool is established by designing the empty cutting experiment, and finally, the complete energy consumption model of the machine tool considering tool wear is obtained. The surface roughness of workpiece is an important index to measure the machining quality of workpiece, which has an important influence on the service life and reliability of mechanical products. The influence of machining conditions on workpiece surface roughness is studied in this paper. The functional model between workpiece surface roughness and machining conditions is established by experimental method. Based on the established model of machining power and workpiece surface roughness which considers the degree of tool wear, a tool condition monitoring method is established to realize the real-time monitoring of cutting tool status. In the process of machining, reasonable selection of cutting parameters can reduce machine tool processing time, improve the quality of workpiece processing and reduce energy consumption, and finally achieve energy saving and emission reduction. Based on the research of machine tool energy consumption model and machining workpiece surface roughness model, the multi-objective optimization problem of machining parameters considering machine tool machining efficiency, workpiece surface quality and machine tool energy consumption is studied in this paper. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to determine the weight of multi-objective. Finally, the optimization value of machining parameters is given. The results of optimization and empirical parameters are compared to verify the advantage and rationality of the optimization method. Finally, the recommended values of machining parameters under different conditions are given.
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TG502

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本文編號：1827019