【摘要】：深孔加工在航天、兵器、汽車等機械制造領域都具有非常廣泛的應用,但由于其特殊的加工工藝,深孔加工一直是阻礙機械制造業(yè)進一步發(fā)展的瓶頸。深孔加工過程中產(chǎn)生的鉆削力,特別是是軸向力和扭矩,其大小直接影響到鉆削過程中熱量的生成,切削刃的磨損,刀具的使用壽命和孔的加工表面粗糙度,而切削參數(shù)的選擇直接影響到軸向力和扭矩的大小。因此,在切削加工前通過切削參數(shù)的設置控制軸向力和扭矩的大小或是根據(jù)給定的切削參數(shù)對軸向力和扭矩進行提前預測是非常有必要的。本文以BTA鉆削為例,利用GABP神經(jīng)網(wǎng)絡分別建立了切削參數(shù)的預測模型和鉆削力的預測模型,為深孔加工中切削參數(shù)的選擇,軸向力和扭矩的控制以及預測提供了新的思路,具有一定的理論意義和實際應用價值。本文首先用Deform-3D軟件進行BTA鉆削仿真,得到了切削參數(shù)不同組合情況下的多組軸向力和扭矩數(shù)據(jù),為加工參數(shù)預測模型的建立以及驗證提供了仿真數(shù)據(jù)。其次基于以上數(shù)據(jù)利用GABP神經(jīng)網(wǎng)絡建立能夠反映BTA鉆削鉆頭直徑、軸向力、扭矩與轉速、進給量之間映射關系的預測切削參數(shù)的網(wǎng)絡模型并對該模型進行訓練。模型訓練完成之后對轉速和進給量進行預測,對比預測值和仿真值并計算兩者之間的誤差,結果表明GABP神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度快,預測誤差小,可以很好地學習鉆削力和切削參數(shù)之間的關系,模型的建立非常成功。最后給定6組BTA鉆削的鉆頭直徑、軸向力和扭矩(即期望值),利用該模型預測對應的切削參數(shù),基于這6組預測的切削參數(shù)進行鉆削實驗并測量軸向力和扭矩,將軸向力和扭矩的實驗值與期望值進行對比,驗證了預測模型的有效性。同時利用GABP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了軸向力和扭矩的預測模型,并利用以上6組實驗數(shù)據(jù)驗證了模型的有效性,已知切削參數(shù)的情況下,可以預測鉆削過程中產(chǎn)生的軸向力和扭矩大小。課題研究表明,在給定BTA鉆削軸向力和扭矩的情況下可以利用切削參數(shù)的預測模型估算對應的轉速和進給量,使實際加工時產(chǎn)生的軸向力和扭矩達到期望大小;給定切削參數(shù)時,同樣可以利用鉆削力的預測模型提前預測到鉆削過程中軸向力和扭矩的大小。這對深孔加工中加工參數(shù)的預測具有一定的理論參考意義和實際應用價值。
【圖文】：

圖１．２ＢＴＡ系統(tǒng)逡逑

圖１．３邋ＤＦ系統(tǒng)逡逑（５）邐ＳＩＥＤ系統(tǒng)：ＳＩＥＤ系統(tǒng)不僅借鑒了上面三種內排屑系統(tǒng)的特點，，還在此基礎逡逑
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TG52

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本文編號：2667954