【摘 要】
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随着技术的进步,以及大量高速、高精度机床的使用,铝合金工件的加工正向着高速化方向发展。选出满足高速铣削加工铝合金要求的最优铣削参数,对于充分发挥新引进机床的性能,提高机床利用率,保证生产安全具有重要意义。2A12铝合金因为其强度、硬度低、切削性能良好,在航空航天领域使用广泛。本文以2A12铝合金研究对象,采用神经网络以及遗传算法对其高速铣削参数进行优化,具体工作如下:首先,在ABAQUS中建立高速
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随着技术的进步,以及大量高速、高精度机床的使用,铝合金工件的加工正向着高速化方向发展。选出满足高速铣削加工铝合金要求的最优铣削参数,对于充分发挥新引进机床的性能,提高机床利用率,保证生产安全具有重要意义。2A12铝合金因为其强度、硬度低、切削性能良好,在航空航天领域使用广泛。本文以2A12铝合金研究对象,采用神经网络以及遗传算法对其高速铣削参数进行优化,具体工作如下:首先,在ABAQUS中建立高速切削2A12铝合金的仿真模型,通过仿真方法分析切削参数和刀具参数对切削力的影响,并设计单因素铣削实验,研究主轴转速以及切削深度对切削力的影响,同时对仿真结果进行验证。结果表明仿真与实验结果的误差在17%以内,验证了仿真模型的可用性。其次,通过设计正交铣削实验,得到高速铣削2A12铝合金过程中的三向铣削力与表面粗糙度的值。并根据回归分析的方法求出切削力和表面粗糙度的回归模型,回归结果满足F检验。然后,将实验结果与回归结果进行对比,回归误差基本集中在15%以内,证明了所建立的回归模型可以对切削力、表面粗糙度进行有效的预测。之后,对BP神经网络结构进行设计,并基于选定的参数建立铣削力以及表面粗糙度的神经网络预测模型,对比发现,神经网络模型的预测效果明显优于回归模型。最后,以最大切削加工效率、最小表面粗糙度为目标,在神经网络预测模型的基础上,采用遗传算法对高速铣削加工2A12铝合金进行参数优化,并设计了高速铣削铝合金参数优化系统。
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