海量虚拟试切驱动的型腔铣削工艺多目标优化方法

沈彬, 屠未一, 聂鹏飞, 王成瀚, 艾迪, 吴俊, 郑祖杰, 郭国强

哈尔滨理工大学学报 ›› 2025, Vol. 30 ›› Issue (01) : 33-40. DOI: 10.15938/j.jhust.2025.01.004

海量虚拟试切驱动的型腔铣削工艺多目标优化方法

  • 沈彬, 屠未一, 聂鹏飞, 王成瀚, 艾迪, 吴俊, 郑祖杰, 郭国强
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摘要

针对航空航天领域薄壁零件型腔铣削过程中存在的刀具颤振、断刀等影响加工质量与效率的关键问题,通过精确解算刀具-工件啮合区域,提出基于切削刃离散点建模的切削单元动态分析方法,实现刀具切削状态准确定义。此外,利用人工神经网络分别构建切削力与刀具颤振预测模型。在此基础上,开展虚拟试切,构建包含海量参数组合的数据库。针对实际加工,将刀具路径划分为单位分析步,利用数据库预估风险并寻优,结合神经网络对加工状态进行预测,设定目标函数和约束条件,采用梯度下降法优化进给速度与主轴转速。经型腔铣削案例验证,该方法有效实现了对切削力与刀具颤振的控制,提升了加工效率,为型腔铣削加工提供了可行的优化方案。

关键词

多目标优化 / 型腔铣削 / 数字孪生 / 切削力 / 刀具颤振 / 神经网络

中图分类号

TG54

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沈彬, 屠未一, 聂鹏飞, 王成瀚, 艾迪, 吴俊, 郑祖杰, 郭国强. 海量虚拟试切驱动的型腔铣削工艺多目标优化方法. 哈尔滨理工大学学报. 2025, 30(01): 33-40 https://doi.org/10.15938/j.jhust.2025.01.004

基金

国家重点研发计划项目(2022YFB3404001); 中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金(USCAST2023-4)

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