一、如何解决刀具振动问题(一)（论文文献综述）
雷茸粮[1]（2021）在《柱面微透镜阵列的超精密车削技术研究》文中指出光刻机是集成电路生产线上的最核心装备。光刻机照明系统是光刻机的重要组成部分。光刻机照明系统的作用在于对光刻掩膜版实施均匀照明,从而使得掩膜版通过光刻机投影物镜在晶圆表面精确成像,得到均匀一致的曝光线条。匀光器件的性能是限制光刻机照明系统照明均匀性及能量利用率等核心指标的重要因素。用于光刻机照明系统的匀光器件主要有积分棒和微透镜阵列。采用微透镜阵列作为匀光器件时能减少光能量损耗并且能保持光的偏振特性,还能实现大面积的照明均匀性。因而在高端光刻机中普遍采用微透镜阵列作为匀光器件。随着光刻机分辨率的不断提高对照明系统的照明均匀性和能量利用率等要求也越来越高,由于对照明均匀性和能量利用率的极限追求,光刻机照明系统中使用的微透镜阵列对填充因子及面形精度等要求极为苛刻,该器件的制作难度极大。本文对柱面微透镜阵列的加工工艺进行了探索,对微透镜阵列的加工方式对比分析后,选择超精密切削技术进行加工。在了解超精密切削技术原理的基础上,对切削轨迹算法进行了设计,并验证了算法的准确性;其次为了提高球柱面微透镜阵列的加工效率,在超精密车削机床的基础上,对飞刀切削和刨削加工球柱面微透镜阵列进行了研究,设计了实验装置,搭建了实验平台;最后对非球柱面微透镜阵列的面形检测方法进行了研究,采用最小二乘法对非球柱面进行了面形拟合,并对加工工件的轮廓误差进行了计算。主要包括以下内容:1.综述性的介绍了微透镜阵列的加工方式,并对比分析了不同加工方式之间的优缺点,最后选择超精密切削技术对微透镜阵列进行加工。接下来介绍了国内外的研究学者采用超精密车削技术加工微透镜阵列的研究成果,在调研过程中对超精密车削微透镜阵列的关键问题进行了思考,为后续论文工作的开展提供理论基础。2.设计了车削技术中的刀具轨迹算法,提出了顺序搜索法和二分搜索法计算车削轨迹,并对金刚石刀具参数的选择以及刀具半径补偿的问题进行了研究,最后通过实验成功验证车削轨迹算法的准确性和可行性。3.为了提高球柱面微透镜阵列的加工效率,采用飞刀切削和刨削两种方式对球柱面微透镜阵列进行了切削,设计了适用于凸球柱面加工的专用金刚石刀具。4.由于非球柱面镜的面形比球柱面镜更加复杂,因此对非球柱面镜的面形评价更加重要。第四章对非球柱面镜的面形检测进行了讨论,选择最小二乘法对面形进行拟合,评价了非球柱面的最接近球和非球面度,并对加工后的工件轮廓误差进行了计算,为后续误差补偿提供技术支持。
李绍朋[2]（2021）在《外圆车削TC4钛合金再生型颤振预测及抑制》文中研究表明伴随数控加工技术的飞速发展,钛合金、高强度钢等高强度、高塑性难加工材料在航空航天以及航海等领域内的应用越发广泛。虽然钛合金具有高强度、低密度、耐高温和抗腐蚀等优点,但是由于钛合金热导率低,抗拉强度高等因素,导致在外圆车削钛合金时往往会产生颤振。目前国内学者通过实验研究已经初步将颤振分为三种类型:摩擦型颤振、振型耦合型颤振和再生型颤振,其中较为大众所认可的为再生型颤振。当再生型颤振发生时,刀具会逐渐的在工件加工表面留下不规则的振纹并且伴有刺耳的噪音。而且实际加工表明再生型颤振发生时刀具的磨损速度会急剧增加甚至损坏。本文对外圆车削TC4钛合金过程中产生的再生型颤振现象进行了研究,建立以刀具系统为主振系统的再生型颤振动力学模型,对动力学参数进行实验识别并绘制稳定性叶瓣图。根据稳定性叶瓣图预测结果,进行外圆车削试验。试验分析表明当背吃刀量与转速构成的点位于叶瓣图曲线上方时,与叶瓣图曲线下方相同转速的点对比,其振幅平均值增大了1倍左右,粗糙度值增大了31%左右,车削不稳定。实验分析结果验证了所绘稳定性叶瓣图的准确性且通过对比分析的方法,增强了结果的可靠性。针对外圆车削TC4钛合金时产生的再生型颤振现象,采取了径向振动切削技术来抑制再生型颤振现象的发生（与传统车削时因再生型颤振形成不规则的振纹相比,径向超声振动车削后工件上的振纹更加平整、分布更加均匀,材料去除更彻底,可有效减少了由于钛合金切屑粘刀造成的表面划痕和积屑瘤）。基于Johnson-Cook本构模型以及Zorev摩擦模型建立外圆车削TC4的有限元模型,利用Third Wave Advant Edge切削仿真软件进行普通外圆车削TC4钛合金和径向振动外圆车削TC4钛合金的有限元仿真。对仿真结果进行分析,获得径向振动外圆车削TC4钛合金的最佳振幅为10μm。根据超声振动切削原理对径向超声振动车削装置进行选型,定制了SCQ-1500F超声波发生器、夹心式压电换能器、阶梯形变幅杆。针对实验所需的20KHz的振动频率以及径向振动要求在Work bench软件进行模态分析及谐响应分析设计了主偏角75°径向振动车刀刀杆。对径向超声振动系统的结构尺寸进行修正,设计采用L型板将径向超声振动系统夹持在转塔刀架上。采用正交实验法分析传统外圆车削和径向超声振动外圆车削在不同切削参数下,切削过程中的时域波形以及TC4钛合金表面粗糙度、表面振纹等变化情况。由时域分析可知,当采用径向超声振动切削技术对TC4钛合金进行外圆车削加工时,当刀杆与工件接触时,径向超声振动与外圆车削时沿机床坐标系X轴产生的振动相耦合抵消,振幅迅速下降;当车削工作完成,车刀与工件分离时,耦合作用消失,振幅又恢复为10μm左右。分析表明径向振动对再生型颤振具有较好的抑制作用。由传统外圆车削TC4钛合金与径向振动外圆车削TC4钛合金加工表面及振纹对比可知,采用径向振动外圆车削后,TC4钛合金表面的振纹更加平整、分布更加均匀,材料去除更彻底,有效减少了由于钛合金切屑粘刀造成的表面划痕和积屑瘤等现象。由TC4钛合金表面粗糙度变化曲线相对比可知,采用径向振动外圆车削技术后,TC4钛合金表面粗糙度明显下降,TC4钛合金表面加工质量得到改善。
王昱昊[3]（2021）在《薄壁筒工件车削颤振稳定性分析》文中研究表明由于壁厚较薄、刚度较弱,薄壁圆柱筒工件的切削加工一直是机械行业的重点和难点。在动态切削力的作用下,工件和刀具的接触点处极易发生强烈的颤振,从而使工件表面留下振痕,严重影响加工效率及表面精度。此外,在加工过程中,由于工件材料不断被去除,以及刀具切削位置的变化,使得切削系统是一个时变系统。为此,本文从动力学建模的角度,考虑时变厚度、时变位置的影响,分析薄壁圆柱筒工件的车削固有特性,将振动系统稳定性的问题转化为临界切削宽度选取值的问题,用稳定性极限图的方式来分析切削加工的稳定性,从而在实际加工前更好的预测可能出现的振动问题。本文的主要研究内容包括:1)建立薄壁圆柱筒工件静止态的动力学方程,采用梁函数法对固支—简支和固定—自由两种边界条件下工件的固有特性进行求解,得到其固有频率及对应振型,并采用有限元软件对工件进行模态分析,求得其静止态下的固有频率及对应振型,并进行对比,验证了有限元模型的正确性。通过分析不同厚径比、长径比的薄壁圆柱筒工件固有频率的变化规律,发现随着工件厚度的不断减小、长度不断增加,工件固有频率呈现下降趋势,但各阶模态振型会发生迁移现象。为后续稳定性分析中固有频率的求解与验证奠定了基础。2)基于再生型颤振机理,分别建立单自由度、两自由度薄壁筒车削系统的时滞微分方程,采用解析法和半离散法分别对时滞项进行处理,得到相应的稳定性极限图,对比发现,半离散法允许在任何稳定切削条件下直接预测稳定状态,即半离散法适用性更强,更具备一般性。对于单自由度车削颤振系统动力学模型,根据相应的稳定性极限表达式,分析了不同加工参数对振动系统稳定性的影响规律;对于两自由度车削颤振系统动力学模型,重点研究了刀具与工件参数匹配的差异性对稳定性的影响,从而能够寻找到一个最佳的车削工况,在高效率加工的同时,有效避免颤振的发生。3)考虑切削过程中时变因素的影响,分析单次走刀下工件固有频率的变化规律,针对该时变工件,建立了有限元时变模型,获得了时变有限元极限图。通过仿真分析发现采用反向车削可以有效提高车削薄弱处的稳定性;通过对时变工件模型进行分析,发现耦合系统的稳定性在总体上呈下降趋势,但在局部会出现向上波动,这与实际也是相符的。对工件参数进行时变建模与稳定性分析可以在一定程度上准确预测颤振发生位置,为后续在线监测与控制提供参考,在车床CA6140上进行薄壁筒工件的车削加工试验,验证了时变稳定性极限图的正确性;根据试验发现,采用两自由度耦合振动系统的稳定性预测图选取切削宽度可以更可靠地预估颤振发生率。4)在对薄壁筒工件车削颤振稳定性理论分析的基础上,开发了刀具-工件车削颤振稳定性预测软件。该软件直接将理论分析结果可视化,辅助加工者在实际加工前寻找到稳定域更大的区域,并且能够计算出指定主轴转速下所对应的最大切削宽度,提高加工效率。开发该软件可以方便工程应用,节约理论研究成本,实现薄壁筒车削加工稳定性的可视性、精确性及加工高效性。
李海[4]（2021）在《考虑数据完全性的刀具剩余寿命预测及其约束下的作业车间调度研究》文中研究说明对于采用多品种小批量柔性生产方式的离散制造企业,有效的车间调度方案能够提升企业生产效率和节约生产成本。同时,柔性作业车间调度问题也是典型的非确定性多项式类（Non-deterministic polynomial,NP）难组合优化问题,该问题的难点在于条件多变、计算复杂、求解难度大,使用数学方法难以在多项式时间内精确求解,并且柔性作业车间的制造资源类型多、设备性能动态性退化,对车间调度方案的可靠性、鲁棒性提出了更高的要求,因而该问题已成为工业界和学术界共同研究的热点。刀具作为柔性作业车间重要的制造资源,也是机床完成工件加工的必要设备,刀具剩余寿命是衡量其切削性能和实施换刀策略的重要指标。尽管针对刀具剩余寿命预测和柔性作业车间调度开展了很多研究工作,并取得了丰富的研究成果,但现有研究只针对上述两方面单独展开,鲜有研究同时考虑两个方面,使得刀具在加工过程中出现过度磨损,导致工件表面质量受损、机床停机、机床故障、延期交货等问题,严重影响车间生产效率和生产成本。因此,将刀具寿命作为柔性作业车间调度的必要约束具有重要的现实意义。然而,刀具磨损监测数据信噪比低、时变性强,当加工环境发生改变和新刀刚投入使用时,无法收集刀具从开始运行到失效的完全遍历数据,加之将刀具剩余寿命融入到柔性作业车间调度中,会使得调度问题的约束变多、复杂度变高、决策因素变杂和求解难度变大,对优化算法的求解质量和搜索效率都提出了更高的要求,这大大增加了刀具剩余寿命预测和柔性作业车间调度问题的研究难度。因此,针对考虑刀具寿命约束的柔性作业车间调度问题,亟需突破非完全遍历监测数据下的刀具剩余寿命预测方法以及高精、高效的调度求解算法,在较短时间内获得生产效益最优的车间调度方案。本文针对上述问题,从刀具剩余寿命预测和柔性作业车间调度问题的模型构建、求解与决策算法设计上开展研究,主要研究内容如下:（1）针对刀具不同磨损阶段的数据特征分布、磨损趋势变化等方面的差异较大,导致单一的全局模型难以准确地描述刀具磨损过程的问题,提出了基于磨损状态分类的多阶段刀具剩余寿命预测新方法。首先,将多维传感器信号转换为对称点图像,通过分析不同图像参数对对称点图像特征的影响规律,建立了对称点图像参数的自适应选择模型。根据选择的最优图像参数,构建了不同磨损状态的图像聚类模板,提出了基于对称点模式的刀具磨损状态分类新方法。然后,通过分析不同磨损阶段的数据分布特性,建立了基于组合核函数高斯过程回归的刀具磨损预测模型及其参数优化方法,并根据刀具磨损状态分类结果分配不同的预测模型。最后,通过与其它方法进行对比,验证了所提出的多阶段预测方法的有效性。（2）针对刀具加工环境发生改变或新刀具刚投入使用时,仅存在刀具从开始运行或某个时刻开始到当前时刻的监测数据（非完全遍历数据）,导致刀具剩余寿命预测模型难以建立的问题,提出了一种非完全遍历数据下的刀具剩余寿命预测方法。首先,通过分析刀具磨损机理,揭示了刀具磨损因子与特征失效阈值的关系,提出了时间特征窗的自适应构建方法,并针对异常数据设计了异常区域处理方法,解决了异常数据下刀具磨损趋势的表征问题。然后,建立了深度双向长短时间记忆网络模型,并利用已压缩的时间特征窗训练预测模型,结合刀具磨损因子,提出了考虑刀具磨损的多步滚动预测方法,可预测刀具磨损趋势。最后,通过与其它方法进行对比,验证了所提出的方法在非完全遍历数据下预测刀具剩余寿命的有效性。（3）针对现有柔性作业车间调度研究忽略了刀具寿命约束,造成刀具在加工过程中过度磨损,导致工件表面质量降低、机床停机、交货不及时等问题,以生产成本为目标,建立了考虑刀具寿命约束的柔性作业车间调度模型。首先,建立了考虑机床和刀具的解集多样性评估模型,并提出了解集修复和自重启方法,提升了求解质量。然后,根据优化目标的优先性,提出了基于延期时间和加工成本优化的两阶段启发式算法,可指导性地减小解空间,提升了遗传算法的求解效率。最后,通过与其它方法进行对比,验证了刀具寿命约束下的车间调度模型和两阶段启发式算法的有效性。（4）针对现有多目标柔性作业车间调度研究忽略了刀具寿命限制,以及多目标决策阶段仅考虑低维信息,导致调度方案可行性差的问题,以完工时间、延期时间和加工成本为优化目标,建立了考虑刀具寿命约束的多目标车间调度模型。首先,通过寻找考虑机床和刀具的关键路径,提出了考虑刀具寿命的邻域搜索方法,提升了解集多样性,并采用模因算法求解多目标调度问题,得到一组非支配解。然后,提出了考虑优化目标内在关联、决策者偏好性、主观知识和实际数据等高维信息的组合权重计算方法,构建了非支配解集的评估决策模型,得到最优生产调度方案。最后,通过与其它方法进行对比,验证了所提出的模因算法和多目标决策方法的有效性。
吴志元[5]（2021）在《基于深度学习的刀具磨损状态识别方法研究》文中研究说明数控机床刀具是数控机床的核心零部件,在数控机床切削过程中通过与待加工工件表面切削层的挤压实现对工件的加工,其磨损状态直接影响到工件表面加工精度和数控机床使用效率等。因此,如何准确识别数控机床刀具磨损状态,合理更换刀具,并在确保待加工工件表面质量的前提下提高加工效率,是亟待解决的问题。当深度学习应用在刀具磨损状态识别领域时,其具备特征自提取能力、操作简单且不依赖专家知识等优势。因此,本文以数控机床刀具为研究对象,开展基于深度学习的刀具磨损状态识别方法研究。主要内容如下:（1）数控车床车刀全寿命磨损状态数据采集平台搭建。通过分析数控车床切削特点并结合相关刀具磨损理论,对切削过程中所产生的各类信号特点以及传感器安装位置对所采集信号质量的影响进行总结。最终选择振动信号搭建车刀磨损状态数据采集平台,获得数控车床车刀全寿命磨损状态数据,为实现刀具磨损状态的准确识别提供数据来源。（2）研究不同刀具间的刀具磨损状态识别方法。针对实际工程中对刀具磨损状态进行识别时训练识别模型所用刀具与待识别磨损状态的刀具不是同一把刀所导致的刀具磨损状态识别效果不佳这一问题,研究基于深度特征联合匹配的刀具磨损状态识别方法。综合考虑深度学习特征自提取的优势,利用堆栈加噪自编码网络（Stacked Denoised Autoencoder,SDAE）对样本频谱进行特征自提取以获得表征磨损状态的深度特征,结合迁移学习具备缩小两域数据分布差异的特点,将获得的深度特征通过迁移联合匹配算法（Transfer Joint Matching,TJM）对所获得的深度特征进行联合匹配以缩小不同刀具磨损状态深度特征间的差异,解决了同类型同磨损状态的不同刀具间磨损状态准确识别的问题。实验结果表明该方法能有效准确识别刀具磨损状态,且具备良好的泛化能力。（3）研究训练数据不充足时的刀具磨损状态识别方法。针对实际工程中数控机床刀具磨损状态有标签样本数据稀少导致刀具磨损状态识别准确率低的问题,研究基于数据增强的刀具磨损状态识别方法。首先,将少量有标签数据样本频谱图作为深度卷积生成对抗网络模块（Deep Convolutional Generative Adversarial,DCGAN）的输入,通过生成器与判别器的不断博弈训练生成器学习原始数据样本频谱图的分布特点,从而获得与原始数据样本频谱图分布近似一致的新样本以扩充样本数量;然后,域对抗迁移网络中（Domain-Adversarial Training of Neural Networks in Tensorflow,DANN）通过特征提取器与判别器的不断博弈,缩小训练集特征与测试集特征之间的差异;最后,利用softmax分类器输出识别结果。通过实验,证明了所提方法的在训练样本不充足时能有效准确识别刀具磨损状态,且具有良好的泛化能力。
葛振伟[6]（2020）在《基于CAE的不同铣削参数下加工振动分析》文中进行了进一步梳理加工过程中的振动现象是一个较难解决的问题,一旦工艺系统的各项配置定型,常规方法很难判断导致出现振动的因素在哪。它导致的问题是多方面的:轻则损伤零件加工表面,导致零件的加工尺寸和粗糙度超出设计要求;重则损坏刀具、夹具,导致生产无法正常进行;更深一层的危害则是损伤精密加工设备,导致设备生命周期缩短或终止。本课题研究的内容是如何在设计好的平面铣削工艺系统中,借助CAE分析,实验不同的主轴转速、吃刀量和进给速度下,加工系统出现的振动形态。从而避免不合适的加工参数可能导致的、破坏工件表面加工质量的振动问题。本文选取易产生切削振动的薄板类零件在立式铣削时的工艺系统作为研究载体,研究了工件装夹及刀具选型方面的问题;在目前计算机模拟结果可以较为贴切的描述实际加工过程的情况下,通过Deform-3D软件进行切削加工的受力分析,获取切削力数据。对数据进行数值分析,总结出研究对象不同加工参数下产生的切削力的变化规律。最后,将这些切削力分别作用在刀具和工件上,利用UG NX软件的CAE模块分析这些切削力分别对刀具和工件产生的作用,例如振动位移,是否会发生共振等。研究过程中,为了对加工系统的两个组件有比较直观的性能了解,进行振动响应计算前,利用UG NX软件的响应仿真功能对刀具与零件进行模态分析;然后导入Deform-3D分析获取的切削力数据,分别对刀具和零件进行瞬态响应分析,得到何种加工参数下工件加工质量最差的结果;最后进行切削实验,收集实验数据,与模拟分析结果比对,验证分析结果的合理性及准确性。通过对加工系统振动问题的前期模拟分析和后期验证,证明CAE结论的适用性,其可用于实际生产以提前避免加工振动,从而缩短工艺开发周期,提高企业竞争力。
曹帅[7]（2020）在《深孔钻削刀具振动抑制的优化控制方法》文中指出精密高效、成本低廉的深孔钻削技术是当今航空航天、新能源装备制造和高新技术产业对深孔零件加工提出的迫切需要。但到目前为止,这类零件的制造方法仍以传统深孔钻削加工为主,孔质量的可控性较差。深孔钻削质量的调控本质上是一个“动态”问题,它与影响钻削过程中刀具系统振动特性的各种干扰因素密切相关。尽管人们采用了稳定域法、被动控制及主动控制等多种方法来减少加工过程中的有害振动,但至今尚未获得令人满意的解决方案。因此,如何精准、低成本地控制刀具的动态行为,进而形成预定加工品质的深孔制件就成为了深孔钻削研究的热点问题。由于深孔加工品质与刀具振动模态密切相关,本文建立了一种基于独立模态空间特征的深孔钻削刀具振动抑制算法。通过对深孔钻削刀具系统动力学方程进行模态解耦和截断,将刀具在物理空间的振动特征转入到模态空间,并将模态滤波器估计出的模态位移和模态速度信息引入到反馈增益矩阵,搭建起对深孔钻削刀具有害振动模态的实时“精确打击”架构,从而避免了传统物理空间所需控制参量多且相互耦合的缺陷。为了改善模态控制过程中的可观性与可控性,提出了一种基于刀具系统模态特征的传感器/阻尼器位置优化算法。该算法将有效独立法（EFI）、模态保证准则（MAC）以及最小溢出法（MSM）紧密结合,不仅有效增加了独立模态控制系统的可靠性,且极大地降低了刀具振动抑制的成本。在此基础上,构建了基于独立模态空间特征的深孔钻削刀具振动抑制算法,并利用dSPACE软硬件系统完成模态抑制验证实验系统的搭建。最后,通过对刀具系统不同阶数的模态施加振动控制力,实现了加工制件内孔圆度误差的有效控制,证实了本文所提出的传感器/阻尼器位置优化算法及振动控制架构的有效性。该研究不仅为实际深孔加工中孔品质的靶向调控提供了技术保证,而且还为解决其它弱刚度结构（例如:悬臂梁,板,壳体,叶片等）的振动抑制问题提供有益借鉴。
贾凯[8]（2020）在《膛线加工刀具系统结构设计与工艺研究》文中研究指明随着智能制造技术的不断发展,近些年来研究远射程、高命中率的火炮已成为行业发展的总趋势。加工膛线作为火炮试制过程中重要的环节之一,对目标打击精度和身管使用寿命都有着非常重要的影响。其中,拉刀作为加工身管膛线的主要刀具之一,直接影响身管内表面加工质量和加工效率,因此在膛线加工过程中,对刀具系统进行减振研究和刀具几何角度优化研究是非常有必要的。本文基于工艺研究和有限元分析,设计了用于特定膛线加工的“拉/镗”组合式刀具系统,分析并验证了其内部减振槽的减振效果;同时研究了刀具不同几何角度组合加工膛线时产生的拉削力和残余应力的影响规律,优化了刀具几何角度,从而提升膛线加工表面质量和加工效率。主要研究工作如下:（1）研究在拉刀结构的基础上增加镗刀工作角度的功用,介绍了刀头主要几何参数及刀头各工作角度之间的关系,并根据“拉/镗”组合式刀具系统工作原理,在Catia软件中建立“拉/镗”组合式刀具系统总体结构及刀头结构的三维模型。（2）介绍机械加工过程中常见的振动类型以及振动产生的原因,根据流体阻尼减振原理,设计了内镗杆外表面减振槽双层镗杆结构。（3）建立内镗杆外表面减振槽双层镗杆结构的流体力学模型和镗削过程的动力学模型,利用有限元软件Fluent和Simulink建立流体力学流场域仿真和镗削过程动力学仿真,对比分析了有无减振槽双层镗杆的减振效果。在此基础上,对减振槽结构进行了改进设计,从内镗杆外表面减振槽的尺寸参数、减振槽位置和数量分布以及减振槽结构分布三个方面研究镗杆的减振性能。（4）对刀具系统刀头几何角度进行优化研究,选取了刀头前角、后角、左副偏角、右副偏角作为试验因素,采用正交试验法设计试验方案。仿真中使用Catia软件建立29组不同前角、后角、左副偏角、右副偏角的刀头几何模型,并通过有限元分析软件ABAQUS建立身管加工三维模型。通过建立的29组不同刀具几何角度组合模型进行膛线加工仿真,得到了29组不同刀具几何角度组合下的拉削力、扭矩、拉削温度以及身管表面残余应力。（5）基于曲面响应法建立拉削力和表面残余应力预测模型并对刀具几何角度进行优化。利用Box-Behnken试验设计（BBD）原则设计四因素四水平的响应面试验,对整个模型进行方差分析,并对模型的显着性、有效性进行检验,建立关于拉削力和身管表面残余应力的二阶响应曲面预测模型,依据模型分析了各个刀具几何角度对R1和R2的作用规律,得到了试验结果为91.4%期望度的刀头几何角度组合,为实际生产提供一定的借鉴。
周云峰[9]（2020）在《高质量低振动的数控铣削参数优化方法研究》文中研究说明随着工业不断的发展和进步,切削振动已经成为限制表面质量的主要原因之一。金属切削加工过程中产生的振动不仅降低被加工产品表面质量,而且影响着数控设备和刀具的寿命、刚性和可靠性等。如何降低数控设备切削加工过程中的产生的切削振动已成为国内外专家学者研究的热点。本文针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以高表面质量和低振动为优化目标对切削参数进行优化。切削参数的选择直接影响着切削加工过程中的振动的大小,为了进一步探究切削参数对切削过程中的振动的影响规律,本文通过建立动态信号分析仪、数控铣床和PC端关联,搭建切削加工的实时切削振动采集系统,收集记录振动数字数据。设计了正交试验的实验方案,利用建立的振动数据采集系统,结合大连机床厂生产的VDF-850A数控铣床对工业中常用的材料45号钢进行单工步沟槽干式切削实验同时采集切削过程中的振动数字数据。经对实验数据进行极差分析和方差分析结果显示,切削深度对切削振动影响最大,其次为进给速度和主轴转速。切削深度和进给速度对切削振动的影响为极显着,主轴转速为显着影响。最后,采用最小二乘法对振动数据进行拟合,以切削振动的均方根值为因变量,主轴转速、切削深度和进给速度为自变量建立了切削振动数学模型,为实现铣削加工低振动优化研究奠定基础。为了更好的研究切削参数对被加工工件表面质量的影响。对被加工的45号钢工件进行表面粗糙度的测量。为了研究切削参数变化对表面质量的影响规律,同理对工件表面粗糙度数据进行极差分析和方差分析,实验结果显示增大主轴转速可以明显的改善被加工工件的表面粗糙度,因此应优先考虑通过增大主轴转速提高表面质量,进给速度对表面粗糙度为显着影响,切削深度对表面粗糙度无明显影响。通过SPSS软件拟合表面粗糙度数据,建立以表面粗糙度为因变量,切削参数为自变量的数学模型,为实现铣削加工高质量优化研究提供优化数学模型。综合考虑切削过程中产生的振动和被加工工件的表面质量,提出以高质量和低振动为优化目标的多目标优化数学模型。为了避免两个目标函数无法同时达到最佳,通过层次分析法确定两个目标函数的权重,采用平方和加权法构建综合目标函数,结合数控铣床和刀具性能对切削参数的约束条件,建立综合目标函数优化数学模型。采用现代优化算法粒子群算法（PSO）,以综合目标函数数学模型为待优化数学模型,进行寻优求解,在切削参数约束允许范围内,获取最佳的切削参数组合。为了验证该算法的准确性、科学性和有效性,运用获取的最佳切削参数组合进行切削加工实验验证。结果表明:同经验切削结果相比使用粒子群算法优化后切削参数进行切削加工,切削振动RMS降低36%,被加工工件表面粗糙度Ra降低25%,结果表明该方法可有效的降低数控铣床切削加工过程中的振动和被加工工件的表面粗糙度,为实际工程中铣床铣削加工参数选取及优化提供借鉴。
马伟[10]（2020）在《航空铝合金薄壁件切削过程及加工变形仿真分析》文中认为铝合金具有高比强度和高比刚度、良好的耐腐蚀性及优异的疲劳强度,航空铝合金薄壁件为装备轻量化、优良的性能提供了可能,广泛应用航空航天制造业,其加工性能的研究是制造行业的共同课题。航空薄壁件加工方式大多是铣削加工,零件成形要求高精度、高效率并具有高性能,但壁厚较薄、刚度低、结构复杂且紧凑等特点造成了加工工艺性差,难以保证加工精度和质量。本文综合考虑实际加工条件,利用有限元仿真技术建立了铝合金柔性薄壁件铣削加工的切削力和加工变形的预测模型,能更加全面分析薄壁件的铣削过程,获得加工中难以获得的结果。本文中,首先介绍了有限元的基本知识,以及常用于切削仿真的三款软件“Deform”、“AdvantEdge”以及“ABAQUS”。详细的说明了三款软件所使用的迭代方法、使用方法和使用范围等一些有限元原理,结合仿真实例,总结出了三款软件的优劣势,对比了使用性能。基于ABAQUS建立三维铣削仿真模型,并对建模过程中所涉及的关键参数以及关键步骤进行详细的说明。在本文中,对整体立铣刀进行三维建模,将铣刀真实加工的次摆线轨迹用于工件的几何模型建模,既为了节省仿真时间,又使得所建立的模型充分接近真实加工工况。利用ABAQUS内嵌的创建快捷插件功能,将三维铣削仿真建模过程封装入内核文件中,创建了二维和三维的切削仿真插件。建立Al7050的三维铣削有限元仿真模型并求解,根据仿真结果详尽的分析了切削过程中的Mises应力分布和切屑形态。设计多因素实验表,进行54组Al7050铣削加工实验,获得三维铣削力实验数据。按照“拟水平”法,在实验数据中提取正交表并进行极差化处理,得出:在切削参数中,轴向切深对切削力的影响程度最大,主轴转速对其影响最小。其次,针对实验中切削力表现出受到了刀具偏心和振动极大的影响,而现有的切削力数学模型难以建立复杂的铣削力模型,并且存在复杂繁琐的运算步骤,因此本文基于铣削实验在不同加工参数下测得的切削力,采用有限元分析（FEA）方法、遗传算法优化的反向传播（GA-BP）神经网络和粒子群优化（PSO-BP）神经网络有效地建立铣削力预测模型。结果表明,由人工神经网络（ANN）建立的模型都可以有效且准确地预测动态铣削力,但是PSO-BP模型的预测精度最高。有限元模拟可以获得实验难获得的过程参数,例如铣削过程的应力分布、温度分布和切屑形成等。根据“单元生死”技术对肋板槽型结构零件进行加工变形仿真,模拟材料铣削去除过程。利用Matlab编程计算出了九种加工路径的刀位点轨迹,并利用INP文件建立了整体加工变形仿真模型。提取不同加工路径方式对薄壁件的加工变形量,经过数据处理可绘制出到薄壁件的加工变形等高线图,总结并归纳不同加工路径下薄壁件的变形规律、最优加工路径,对生产实践具有一定的指导意义。
二、如何解决刀具振动问题(一)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、如何解决刀具振动问题(一)（论文提纲范文）
（1）柱面微透镜阵列的超精密车削技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 微透镜阵列的国内外研究现状 |
| 1.2.1 微透镜阵列的加工方法 |
| 1.2.2 超精密车削技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 柱面微透镜阵列的单点车削技术研究 |
| 2.1 金刚石刀具的选择 |
| 2.1.1 刀尖轮廓的选择 |
| 2.1.2 刀具几何参数的选择 |
| 2.2 刀具切削轨迹生成理论 |
| 2.2.1 刀具半径补偿 |
| 2.2.2 车削轨迹生成算法 |
| 2.3 加工精度影响因素 |
| 2.3.1 切削参数对加工精度的影响 |
| 2.3.2 刀具磨损 |
| 2.3.3 环境因素 |
| 2.4 刀具路径规划的实验验证 |
| 2.4.1 球柱面微透镜阵列的车削轨迹 |
| 2.4.2 非球柱面微透镜阵列的微透镜阵列 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 柱面微透镜阵列的仿形车削技术研究 |
| 3.1 仿形车削刀具 |
| 3.2 飞刀切削 |
| 3.2.1 飞刀切削原理 |
| 3.2.2 飞刀切削方式 |
| 3.2.3 飞刀切削实验装置 |
| 3.2.4 飞刀切削实验 |
| 3.3 刨削 |
| 3.3.1 刨削原理 |
| 3.3.2 刨削实验装置 |
| 3.3.3 刨削实验 |
| 3.4 飞刀切削和刨削的实验结果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 柱面微透镜阵列的面形轮廓评价技术研究 |
| 4.1 非球面概述 |
| 4.1.1 非球面的数学表达式 |
| 4.1.2 高次非球面的最接近球和非球面度 |
| 4.2 非球柱面的面形检测 |
| 4.2.1 接触式测量原理 |
| 4.2.2 非接触式测量原理 |
| 4.3 最小二乘法 |
| 4.4 非球柱面的面形分析结果 |
| 4.4.1 非球面的曲线拟合 |
| 4.4.2 加工工件的曲线拟合 |
| 4.4.3 加工曲线与理论非球面的结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文的主要研究内容 |
| 5.2 论文的主要创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）外圆车削TC4钛合金再生型颤振预测及抑制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 外圆车削再生型颤振稳定性预测研究现状 |
| 1.2.1 外圆车削再生型颤振稳定性预测研究 |
| 1.2.2 SLD颤振稳定性极限预测 |
| 1.3 外圆车削再生型颤振的抑制研究现状 |
| 1.3.1 外圆车削再生型颤振的抑制研究 |
| 1.3.2 超声振动切削 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 再生型车削颤振机理分析及超声振动车削系统设计 |
| 2.1 金属切削中的振动 |
| 2.1.1 切削加工过程中振动的分类 |
| 2.1.2 切削颤振的分类 |
| 2.2 再生型颤振模型分析 |
| 2.2.1 单自由度线性再生型颤振模型 |
| 2.2.2 单自由度非线性再生型颤振模型 |
| 2.2.3 线性分析与非线性分析的不同 |
| 2.2.4 SLD法稳定性叶瓣图 |
| 2.3 超声振动车削 |
| 2.3.1 超声振动车削优点 |
| 2.3.2 超声振动车削分类 |
| 2.3.3 径向超声振动车削机理 |
| 2.4 超声振动车削系统 |
| 2.4.1 超声振动车削系统的组成 |
| 2.4.2 超声振动系统设计 |
| 2.5 超声车刀刀杆设计 |
| 2.5.1 振动车刀刀杆数学建模 |
| 2.5.2 振动刀杆仿真分析 |
| 2.6 径向超声振动车削装置安装设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 外圆车削TC4 钛合金颤振稳定性极限预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 外圆车削TC4 钛合金颤振稳定性极限影响因素分析 |
| 3.2.1 外圆车削TC4 钛合金颤振稳定性极限影响因素正交试验 |
| 3.2.2 试验结果分析 |
| 3.3 主振系统动力学参数的识别 |
| 3.3.1 主振系统刀杆阻尼比识别 |
| 3.3.2 刀杆固有频率及静刚度系数识别 |
| 3.4 外圆车削TC4 钛合金颤振稳定性叶瓣图 |
| 3.5 外圆车削TC4 钛合金稳定性试验 |
| 3.5.1 时域分析 |
| 3.5.2 工件表面粗糙度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 径向振动外圆车削TC4 钛合金有限元仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 TC4 钛合金外圆车削有限元建模 |
| 4.2.1 Johnson-Cook材料本构模型 |
| 4.2.2 刀具与切屑摩擦模型 |
| 4.2.3 切屑分离准则 |
| 4.2.4 网格划分 |
| 4.3 仿真方案设计 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.4.1 Mises应力分析 |
| 4.4.2 切削力分析 |
| 4.4.3 切削热分析 |
| 4.4.4 车削参数分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 径向超声振动外圆车削对比实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.3 传统—径向振动外圆车削TC4 钛合金正交实验 |
| 5.4 正交实验结果分析 |
| 5.4.1 时域信号分析 |
| 5.4.2 粗糙度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 前景展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
（3）薄壁筒工件车削颤振稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 静止态薄壁圆柱筒工件基本理论 |
| 2.1 静止态薄壁筒动力学基本方程 |
| 2.1.1 壳体力学模型 |
| 2.1.2 薄壁圆柱壳的基本方程 |
| 2.1.3 薄壁圆柱壳的动力学方程 |
| 2.2 静止态薄壁筒固有特性分析 |
| 2.2.1 薄壁圆柱筒振型概述 |
| 2.2.2 薄壁圆柱筒固有特性分析 |
| 2.2.3 计算实例与结果分析 |
| 2.2.4 薄壁圆柱筒固有特性分析的有限元法 |
| 2.2.5 有限元法和解析法结果对比 |
| 2.3 几何参数变化对薄壁筒固有特性的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 单自由度薄壁筒车削颤振系统的稳定性分析 |
| 3.1 再生型颤振的产生机理 |
| 3.2 单自由度颤振系统模型 |
| 3.3 单自由度颤振稳定性分析 |
| 3.3.1 解析法 |
| 3.3.2 半离散法 |
| 3.4 切削颤振系统稳定性影响因素分析 |
| 3.4.1 主振系统刚度 |
| 3.4.2 主振系统固有频率 |
| 3.4.3 方向系数 |
| 3.4.4 主振系统阻尼比 |
| 3.4.5 重叠系数 |
| 3.4.6 切削刚度系数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 两自由度薄壁筒车削颤振系统的稳定性分析 |
| 4.1 两自由度颤振稳定性分析 |
| 4.1.1 解析法 |
| 4.1.2 半离散法 |
| 4.2 刀具与工件参数匹配的差异性对稳定性的影响 |
| 4.3 薄壁圆柱筒试验分析 |
| 4.3.1 模态仿真分析 |
| 4.3.2 车削试验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 刀具-工件车削颤振稳定性预测软件 |
| 5.1 软件结构 |
| 5.2 软件结构流程图 |
| 5.3 软件设计流程及程序描述 |
| 5.3.1 稳定性预测图展示窗口 |
| 5.3.2 计算参数输入窗口 |
| 5.3.3 方法选择窗口 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）考虑数据完全性的刀具剩余寿命预测及其约束下的作业车间调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 刀具剩余寿命预测方法 |
| 1.3.2 柔性作业车间调度问题 |
| 1.3.3 刀具资源约束下的车间调度问题 |
| 1.3.4 国内外研究现状总结与分析 |
| 1.4 拟解决的关键问题 |
| 1.5 本文研究路线及结构安排 |
| 第二章 基于磨损状态分类的多阶段刀具剩余寿命预测方法 |
| 2.1 刀具磨损过程分析 |
| 2.2 基于对称点模式的刀具磨损状态分类方法 |
| 2.2.1 对称点模式 |
| 2.2.2 基于差异度评估的对称点图像参数自适应选择方法 |
| 2.2.3 对称点图像聚类模板构建方法 |
| 2.2.4 基于相关系数的图像匹配方法 |
| 2.3 基于组合核函数高斯过程回归的刀具磨损预测方法 |
| 2.3.1 高斯过程回归 |
| 2.3.2 组合核函数构建 |
| 2.3.3 组合核函数高斯过程回归预测及参数优化 |
| 2.4 铣刀磨损算例分析与结果讨论 |
| 2.4.1 PHM2010 铣刀磨损实验平台 |
| 2.4.2 铣刀磨损状态分类结果 |
| 2.4.3 铣刀剩余寿命预测结果 |
| 2.4.4 背景噪声下刀具剩余寿命预测性能对比 |
| 2.5 实验验证与结果分析 |
| 2.5.1 四齿铣刀磨损实验平台 |
| 2.5.2 四齿铣刀磨损状态分类结果 |
| 2.5.3 四齿铣刀剩余寿命预测结果 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 非完全遍历数据下的刀具剩余寿命预测方法 |
| 3.1 刀具非完全遍历数据分析 |
| 3.2 时间特征窗自适应构建方法 |
| 3.2.1 刀具磨损因子 |
| 3.2.2 不含异常数据的时间特征窗构建 |
| 3.2.3 含异常数据的时间特征窗构建 |
| 3.3 考虑刀具磨损的多步滚动预测方法 |
| 3.3.1 深度双向长短时间记忆网络 |
| 3.3.2 多步滚动预测 |
| 3.4 铣刀磨损算例分析与结果讨论 |
| 3.4.1 NASA铣刀磨损实验平台 |
| 3.4.2 不同刀具剩余寿命预测方法对比 |
| 3.4.3 结果讨论 |
| 3.5 实验验证与结果分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 刀具寿命约束下的单目标柔性作业车间调度问题 |
| 4.1 单目标柔性作业车间问题描述及建模 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 单目标生产调度问题建模 |
| 4.2 考虑机床和刀具的解集多样性评估与自重启方法 |
| 4.2.1 考虑机床和刀具的解集多样性计算方法 |
| 4.2.2 考虑刀具寿命约束的解集修复方法 |
| 4.3 基于两阶段启发式算法的单目标车间调度问题求解方法 |
| 4.3.1 两阶段启发式算法框架 |
| 4.3.2 第一阶段-延期时间优化 |
| 4.3.3 第二阶段-加工成本优化 |
| 4.4 算例分析与结果讨论 |
| 4.4.1 不同自重启方法对比 |
| 4.4.2 不同生产调度求解方法对比 |
| 4.4.3 结果讨论 |
| 4.5 单目标柔性作业车间调度实验验证与结果分析 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 刀具寿命约束下的多目标柔性作业车间调度求解与决策 |
| 5.1 多目标生产调度问题描述及建模 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 多目标生产调度问题建模 |
| 5.2 基于模因算法的多目标生产调度问题求解方法 |
| 5.2.1 模因算法框架 |
| 5.2.2 考虑刀具寿命约束的邻域搜索方法 |
| 5.3 基于高维信息的多目标生产调度决策方法 |
| 5.3.1 考虑目标内在关联和决策者偏好性的组合权重计算 |
| 5.3.2 基于VIKOR的生产调度方案评估方法 |
| 5.4 算例分析与结果讨论 |
| 5.4.1 多目标生产调度问题求解结果 |
| 5.4.2 多目标生产调度决策结果 |
| 5.4.3 权重偏好因子灵敏度分析 |
| 5.5 多目标柔性作业车间调度实验验证与结果分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）基于深度学习的刀具磨损状态识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 刀具磨损状态识别研究现状 |
| 1.3.2 深度学习在健康管理领域研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作和内容安排 |
| 第二章 数控车床刀具磨损状态全寿命数据采集实验设计 |
| 2.1 刀具磨损相关理论 |
| 2.2 数控车床车刀磨损状态全寿命数据采集实验设计 |
| 2.2.1 监测信号的选择 |
| 2.2.2 实验平台搭建 |
| 2.2.3 实验方案设计 |
| 2.3 本文所用铣刀磨损状态全寿命数据来源 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 深度特征联合匹配的不同刀具间磨损状态识别 |
| 3.1 深度特征联合匹配的原理 |
| 3.1.1 深度特征提取 |
| 3.1.2 深度特征联合匹配 |
| 3.2 深度特征联合的不同刀具间磨损状态识别方法实现 |
| 3.3 同类型不同刀具间差异分析 |
| 3.4 性能对比实验分析 |
| 3.4.1 缩小不同刀具间磨损特征差异分析 |
| 3.4.2 铣刀磨损状态识别实验 |
| 3.4.3 车刀磨损状态识别实验 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 基于DCGAN数据增强的刀具磨损状态识别 |
| 4.1 基于DCGAN数据增强的刀具磨损状态识别方法原理 |
| 4.1.1 所提方法网络结构 |
| 4.1.2 GAN原理 |
| 4.1.3 深度卷积生成对抗网络 |
| 4.1.4 域对抗迁移网络 |
| 4.2 基于DCGAN数据增强的刀具磨损状态识别流程 |
| 4.3 实验验证 |
| 4.3.1 铣刀数据采集及样本集构建 |
| 4.3.2 所提方法学习生成能力试验 |
| 4.3.3 不同方法对比试验 |
| 4.3.4 样本数量对识别结果的影响 |
| 4.3.5 泛化性能试验 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结及主要创新点 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于CAE的不同铣削参数下加工振动分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究介绍 |
| 1.3 振动分析的理论基础 |
| 1.4 切削加工有限元分析介绍 |
| 1.5 所研究加工系统特征及主要研究内容 |
| 第2章 加工系统分析 |
| 2.1 零件装夹分析 |
| 2.1.1 夹紧变形 |
| 2.1.2 装夹刚度 |
| 2.2 刀具特征分析 |
| 2.2.1 刀具角度因素考量 |
| 2.2.2 刀具结构考量 |
| 2.3 刀具规格确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 加工切削力计算与模拟 |
| 3.1 切削过程中的受力分析 |
| 3.2 Deform-3D分析软件介绍 |
| 3.3 在Deform-3D中获取切削力 |
| 3.3.1 刀具模型建立 |
| 3.3.2 刀具模型导入及参数设置 |
| 3.3.3 零件材料模型选择 |
| 3.3.4 模拟解算其他条件设置 |
| 3.3.5 数值求解 |
| 3.3.6 切削力提取 |
| 3.3.7 切削力值分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 加工系统振动分析 |
| 4.1 UG NX有限元分析简介 |
| 4.2 加工系统设计 |
| 4.3 加工系统模态分析 |
| 4.3.1 系统组件边界条件确定 |
| 4.3.2 系统模态计算 |
| 4.3.3 系统频响函数计算 |
| 4.4 加工系统的切削振动模拟 |
| 4.4.1 刀具系统切削振动模拟 |
| 4.4.2 工件切削振动模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 切削实验验证 |
| 5.1 实验设备说明 |
| 5.2 切削实验 |
| 5.3 数据分析 |
| 5.4 加工系统特性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）深孔钻削刀具振动抑制的优化控制方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 深孔加工的发展及特点 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 深孔钻削刀具振动的被动式控制 |
| 1.3.2 深孔钻削刀具振动的主动式控制 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 深孔钻削刀具系统的动力学建模 |
| 2.1 Euler-Bernoulli梁单元模型 |
| 2.1.1 Bernoulli-Euler梁单元的坐标和位移函数 |
| 2.1.2 Bernoulli-Euler梁单元的刚度矩阵和质量矩阵 |
| 2.2 深孔钻削刀具系统理论建模 |
| 2.3 模态坐标的转换和解耦 |
| 2.4深孔钻削刀具系统的模态实验 |
| 2.4.1 模态实验的原理 |
| 2.4.2 模态实验测试系统的组成 |
| 2.4.3 有限元模型的修正 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 传感器/阻尼器的位置优化算法 |
| 3.1 传感器/阻尼器的位置优化准则 |
| 3.2 传感器的位置优化 |
| 3.3 阻尼器的位置优化 |
| 3.4 位置优化结果的讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 深孔钻削刀具系统的独立模态控制框架 |
| 4.1 独立模态空间控制的原理 |
| 4.2 溢出效应的分析 |
| 4.3 基于独立模态的最优控制 |
| 4.4 模态坐标的提取 |
| 4.4.1 模态滤波器原理 |
| 4.4.2 模态分离的数值仿真 |
| 4.5 独立模态控制的数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 深孔钻削模态控制的实验研究 |
| 5.1 实验设备 |
| 5.2 静态时的模态控制实验 |
| 5.3 动态钻削时的模态控制实验 |
| 5.3.1 振动信号的对比与分析 |
| 5.3.2 圆度误差的对比与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（8）膛线加工刀具系统结构设计与工艺研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 课题选题背景 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.1.3 实际应用价值 |
| 1.2 国内外技术研究现状 |
| 1.2.1 膛线加工研究现状 |
| 1.2.2 减振镗杆的研究现状 |
| 1.2.3 有限元法在刀具几何参数优化中研究现状 |
| 1.2.4 曲面响应法的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2.“拉/镗”组合式刀具系统结构设计与工艺分析 |
| 2.1 “拉/镗”组合式刀具系统总体结构设计 |
| 2.1.1 “拉/镗”组合式刀具系统结构设计 |
| 2.1.2 “拉/镗”组合式刀具系统工作原理 |
| 2.2 “拉/镗”组合式刀具系统双层镗杆减振结构设计 |
| 2.2.1 减振镗杆材料的确定 |
| 2.2.2 减振镗杆的设计 |
| 2.3 “拉/镗”组合式刀具系统刀头结构设计 |
| 2.3.1 “拉/镗”组合式刀具系统刀头结构及各工作角度关系 |
| 2.3.2 建立“拉/镗”组合式刀具系统刀头三维模型 |
| 2.4 刀头精密调整机构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.“拉/镗”组合式刀具系统减振设计研究 |
| 3.1 火炮身管加工中振动与加工稳定性分析 |
| 3.1.1 刀具加工过程中常见的振动种类及产生振动的原因 |
| 3.1.2 “拉/镗”组合式刀具系统加工过程中的振动分析 |
| 3.1.3 提高镗杆加工稳定性的控制方法 |
| 3.2 “拉/镗”刀具系统力学模型的建立 |
| 3.2.1 建立双层镗杆结构流体力学模型 |
| 3.2.2 建立内镗杆外表面减振槽抑制自激振动的动力学模型 |
| 3.3 内层镗杆减振槽结构对减振效果影响有限元仿真 |
| 3.3.1 内镗杆外表面减振槽分布在双层减振镗杆结构中的应用 |
| 3.3.2 基于Fluent对内镗杆外表面减振槽流场域的仿真 |
| 3.3.3 减振镗杆抑制自激振动的动力学仿真 |
| 3.4 内镗杆减振槽分布结构对减振效果的影响 |
| 3.4.1 内镗杆外表面减振槽参数优化对双层镗杆减振效果的影响 |
| 3.4.2 内镗杆外表面减振槽数量对双层镗杆减振效果的影响 |
| 3.4.3 四种不同的内镗杆减振槽分布结构 |
| 3.4.4 对四种分布不同的内镗杆减振槽全通道流场域仿真分析 |
| 3.4.5 四种分布不同的内镗杆减振槽动力学模型仿真分析 |
| 3.5 总结 |
| 4.“拉/镗”刀具几何角度对膛线加工影响有限元仿真 |
| 4.1 身管膛线加工总体方案设计 |
| 4.1.1 身管膛线加工过程分析 |
| 4.1.2 膛线加工工艺参数设置 |
| 4.2 确定仿真试验方案 |
| 4.3 有限元分析方法与abaqus介绍 |
| 4.3.1 有限元分析过程及原理 |
| 4.3.2 仿真软件—ABAQUS |
| 4.4 建立三维“拉/镗”刀具仿真模型 |
| 4.4.1 建模与装配 |
| 4.4.2 设置材料属性 |
| 4.4.3 设置切屑分离准则及摩擦模型 |
| 4.4.4 设置分析步与相关载荷 |
| 4.4.5 网格划分 |
| 4.5 仿真试验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.基于曲面响应法的刀具几何角度优化研究 |
| 5.1 曲面响应法概述 |
| 5.2 设计曲面响应法正交试验 |
| 5.2.1 Box-Behnken试验设计(BBD) |
| 5.2.2 设计变量和响应变量 |
| 5.3 建立基于曲面响应法的回归模型 |
| 5.3.1 建立模型参数估计 |
| 5.3.2 回归模型检验 |
| 5.3.3 建立预测模型 |
| 5.4 验证曲面响应法预测模型 |
| 5.5 刀具几何角度对响应目标R1、R2的作用规律分析 |
| 5.6 基于预测模型的刀具几何角度优化 |
| 5.7 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）高质量低振动的数控铣削参数优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 切削振动的研究现状 |
| 1.2.2 切削参数优化的研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 第2章 数控铣床振动实验分析和建模 |
| 2.1 振动试验采集系统 |
| 2.1.1 振动试验采集系统建立及组成 |
| 2.1.2 采样频率的确定 |
| 2.2 实验设计方案的确定 |
| 2.2.1 实验设计原理 |
| 2.2.2 试验条件 |
| 2.2.3 实验软件介绍 |
| 2.2.4 实验流程和步骤 |
| 2.2.5 正交试验设计 |
| 2.3 振动时域参量选择 |
| 2.4 实验结果和分析 |
| 2.4.1 实验结果 |
| 2.4.2 切削参数对铣削振动的影响分析 |
| 2.5 数控铣床铣削振动数学建模 |
| 2.5.1 铣削振动数学建模方法 |
| 2.5.2 切削振动数学建模及分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 表面质量实验分析和建模 |
| 3.1 表面质量粗糙度测量 |
| 3.1.1 表面粗糙度评价指标和预测方法 |
| 3.1.2 粗糙度测量设备和结果 |
| 3.2 表面质量实验结果影响分析 |
| 3.3 表面质量应用SPSS软件回归分析及建模 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 铣削参数优化方法 |
| 4.1 多目标粒子群优化算法 |
| 4.1.1 优化问题概述 |
| 4.1.2 多目标粒子群算法概念 |
| 4.1.3 粒子群算法的参数确定 |
| 4.2 建立综合优化模型 |
| 4.2.1 目标函数确定 |
| 4.2.2 综合目标函数确定 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.3 优化结果 |
| 4.4 优化结果分析 |
| 4.5 优化结果验证 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（10）航空铝合金薄壁件切削过程及加工变形仿真分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABCTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 切削力的国内外研究现状 |
| 1.2.1 经验公式模型 |
| 1.2.2 解析法模型 |
| 1.2.3 机械力学模型 |
| 1.2.4 有限元模型 |
| 1.2.5 人工智能预测模型 |
| 1.3 铣削加工变形的研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 第2章 有限元仿真软件介绍及选取 |
| 2.1 有限元基础介绍 |
| 2.2 有限元软件 |
| 2.2.1 DEFORM软件 |
| 2.2.2 AdvantEdge FEA软件 |
| 2.2.3 ABAQUS/CAE软件 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于ABAQUS的三维铣削仿真模型 |
| 3.1 切削有限元仿真的基本流程 |
| 3.1.1 刀具—工件的几何模型 |
| 3.1.2 赋予模型材料属性 |
| 3.1.3 材料的断裂失效模型 |
| 3.1.4 刀具-工件的接触约束 |
| 3.2 切削仿真快速建模插件 |
| 3.2.1 仿真建模插件的基本框架 |
| 3.2.2 切削仿真快速建模插件 |
| 3.3 仿真结果分析 |
| 3.3.1 Mises应力分析 |
| 3.3.2 仿真切屑状态分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 铣削力预测与实验采集 |
| 4.1 人工神经网络 |
| 4.1.1 生物神经元 |
| 4.1.2 人工神经网络 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 |
| 4.2.2 BP神经网络的计算过程 |
| 4.3 优化算法 |
| 4.3.1 遗传算法优化BP神经网络算法(GA-BP) |
| 4.3.2 粒子群优化算法优化BP神经网络算法(PSO-BP) |
| 4.4 铣削力的预测与实验采集 |
| 4.4.1 实验设备及条件 |
| 4.4.2 实验因素与水平 |
| 4.4.3 数据采集与处理 |
| 4.5 铣削力模型的建立与比较 |
| 4.5.1 平均铣削力预测模型的建立 |
| 4.5.2 瞬时铣削力预测模型的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 铝合金薄壁件的加工变形预测 |
| 5.1 走刀路径设计 |
| 5.1.1 几何模型 |
| 5.1.2 走刀路径 |
| 5.1.3 有限元网格模型 |
| 5.2 加工变形有限元仿真模型 |
| 5.2.1 去除材料的仿真模拟 |
| 5.2.2 约束及边界条件的施加 |
| 5.2.3 有限元仿真流程 |
| 5.3 仿真结果分析 |
| 5.3.1 加工变形仿真结果提取 |
| 5.3.2 仿真结果分析 |
| 5.3.3 铣削起始点不同的结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、如何解决刀具振动问题(一)（论文参考文献）
- [1]柱面微透镜阵列的超精密车削技术研究[D]. 雷茸粮. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021(08)
- [2]外圆车削TC4钛合金再生型颤振预测及抑制[D]. 李绍朋. 山东建筑大学, 2021
- [3]薄壁筒工件车削颤振稳定性分析[D]. 王昱昊. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]考虑数据完全性的刀具剩余寿命预测及其约束下的作业车间调度研究[D]. 李海. 电子科技大学, 2021
- [5]基于深度学习的刀具磨损状态识别方法研究[D]. 吴志元. 重庆交通大学, 2021
- [6]基于CAE的不同铣削参数下加工振动分析[D]. 葛振伟. 山东大学, 2020(02)
- [7]深孔钻削刀具振动抑制的优化控制方法[D]. 曹帅. 西安理工大学, 2020(01)
- [8]膛线加工刀具系统结构设计与工艺研究[D]. 贾凯. 中北大学, 2020(11)
- [9]高质量低振动的数控铣削参数优化方法研究[D]. 周云峰. 延边大学, 2020(05)
- [10]航空铝合金薄壁件切削过程及加工变形仿真分析[D]. 马伟. 吉林大学, 2020(08)