基于Copula函数的铣削表面粗糙度预测研究

发布时间：2020-04-07 20:42

【摘要】：智能加工作为智能制造的关键技术,需要对机械加工过程实时在线监测,采集切削力、振动、声发射、温度等检测信号,提取相关特征,对切削过程的状态进行判定,并能对加工质量、刀具耐用度和工艺系统的稳定性进行预测,进而调整切削参数来实现智能控制。本文以微量润滑铣削45钢为实验对象,提出了基于Copula函数和神经网络的表面粗糙度预测方法,主要研究工作如下:(1)综述了表面粗糙度的预测方法和Copula函数的应用的国内外研究现状,阐述了相关性的基本概念及分析方法,比较了Copula函数方法与传统相关性分析方法的特点,分析了将Copula函数应用于切削加工相关性分析的可行性。(2)搭建MQL铣削实验平台,分析了切削用量对各切削分力及切削合力、振动和表面粗糙度的作用,发现除了轴向力,切削速度、每齿进给量和切削深度对切削合力、径向力、切向力、振动和表面粗糙度的影响变化趋势基本一致。(3)选择五种Copula函数,拟合了切削分力与表面粗糙度、振动与表面粗糙度的样本数据。对五种Copula函数进行优选,并推导出Kendall秩相关系数描述整体相关性。采用基于ClaytonGumbel的混合Copula函数的尾部相关系数,描述尾部相关性。结果表明切削力和表面粗糙度、振动和表面粗糙度的上尾相关程度较大,下尾相关程度趋近于0。(4)提出了三种Copula函数(单一二维、单一三维和混合)及两种神经网络(BP算法和Copula EDA-BP混合算法)的表面粗糙度预测方法,并通过实验验证,结果表明基于混合Copula函数的预测方法和基于Copula EDA-BP混合算法的神经网络预测方法效果最好。
【图文】：

图 1.1 智能加工流程[5]Fig.1.1 Intelligent machining process工件表面质量的在线监测作为智能加工技术的内容之一，，能够很好的解决传统加工方法存在的一些问题。文献[6]研究表明，表面质量在线监测技术能够生成一个或者

图 1.2 轮廓算术平均偏差 Ra[11]Fig.1.2Arithmetical mean deviation of the profile Ra观不平十点高度 Rz度 l 内，轮廓上 5 个最高点和 5 个最低点相对于中线的均值和
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG54;TP183

【参考文献】

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本文编号：2618366