基于Wiener过程的铝合金铣削表面精度寿命预测

发布时间：2017-08-10 00:21

  本文关键词：基于Wiener过程的铝合金铣削表面精度寿命预测

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【摘要】：随着我国工业技术的高速发展,对数控机床加工精度及精度保持性的要求日益增高。数控机床加工精度受多种因素影响,而加工表面精度是数控机床加工精度的直接体现。因此本文以数控机床加工表面粗糙度来反映数控机床的加工表面精度,以其寿命来反映精度保持性,并以铝合金铣削加工为例展开研究。本文首先通过铣削加工切削参数单因素试验及方差分析、因素—指标关系趋势图分析得到各个切削参数与加工件表面粗糙度、加工时间的关系曲线,确定各个切削参数的最佳取值范围。考虑到各个切削参数之间的相互影响,引入正交试验并进行极差分析与方差分析,确定加工表面精度的影响因素排序,为后续的加工表面精度预测模型的研究提供基础。其次,加工表面精度预测模型建立。应用最小二乘法对指数回归预测模型进行参数估计,进一步基于逐步回归分析方法对多元二次回归方程结构的预测模型进行参数估计,采用F显著性检验及残差分析检验各模型的拟合效果,通过平均累积误差与误差面积法进行模型优选,确定加工表面精度预测模型。最后,基于Wiener退化过程进行数控铣削加工表面精度寿命预测研究。针对铣削加工表面粗糙度时变特征,定义加工表面精度退化量并构建加工表面精度寿命及剩余寿命模型,引入极大似然估计法进行参数估计。基于加工表面精度预测模型求解预测值的置信区间,并以其置信区间的上限定义为其加工表面精度的失效阈值,从而构建基于失效阈值函数的加工表面精度寿命及剩余寿命模型。
【关键词】：Wiener过程 铝合金 铣削加工 表面精度 表面粗糙度
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG547
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 加工表面精度预测国内外研究现状10-11
• 1.2.2 性能退化模型在精度寿命预测中应用现状11-13
• 1.3 研究内容13-15
• 第2章 铝合金铣削加工表面精度影响因素分析15-37
• 2.1 铝合金铣削加工的试验条件15-18
• 2.2 切削参数单影响因素试验及数据分析18-26
• 2.2.1 切削参数单因素试验过程记录19-20
• 2.2.2 各切削参数对加工表面精度影响的显著性分析20-23
• 2.2.3 基于单因素-指标关系曲线确定切削参数取值范围23-26
• 2.3 影响因素交互作用试验及分析26-28
• 2.4 基于正交试验的铣削加工表面精度综合影响因素分析28-35
• 2.4.1 基于正交方法的多因素试验设计及试验数据29-32
• 2.4.2 加工表面精度的综合影响因素分析32-35
• 2.5 本章小结35-37
• 第3章 铝合金铣削加工表面精度预测模型37-49
• 3.1 铝合金铣削表面精度预测模型选择37-38
• 3.2 基于指数关系的表面精度预测模型38-43
• 3.2.1 指数关系模型的结构38-39
• 3.2.2 基于回归分析的参数估计39
• 3.2.3 参数的最小二乘估算39-41
• 3.2.4 基于指数关系模型的拟合检验41-43
• 3.3 基于多元二次回归方程的表面粗糙度预测模型43-45
• 3.3.1 变换为多元线性回归方程进行参数估计43-44
• 3.3.2 基于逐步回归分析法拟合模型44
• 3.3.3 回归系数的显著性检验44-45
• 3.4 表面精度预测模型的对比和优选45-47
• 3.4.1 回归方程的残差分析45-46
• 3.4.2 加工表面精度预测模型的优选46-47
• 3.5 本章小结47-49
• 第4章 基于Wiener过程的铝合金铣削表面精度寿命预测研究49-63
• 4.1 基于Wiener过程的加工表面精度寿命预测研究步骤49-50
• 4.2 基于Wiener过程构建加工表面精度退化模型50-51
• 4.3 基于失效阈值函数及Wiener过程的加工表面精度寿命预测模型51-57
• 4.3.1 常量失效阈值下加工表面精度寿命预测模型51-53
• 4.3.2 基于切削参数的加工表面精度退化量失效阈值模型53-56
• 4.3.3 基于失效阈值函数的加工表面精度寿命预测模型56-57
• 4.4 铝合金铣削加工表面精度退化及寿命预测的实例分析57-60
• 4.4.1 铝合金铣削加工表面精度退化试验数据采集57-58
• 4.4.2 铝合金铣削加工表面精度退化建模58-59
• 4.4.3 基于切削参数的数控铣削加工表面精度寿命预测模型59-60
• 4.5 本章小结60-63
• 第5章 结论与展望63-65
• 5.1 结论63-64
• 5.2 展望64-65
• 参考文献65-71
• 附表71-75
• 作者简介及在学期间所获得的科研成果75-76
• 致谢76

【参考文献】

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本文编号：648016