基于人工神经网络的铣削参数优化研究

发布时间：2020-07-10 23:41

【摘要】：近年来,大型复合数控加工中心的出现使得数控加工中的生产时间大大降低,加工效率快速提高。正确合理的选择切削参数,在保证产品质量的前提下,缩短切削加工时间,降低生产成本,提高生产效率是现代加工的主要目标。但是,切削加工过程中,影响切削加工时间的因素有很多,比如切削速度、进给量、背吃刀量、切削宽度、刀具、夹具、形位精度、表面粗糙度等。因此,本文运用现代切削理论,建立数控铣削加工切削参数优化的数学模型,并利用数学方法和仿真软件对加工参数进行优化,寻求铣削加工参数的最优组合。通过对三维交流伺服闭环数控工作台的机床结构、运动路径、加工参数等的研究,以某仪表盘零件为加工对象,在UG三维建模软件上建立机床、仪表盘模型。基于VERICUT仿真平台构建机床的虚拟仿真加工系统,利用仿真与实验相结合的方法得到加工仪表盘的可靠数据。基于仿真加工和实际加工获得的数据,对人工神经网络进行训练,并对网络进行预测,采用遗传算法对网络输出进行多目标优化,得到了仪表盘加工参数的最优值。本文基于固高科技(深圳)有限公司设计开发的三维交流伺服闭环数控工作台,对仪表类零件进行实体加工。加工结果表明运用人工神经网络对切削参数进行优化能有效缩短切削加工时间、提高切削效率,验证了优化方案的正确性与可靠性。
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG547;TP183

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本文编号：2749617