[发明专利]一种铣削加工表面形貌预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种铣削加工表面形貌预测方法。

背景技术

铣削加工表面形貌直接影响零件的加工精度和质量，系统深入地研究铣削加工表面生成的内涵，成为铣削加工技术的重要研究内容之一。在加工过程中，工件的表面形貌与刀具几何特征及切削力诱导的刀具相对工件的偏移密切相关。

目前主要有以下几种铣削加工表面形貌预测方法：(1)根据工艺参数建立工件和刀具的CAD和CAM模型，并利用布尔运算技术获得相应的铣削表面形貌，开发出一套球端铣加工过程模拟系统；(2)建立基于Z向深度工件CAD模型，采用有限数量的线段描述工件，通过这些线段与刀刃线布尔运算确定残高值，从而确定表面形貌及粗糙度；(3)运用两进给方向的残高构造球端铣加工表面的特征线，通过插值的方式获得表面形貌；(4)基于机床运动学模型和广义的切削工具几何模型，建立通用的表面生成模型，此模型考虑刀具的偏心、机床的加工变形、振动和高阶运动对表面生成的影响；(5)运用瞬时切削载荷的解析模型、刀具和工件的几何信息及刀位数据文件预测切削力，并通过布尔运算确定球端铣工件表面形貌和残高；(6)建立刀刃点相对工件的运动学模型，数值求解非线性方程组获得每一点的残高并构造加工表面形貌，运用所提策略分别对球刀和平底端刀铣削过程模拟表面形貌；(7)采用实体建模与布尔运算结合的技术对球端铣过程进行几何模拟并获得加工表面形貌。目前大多数技术运用离散法和插值技术及布尔运算来预测加工表面形貌，鲜有考虑工件位移对表面形貌的影响，切削参数的匹配亟待进一步解决，技术精度也有待提高等。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种铣削加工表面形貌预测方法。

相较于现有技术，本发明基于多元线性回归思想，提出一种新的表面形貌预测方法，进一步解决了切削参数与加工表面形貌的匹配问题。发明主要从铣削表面形貌预测系统的特点角度分析，针对不同的加工实验建立多元线性回归分析预测模型，并利用模型对实验展开了预测，并可推广应用于铣削过程中残余应力、表面硬度和切削力等加工参数的预测，特点在于：(1)显示了表面形貌预测的多输入多输出的系统特性，指出表面形貌预测系统的非线性本质，多元线性回归的泛化能力可以控制表面形貌，为规划刀具路径优化提供了理论基础；(2)结合插值原理和思想，结合线性回归预测模型的特点，采用均匀随机分布的方法差值线性回归预测结果的方法增加预测样本的数量，提高了预测精度和鲁棒性。

附图说明

图1是本发明铣削加工表面形貌预测方法的应用于表面形貌的过程示意图。

图2是本发明铣削加工表面形貌预测方法的步骤流程图。

图3是本发明工件转速与进给速度正交影响下的表面粗糙度示意图。

图4是本发明铣削中残余应力预测结果与实验结果的对比分析示意图。

具体实施方式

下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。

请参阅图1及图2，本发明提供了一种铣削加工表面形貌预测方法。

如图所示，本发明的一种铣削加工表面形貌预测方法采用实验数据计利用线性回归方法预测加工后表面质量参数，结合多元线性回归预测的思路和方法，采用Matlab所提供完善的多元非线性回归与仿真计算的工具箱，建立表面质量预测多元线性回归模型，合并数据后预生成预测模型，并检验模型误差，进而输出最终形貌。

1、表面形貌预测过程

对照图2，过程如下：

步骤1：设定切削参数数据，输入加工参数并获取表面形貌测试结果。

高速切削加工中，影响表面形貌重要的评定标准——粗糙度的因素可以概括为四方面：刀具变量、工件变量、切削参数变量和切削过程变量。这些因素之间存在着相互耦合关系，并且在切削过程中受许多不可控制因素的影响。传统的表面粗糙度实验模型(Tipnis模型)为(1)式：

Ra=cflυkapm]]>(1)式