[发明专利]一种基于可靠性叶瓣图的车削加工颤振预测方法

权利要求书

1.一种基于可靠性叶瓣图的车削加工颤振预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：利用模态力锤对车刀进行激励，获取车刀在模态力锤激励下的振动加速度；

步骤2：根据模态力锤的激振力和车刀在模态力锤激励下的振动加速度获得车床刀尖点位移频响函数；

步骤3：从车刀刀尖点位移频响函数中分析获得主模态参数，包括：模态质量、模态阻尼和模态刚度；

步骤4：多次重复步骤1～步骤3，获得各主模态参数的均值及标准差；

步骤5：采用转速传感器多次测试车床主轴转速Ω，获得车床主轴转速的标准差的均值；

步骤6：按照模态质量、模态阻尼和模态刚度和车床主轴转速的标准差的均值，获得颤振频率的均值和标准差，生成颤振稳定性叶瓣图；

步骤7：以车床主轴转速Ω为横坐标，以切削宽度b为纵坐标，将颤振稳定性叶瓣图形成二维平面(Ω，b)，将该二维平面网格化，计算网格化的二维平面中每一个节点的颤振可靠度，即按照每一节点对应的主轴转速和切削宽度进行加工时不发生颤振的概率值；

步骤7-1：建立车削加工颤振可靠度数学模型，车削加工颤振可靠度是具有模态质量m、模态阻尼c、模态刚度k的车削系统，车削加工颤振可靠度是在给定车床主轴转速Ω和切削宽度b的条件下不发生颤振的概率值；

车削加工颤振可靠度数学模型如下：

Rs=P(gX(X)<0)=∫XRfX(x)dx]]>

其中，R_s为车削加工颤振可靠度，车削颤振可靠性极限状态函数g_X(X)＝b-b_lim，切削宽度极限值g_X(X)是由随机变量X表示的状态函数，X＝(m,c,k,ω)^T，X_R是X空间满足g_X(X)<0的子集，x是X空间的随机变量，K_s为切削力系数，ω为颤振频率；

步骤7-2：利用车削加工颤振可靠度数学模型计算网格化的二维平面中每一个节点的颤振可靠度；

步骤8：根据车削加工颤振可靠度绘制车削加工的可靠性叶瓣图：设定颤振可靠度水平值并在根据该颤振可靠度水平值在可靠性叶瓣图中绘制等高线，该等高线将网格化的二维平面分成两个区域，即得到车削加工的可靠性叶瓣图；

步骤9：根据车削加工的可靠性叶瓣图进行车削加工颤振预测：在车削加工的可靠性叶瓣图中，等高线以下区域的节点对应的主轴转速和切削宽度在车削加工时不发生颤振的概率值大于颤振可靠度水平值，等高线以上区域的节点对应的主轴转速和切削宽度在车削加工时不发生颤振的概率值小于颤振可靠度水平值；

步骤10：进行车削加工过程中，在不同的主轴转速时，按照可靠性叶瓣图中等高线以下切削宽度进行加工。