[发明专利]一种基于加工让刀变形约束的航发机匣工艺参数优化方法

说明书

本发明提供一种基于加工让刀变形约束的航发机匣工艺参数优化方法，以切削速度v、进给速度f、切削深度ap作为实验变量，设计仿真实验方案，结合仿真结果的让刀变形d，构建数据集，采用V‑fold交叉验证方法，完成多输入单输出的支持向量回归模型的训练，利用得到的支持向量回归模型来构建种群的所有个体，并基于单目标遗传优化算法，以让刀变形作为约束条件，求解优化设计模型，得到满足让刀变形最小的加工工艺参数组合。本发明通过少量的实验样本，快速选择出满足最小让刀变形目标条件的最优加工工艺参数组合，有利于提高机匣的加工质量。

技术领域

本发明涉及机匣加工技术领域，尤其涉及一种针对航发机匣加工变形所提出的工艺参数优化方法。

背景技术

航空发动机燃烧室机匣壳体型面呈现明显的薄壁特征，由于刚性较差，薄壁结构件容易产生加工变形。随着车削过程的进行，工步由粗加工、半精加工到精加工，切削深度也在逐渐的减少。精加工中的让刀变形现象会在较小的切削深度下产生显著影响，具体表现为切削过程中刀具的刚性较好，机匣壳体型面的刚性较差，由于切削力的作用，刀具对工件的挤压使工件产生弹性变形，因此刀具在理论走刀路径下无法完成理论切削深度。在切削完成后，工件的弹性变形恢复，会造成走刀路径上的实际壁厚值大于理论壁厚，这就是让刀变形现象。设计合适的加工工艺参数对于减小让刀变形有着重要的意义。

传统的机匣加工工艺参数选择是通过人工设计大量的实验方案，获取大量的实验数据来分析工艺参数的影响趋势，进而指导加工。当机匣加工工艺参数的范围较广的情况下，传统方法无法快速准确地找到符合条件的最优工艺参数组合。为了提高机匣的加工质量，减少确定工艺参数需要的时间，使其满足工业需求，对机匣加工工艺参数进行快速优化选择就很有必要。

机匣加工工艺参数选择问题是一个典型的多输入单输出优化问题。在此类问题中，通过设定一定的迭代次数，目标函数的值最终达到收敛，即能够直接选择出一组工艺参数组合使得目标函数达到最大值或者最小值。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中无法快速准确地确定机匣加工工艺参数的缺陷，提供一种基于加工让刀变形约束的航发机匣工艺参数优化方法，对机匣加工工艺参数进行快速优化选择，减少确定工艺参数需要的时间，可以有效提高机匣的加工质量和效率。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明实施例提供一种机匣加工最优工艺参数选择方法，包括以下步骤：

S1、以切削速度v、进给速度f、切削深度ap作为实验变量，设计仿真实验方案，结合仿真结果让刀变形d，构建数据集；

S2、以数据集中切削速度v、进给速度f、切削深度ap作为模型输入，以让刀变形d作为模型输出，采用V-fold交叉验证方法，完成多输入单输出的支持向量回归模型的训练；

S3、确定决策向量的上下限，在决策向量范围内，初始化种群，利用已训练好的支持向量回归模型来预测种群的所有个体，输出每个个体对应的让刀变形d；

S4、选取目标函数和确定约束条件，建立机匣加工工艺参数的优化设计模型，基于单目标遗传优化算法求解优化设计模型，得到满足让刀变形最小的加工工艺参数组合。

接上述技术方案，步骤S1中的仿真实验方案是指正交实验设计。

接上述技术方案，步骤S2中采用V-fold交叉验证方法，完成多输入单输出的支持向量回归模型的训练，包括以下步骤：

S21、将步骤S1中构建的数据集随机分为V份，每次选取V-1份数据集作为训练数据集，剩下的1份数据集作为交叉验证集，完成V-fold数据划分；

S22、以径向基函数组合来构建支持向量回归模型的核函数；