基于SVR-GA算法的广义加工空间机床切削稳定性预测与优化研究

论文摘要

针对机床零件加工位置和进给方向不确定造成刀尖频响函数变化,导致切削稳定性叶瓣图与无颤振工艺参数预测具有不确定性问题,提出一种耦合支持向量回归机(SVR)与遗传算法(GA)的切削稳定性预测与优化方法。该方法采用锤击法模态实验和空间坐标变换,获取样本空间不同加工位置与进给方向的刀尖频响函数;进而结合传统切削稳定性预测方法构建以各向运动部件位移、进给角度、主轴转速、切削宽度、每齿进给量为输入的极限切削深度SVR预测模型;采用该SVR模型作为切削稳定性约束建立材料切除率优化模型,通过遗传算法求解各运动轴位移、进给角度与切削参数的最优配置。以某型加工中心展开实例研究,实验结果表明获取的优化配置能实现稳定切削,验证了该方法的有效性。

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类型: 期刊论文

作者: 邓聪颖,冯义,魏博,苗建国,杨凯

关键词: 加工位置,进给方向,切削稳定性,支持向量回归机,遗传算法

来源: 仪器仪表学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺

单位: 重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆大学机械工程学院,四川大学空天科学与工程学院

基金: 国家自然科学基金(51705058),中国博士后科学基金(2018M633314),重庆市基础科学与前沿技术项目(cstc2017jcyjAX0005),重庆市博士后科研项目(XmT2018040)资助

分类号: TG501

DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905415

页码: 227-236

总页数: 10

文件大小: 3204K

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标签：加工位置论文;  进给方向论文;  切削稳定性论文;  支持向量回归机论文;  遗传算法论文;