【摘 要】
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叠层材料进行钻削加工时,材料的特殊性使得钻头磨损十分剧烈对加工件质量产生很大的影响。因此,准确的判断出钻头在加工过程中的磨损状态是保证加工质量的关键。本文根据叠层材料钻削加工的特点,对钻头磨损机理与刀具监测技术进行理论分析,选取声发射信号和温度信号作为钻头磨损的监测信号,搭建实验平台进行实验,采集对钻头全寿命周期的加工信号。其次使用小波包分解算法对声发射信号进行四层分解提取出相关能量特征值;将转速
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叠层材料进行钻削加工时,材料的特殊性使得钻头磨损十分剧烈对加工件质量产生很大的影响。因此,准确的判断出钻头在加工过程中的磨损状态是保证加工质量的关键。本文根据叠层材料钻削加工的特点,对钻头磨损机理与刀具监测技术进行理论分析,选取声发射信号和温度信号作为钻头磨损的监测信号,搭建实验平台进行实验,采集对钻头全寿命周期的加工信号。其次使用小波包分解算法对声发射信号进行四层分解提取出相关能量特征值;将转速、进给量、振幅、平均温度、频带能量特征值组成特征向量,利用主元分析法对特征向量进行处理,得到监测模型的输入向量。最后选用BP和LVQ神经网络建立刀具磨损监测模型,并使用遗传算法及其改进算法对刀具磨损监测模型的初始参数进行优化,以提高模型的运算速度与预测精度。实验结果表明:LVQ网络模型相比BP网络模型运算速度提升2.3倍,精度提高7.5%,更适合作为钻头的刀具磨损状态监测模型;利用退火式变异改进的遗传算法对其优化后模型的稳定性变好,同时训练速度提升7.2倍,精度提高12.5%,能够更好的实现刀具磨损状态在线监测。
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