【摘 要】
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大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,可以解决工件表面质量差的问题。首先,比较机器学习与回归方式的拟合误差,选用精确性更高的机器学习方法建立了切削力和切削温度的预测模型。其次,采用不同的群智能算法对优化目标进行求解,比较不同算法的求解性能,选择人工蜂群算法的优化结果为最优参数组合。最后,对不同切削方案得到的工件表面粗糙度进
【机 构】
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哈尔滨理工大学高效切削及刀具国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51575148),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(KYYWF-0349)。
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大螺距螺杆在精加工的过程中,其径向切深大,参与切削的切削刃长,进给速度大,使其切削力数十倍增加,造成刀具振动剧烈,热力耦合场不稳定,加剧了刀具的磨损,刀具的振动和磨损是造成工件表面质量劣化的主要原因。通过进行切削优化的研究,可以解决工件表面质量差的问题。首先,比较机器学习与回归方式的拟合误差,选用精确性更高的机器学习方法建立了切削力和切削温度的预测模型。其次,采用不同的群智能算法对优化目标进行求解,比较不同算法的求解性能,选择人工蜂群算法的优化结果为最优参数组合。最后,对不同切削方案得到的工件表面粗糙度进
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