鈦合金車削參數(shù)優(yōu)化與表面形貌研究.pdf

1、壓氣機盤作為航空發(fā)動機的核心零部件之一，其加工精度是保障發(fā)動機安全運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵，壓氣機盤常選用鈦合金等難加工材料制造而成，且生產(chǎn)過程工藝復(fù)雜。因此，在保證生產(chǎn)效率的前提下，提高壓氣機盤的加工質(zhì)量成為亟需解決的難點問題。
　　本文針對鈦合金車削加工問題，運用嵌套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和多目標(biāo)教與學(xué)優(yōu)化相結(jié)合的方式，獲得了Pareto最優(yōu)切削參數(shù)集，實現(xiàn)了加工參數(shù)的合理選擇。同時，本文分析了軸向相對振動下，端面車削表面形貌的成型過程，通過零件三維

2、表面形貌仿真，全局性的評價零件表面質(zhì)量。論文完成的主要工作及取得的主要成果如下：
　?。?）鈦合金切削加工實驗研究。基于BBD響應(yīng)曲面設(shè)計原理進行了鈦合金切削加工實驗，建立了切削參數(shù)與表面粗糙度之間的響應(yīng)曲面模型，通過方差分析研究了切削參數(shù)對表面粗糙度的影響。同時，建立了切削參數(shù)、切削力、刀具振動與表面粗糙度之間的線性回歸模型，通過相關(guān)性分析，研究了各因素與表面粗糙度之間的關(guān)系。
　?。?）基于嵌套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面粗糙度預(yù)測模

3、型。提出了一種高精度的嵌套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，并使用該方法建立表面粗糙度預(yù)測模型。該模型僅以切削參數(shù)為輸入變量，且在模型中考慮了切削力、刀具振動、切削參數(shù)的影響，在提高預(yù)測精度的同時，也能很好的適用于切削參數(shù)優(yōu)化問題。為了驗證該模型的正確性，對比分析了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、響應(yīng)曲面模型以及線性回歸模型的擬合能力和泛化能力。不同模型的對比結(jié)果表明，嵌套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型相比于其他模型更具有優(yōu)越性。
　?。?）基于多目標(biāo)教與學(xué)優(yōu)化算法的切

4、削參數(shù)優(yōu)化。提出了改進的基于擁擠距離的快速非支配解多目標(biāo)教與學(xué)優(yōu)化算法，結(jié)合已建立的嵌套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以最大材料去除率、最小表面粗糙度為優(yōu)化目標(biāo)，建立了切削參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化模型；運用本文所提出的優(yōu)化算法，求解了該優(yōu)化模型。優(yōu)化結(jié)果表明該方法能夠有效尋找均勻分布的Pareto最優(yōu)解集，具有很高的工程實踐指導(dǎo)價值。
　?。?）零件表面三維形貌仿真與紋理特征研究。零件表面形貌是刀具輪廓沿著真實走刀軌跡對表面進行刻畫復(fù)映而成。通過研究軸向相