研讨铣削钛合金铣削加工中刀具磨损状态监测技术

论文导读：损探讨21-272.1铣削加工的原理及特点212.1.1铣削加工原理212.1.2铣削加工特点212.2钛合金T铣削工艺21-232.2.1钛合金T的切削性能21-222.2.2钛合金铣削加工工艺22-232.3刀具磨损指标探讨23-252.3.1刀具磨损历程23-242.3.2刀具磨损形态及磨钝标准24-252.3.3刀具磨损状态划分252.4本章小结25-27第3章刀具磨
摘要：钛合金具有比强度高、耐高温、耐腐蚀性好等优点，被广泛运用于飞行器结构件。但钛合金是典型的难加工材料，在加工历程中刀具的磨损是个突出的不足。刀具的磨损不仅直接影响工件的加工精度和表面质量，还影响到工件的加工成本和生产效率，由此有必要对钛合金铣削中刀具的磨损做出实时监测。本论文以钛合金T为铣削加工对象，探讨在其切削加工中如何建立有效的刀具磨损状态监测系统。选择声发射信号作为监测信号，采集和浅析不同切削条件下刀具的声发射信息。浅析结果显示：声发射信号难以单纯地以时域或频域提取到有效的特点。由此采取参数浅析与局部均值分解相结合的策略，提取信号的振铃计数、均方根、能量计数及局部均值分解后的平均能量值，共同作为能够反映刀具磨损状态的主特点。同时，切削参数在一定程度上也影响着刀具磨损状态的变化，把主轴转速、进给量、轴向切深和径向切深作为辅助特点。利用主元浅析法消除特点向量间的相关性，得出主元数据作为样本数据输入到识别模型中。本论文分别基于BP神经网络和支持向量机建立了刀具磨损状态识别模型，通过实验验证，结果表明：在相同样本的情况下，支持向量机体现出更好的分类性能，不仅测试识别准确率高于BP神经网络，训练时间也显著小于BP神经网络。关键词：钛合金论文铣削论文刀具磨损状态论文BP神经网络论文支持向量机论文
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Abstract7-12
第1章 绪论12-21

1.1 课题探讨的目的和探讨作用12-13

1.2 课题探讨背景13-14

1.3 航空航天用钛合金的切削加工近况14-16

1.3.1 钛合金的类型及机械物理性能15-16

1.3.2 钛合金切削加工性特点16

1.4 刀具状态监测探讨近况16-18

1.4.1 刀具状态监测技术的国内外探讨近况16-17

1.4.2 钛合金加工中刀具状态监测探讨17-18

1.5 刀具磨损状态监测系统18-20

1.5.1 信号采集18-19

1.5.2 特点提取19

1.5.3 状态识别19-20

1.6 本论文的主要探讨内容20-21

第2章 钛合金铣削加工工艺及刀具磨损探讨21-27

2.1 铣削加工的原理及特点21

2.

1.1 铣削加工原理21

2.

1.2 铣削加工特点21

2.2 钛合金 T 铣削工艺21-23

2.1 钛合金 T 的切削性能21-22

2.2 钛合金铣削加工工艺22-23

2.3 刀具磨损指标探讨23-25

2.3.1 刀具磨损历程23-24

2.3.2 刀具磨损形态及磨钝标准24-25

2.3.3 刀具磨损状态划分25

2.4 本章小结25-27

第3章 刀具磨损状态监测系统的建立27-34

3.1 监测信号的确定27-28

3.2 系统硬件组成28-32

3.

2.1 试验机床28

3.

2.2 加工工件和刀具28-29

3.

2.3 声发射传感器和前置放大器29-31

3.

2.4 刀具磨损检测仪31-32

3.3 软件组成32

3.4 实验案例32-33

3.5 本章小结33-34

第4章 声发射信号浅析及特点提取34-49

4.1 参数浅析34-36

4.2 时域浅析36-37

4.3 频域浅析37-39

4.

3.1 傅里叶变换37-38

4.

3.2 频域特点38-39

4.4 局部均值分解39-44

4.1 局部均值分解的策略原理40-42

4.2 特点提取42-44

4.5 主元浅析44-48

4.5.1 主元浅析的基本原理44-46

4.5.2 基于主元浅析的特点提取46-48

4.6 本章小结48-49

第5章 基于 BP 神经网络和 SVM 的刀具磨损状态识别49-62

5.1 BP 神经网络49-54

5.

1.1 BP 网络模型及结构49-50

5.

1.2 BP 神经网络算法50-52

5.

1.3 BP 神经网络的设计52-54

5.2 基于 BP 神经网络的刀具磨损状态识别54-55

5.3 支持向量机55-60

5.

3.1 VC 维55-56

5.

3.2 推广性的界56-57

5.

3.3 结构风险最小化原则57

5.

3.4 SVM 原理57-59

5.

3.5 SVM 参数和核函数的确定59-60

5.4 基于 SVM 的刀具磨损状态识别论文导读：605.5验证SVM的有效性60-615.6本章小结61-62结论62-64参考文献64-68致谢68-69攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文69上一页12
60

5.5 验证 SVM 的有效性60-61

5.6 本章小结61-62

结论62-64
参考文献64-68
致谢68-69
攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文69