基于SFS-SVR的高速铣削刀具剩余使用寿命预测

在高速铣削加工中,为了判断更换刀具的最佳时间,迫切地需要对刀具的剩余使用寿命进行准确地预测,但预测中常常会存在历史数据不足的问题.因此,本文提出了一种解决小样本空间的刀具剩余使用寿命预测方法.该方法基于支持向量回归(SVR)方法,通过随机分形搜索(SFS)算法优化模型中的关键参数.相比于传统方法,本文所采用的方法可获得更优的模型参数和更快的收敛速度.最后,将所采用的方法与隐马尔可夫模型(HMM)方法进行比较,平均精确度由0.6277提高至0.8199,为刀具的更换提供了可靠的参考.

基于可靠性的GH4169车削参数优化

为了保证刀具寿命的同时尽可能地提高加工效率,对切削参数进行优化至关重要.因此,建立了车削过程中的刀具磨损模型,可用于预测多种切削条件下任意时刻的刀具磨损量,从而推导出刀具寿命模型.考虑不确定性参数对车削加工的影响,建立了基于可靠性的车削优化模型,并采用序列优化与可靠性评估方法对优化模型进行求解以获得最优切削参数.最后,通过实例验证了该方法在高温镍基合金GH4169车削参数优化中的优势和可行性.