侧铣加工刀具回转轮廓误差预测技术研究

在侧铣加工中,刀具磨损和变形引起的刀具回转轮廓误差在实际加工前难以准确预测。提出一种工件形状刀具轮廓映射的辨识试验方法来获取加工过程刀具回转轮廓误差,并通过多因素正交试验获取了不同工况下刀具回转轮廓误差数据库。基于误差数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术建立了刀具回转轮廓误差预测模型。运用遗传算法优化对所提模型有重要影响的核函数参数和错误惩罚因子,建立了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)模型,并与未经遗传算法优化的LS-SVM模型进行了对比,试验结果表明,GA-LS-SVM预测模型能更好地适用于刀具回转轮廓误差预测。

基于刀具跳动误差的五轴侧铣加工精度预测模型构建

五轴侧铣加工时,刀具跳动引起的回转轮廓误差会影响工件表面加工精度。在现有刀位轨迹误差预测模型基础上,引入刀具回转轮廓误差建立了一种新的综合误差预测模型,由该模型可以计算得到加工表面刀触点分布,实现加工表面重构从而进行加工精度预测。针对刀具跳动误差难以测量的情况,设计了一种试验方法,从而精准地获取刀具误差参数,并用于模型计算。通过对比试验验证了该预测模型的有效性。