【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及刀頭參數優化，具體為一種立銑刀刀頭參數優化方法、系統及立銑刀。
技術介紹
1、優化立銑刀刀頭參數的方法旨在通過調整切削條件和刀具參數，以提高加工效率、降低成本并改善加工質量，以前立銑刀刀頭參數優化方法主要基于操作工的經驗和直覺，操作工根據過去的經驗和感覺來選擇切削參數，如切削速度、進給速度和切削深度。雖然這種方法簡單易行，但受限于操作工的個人經驗和主觀判斷，無法充分利用數據和科學方法，隨著數控技術的發展，試錯法逐漸被引入立銑刀刀頭參數優化過程中，通過反復試驗和調整切削條件，觀察加工結果并進行調整，以找到最佳的刀具參數組合。盡管這種方法比經驗法更系統化，但仍然需要大量的試驗和時間成本。
2、現有技術中，在立銑刀刀頭參數的優化過程中，當只考慮加工質量時，在滿足刀頭參數的最優時，工件的加工效率會受到影響，當只考慮加工效率時，在滿足刀頭參數的最優時，工件的加工質量會受到影響，往往加工質量和加工效率相互矛盾。因此在對刀頭參數的優化時，工件的加工質量和加工效率之間的平衡點很難獲得，從而很難獲得最優的刀頭參數。
3、基于此，本申請設計改進了一種可以在加工質量和加工效率之間快速準確找到平衡點，獲得最優的刀頭參數的立銑刀刀頭參數優化方法、系統及立銑刀。
4、在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種立銑刀刀頭參數優化方法
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種立銑刀刀頭參數優化方法，具體步驟包括：
4、s1.采集立銑刀的刀頭參數和加工參數，所述立銑刀的刀頭參數包括刃口半徑、刀尖半徑和刀尖角度，所述立銑刀的加工參數包括切削速度、進給速度和切削深度；
5、s2.將采集的所述立銑刀的切削速度、進給速度和切削深度，以及所述切削速度、進給速度和切削深度的中心數值組合，通過box-behnken算法構建實驗模型；
6、s3.在所述模型中輸入切削速度、進給速度和切削深度，以及所述切削速度、進給速度和切削深度的中心數值組合，獲取實驗數據，并根據所述實驗數據，建立回歸模型，以所述回歸方程為目標函數，分別獲取立銑刀的加工質量和加工效率的最優值；
7、s4.根據加工質量的最優值、加工效率的最優值和刃口半徑、刀尖半徑、刀尖角度的關系，分別構建數學模型，獲取加工質量的目標函數和加工效率的目標函數，并根據加工質量的最優值獲取工件加工時允許的粗糙度的最大值，根據加工效率的最優值獲取工件加工時間的最長值；
8、s5.根據所述加工質量的目標函數、加工效率的目標函數、表面粗糙度的最大值和加工時間的最長值，利用遺傳算法獲取滿足表面粗糙度的最大值時的加工質量的目標函數，獲取滿足加工時間的最長值時的加工效率的目標函數，并通過迭代優化，當滿足預先設置的迭代次數時，輸出刃口半徑、刀尖半徑和刀尖角度的最優組合。
9、進一步地，在步驟s2中，通過box-behnken算法構建實驗模型的過程如下：
10、確定參數范圍：確定切削速度、進給速度和切削深度的范圍，即切削速度為，進給速度為，切削深度為,切削速度、進給速度和切削深度均有低、中、高三個水平；
11、確定中心水平值：在每個參數的范圍內，選擇一個中心水平值作為參考點，通常選取參數范圍的中間值作為中心點，即切削速度的中心水平值為75m/min，進給速度為1.0mm/rev，切削深度為5?mm；
12、構建實驗點：根據box-behnken算法，生成一系列實驗點，算法基于每個參數的范圍和中心水平值，去除中心點和可能會導致奇點的組合，原實驗點數為216個，在參數空間中均勻選擇實驗點，由于每個參數有3個水平，則新實驗點數為27個；
13、生成實驗矩陣：對于每個新實驗點，記錄對應的切削速度、進給速度和切削深度的數值，并將它們組織成一個實驗矩陣，將其表示為27×3的實驗矩陣，其中，行表示組合數，列表示對應的切削速度、進給速度和切削深度的不同數值。
14、進一步地，在步驟s3中，所述目標函數模型的構建過程如下：
15、實驗矩陣共有25組數據，采集其中的15組實驗，根據15組工件的切削速度、進給速度、切削深度和加工質量、加工效率的關系得到回歸方程，以所述回歸方程為目標函數，獲取加工質量和加工效率的最優值，依據的公式如下：
16、
17、
18、其中，為加工質量，為加工效率，為截距，為的系數，為的系數，為參數交互作用的系數，為第個參數的水平值，為第個參數的水平值，為參數的個數，為誤差項，，且。
19、進一步地，根據所述加工質量的最優值、加工效率的最優值和刃口半徑、刀尖半徑、刀尖角度的關系，分別構建數學模型，獲取加工質量的目標函數和加工效率的目標函數，依據的公式如下：
20、
21、
22、其中，為加工質量的目標函數，為加工質量的最優值，為刃口半徑、刀尖半徑和刀尖角度對加工質量的影響的目標函數，為加工效率的目標函數，為加工效率的最優值，為刃口半徑、刀尖半徑和刀尖角度對加工效率的影響的目標函數。
23、進一步地，在步驟s4中，根據加工質量獲取工件加工時允許的粗糙度，依據的公式如下：
24、
25、其中，為工件加工時允許的粗糙度，為加工質量的數值，為系數，當加工質量達到最優值時，工件加工時允許的粗糙度的最大值為；
26、根據加工效率獲取工件加工時間，依據的公式如下：
27、
28、其中，為工件加工時間，為工件加工效率，為系數，當加工效率的最優值達到時，工件加工時間的最長值為。
29、一種立銑刀刀頭參數優化系統，所述系統用于執行上述任一項所述的立銑刀刀頭參數優化方法，包括：
30、數據采集模塊，用于采集立銑刀的刀頭參數和加工參數，所述立銑刀的刀頭參數包括刃口半徑、刀尖半徑和刀尖角度，所述立銑刀的加工參數包括切削速度、進給速度和切削深度；
31、數據處理模塊，用于將采集的所述立銑刀的切削速度、進給速度和切削深度，以及所述切削速度、進給速度和切削深度的中心數值組合，通過box-behnken算法構建實驗模型；
32、數據分析模塊，用于在所述模型中輸入切削速度、進給速度和切削深度，以及所述切削速度、進給速度和切削深度的中心數值組合，獲取實驗數據，并根據所述實驗數據，建立回歸模型，以所述回歸方程為目標函數，分別獲取立銑刀的加工質量和加工效率的最優值；
33、映射模塊，用于根據所述加工質量的最優值、加工效率的最優值和刃口半徑、刀尖半徑、刀尖角度的關系，分別構建數學模型，獲取加工質量的目標函數和加工效率的目標函數，并根據所述加工質量的最優值獲取工件加工時本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據權利要求1所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟S2中，通過Box-Behnken算法構建實驗模型的過程如下：
3.根據權利要求2所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟S3中，所述目標函數模型的構建過程如下：
4.根據權利要求1所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟S4中，根據所述加工質量的最優值、加工效率的最優值和刃口半徑、刀尖半徑、刀尖角度的關系，分別構建數學模型，獲取加工質量的目標函數和加工效率的目標函數，依據的公式如下：
5.根據權利要求1所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟S4中，根據加工質量獲取工件加工時允許的粗糙度，依據的公式如下：
6.一種立銑刀刀頭參數優化系統，所述系統用于執行權利要求1-5任一項所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，包括：
7.一種立銑刀，其特征在于，所述立銑刀的參數采用權利要求1-5任一項所述的立銑刀刀頭參數優化方法生成。
【技術特征摘要】
1.一種立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，具體步驟包括：
2.根據權利要求1所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟s2中，通過box-behnken算法構建實驗模型的過程如下：
3.根據權利要求2所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟s3中，所述目標函數模型的構建過程如下：
4.根據權利要求1所述的立銑刀刀頭參數優化方法，其特征在于，在步驟s4中，根據所述加工質量的最優值、加工效率的最優值和刃口半徑、刀尖半徑、刀尖角...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姜志鵬，賈禹鑫，劉獻禮，王銘澤，劉超，黃志鵬，史有恒，
申請(專利權)人：哈爾濱理工大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。