第2期 2017年2月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)02013004
D0I:10.13462/j.cnki.mmtamt.2017.02.033
结合面接触参数与加工工艺参数
非线性关系特性分析
田杨
（辽宁工程职业学院科研处，辽宁铁岭112000）
No.2 Feb.2017
摘要：为了揭示加工工艺参数与结合面接触参数非线性关系，首先以加工工艺参数为输入层，以结合面表面形貌参数为输出层，建立了基于深度信念网的表面形貌预测模型，然后应用预测结果采用分形理论建立了结合面参数模型，最后分析了铣削工艺参数、磨削工艺参数对结合面接触参数的影响规律。应用预测模型可实现任意输入加工工艺参数即可获得高精度的结合面接触参数，建立的结合面接触参数与加工工艺参数非线性预测模型，为指导结合面加工工艺参数选择、优化提供了理论基础。
关键词：深度信念网；结合面：非线性；工艺参数
中图分类号：TH162；TG506
文献标识码：A
Research on Nonlinear Relationship between Contact Parameters
and Machining Process Parameters
TIANYang
(Department of Research, Liaoning Engineering Vocational College, Tieling Liaoning 112000, China)
Abstract : The objective of this paper is to reveal the nonlinear relationship between the process parameters and the contact parameters of the joint surface. First the prediction model based on the deep belief network is established by using the processing parameters as the input layer and the surface topography parameters as the output layer. Then the fractal theory is used to set up the parameters of the joint surface based on the predic-tion results. Finally the influences of cutting parameters and grinding parameters on the contact parameters ee phy on joint surface could be obtained by arbitrarily inputting machining parameters. Through the establish-ment of the joint surface contact parameters and processing parameters of nonlinear prediction model, which
provides a theoretical basis for guiding the selection and optimization of processing technology. Key words: deep belief network deep;joint surface;nonlinear;process parameters
0引言
机械结构中零部件、组件之间接触面即为结合面。结合面存在的接触刚度是机械结构整体刚度的重要组成部分，在力封闭链各联接部件之间若某个结合面接触刚度低，其它构件刚度再高也会失去意义[14]，结合面的表面形貌无疑是影响其静动特性的关键因素，因此国内外学者针对表面形貌参数的获取进行广大量的研究。赵厚伟等利用图形矩阵变换原理和矢量运算法则，推导出球头铣刀相对于工件的运动轨迹方程，建立了基于BP神经网络的三维表面形预测模型[5]。La vermhe等借助著名的N-buffer方法，提出五轴铣削加工中可适应进给速率变化的环形铣刀加工表面形貌伤真模型，通过仿真模型和试验验证，研究了切削参数对表面形貌及其表征参数的影响[。Asilturk等通过用涂层硬质合金刀具车削AISI1040钢的试验，运用神经
网络和多元回归方法分别建立了表面粗糙度预测模型，结果证明神经网络法预测表面粗糙度的效果比多元回归法好汀。ZAIN等通过不同刀具铣削钛合金的试验，借助人工神经网络建立了表面粗糙度预测模型基于此模型，分析了切削参数对表面粗糙度的影响* 陈廉清等建立了基于遗传算法－反向传播网络结构的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型[9]
综上所述，目前针对加工表面形貌的研究主要从表面形貌的重构和粗糙度的预测方面开展的，没有建立起表面形貌参数与结合面接触参数之间的关系。由于分形维数D和分形粗糙度参数G两个参数可以表征出结合面表面形貌的特征，且根据分形理论可实现结合面接触参数的应用，所以本文通过深度信念网建立搭建加工工艺参数与表面形貌参数预测模型，通过分形方法推导结合面参数具体实现过程，最终建立起结合面接触参数与加工工艺参数非线性关系，从而分析广铣削工艺参
收稿日期：2016-03-11;修回日期：2016-04-14
*基金项目：辽宁省教育厅科学研究一般项目（L2014589）；辽宁省教育厅科学研究一般项目（1.2015226）
作者简务数播0—），男，辽宁调兵山人，辽宁工程职业学院科研处副教投，博士，研究方向为数字化设计与制造，（E－mail)remlove@163.
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