[发明专利]一种面向加工变形控制的变工况铣削加工夹紧力预测方法

说明书

为了克服现有方法在解决变工况加工夹紧力预测问题方面的不足，且考虑到铣削加工是常用的加工方式，因此本发明提供一种面向加工变形控制的变工况铣削加工夹紧力预测方法。该方法主要包括三方面内容：针对时变工况数据波动性、非线性、冗余性问题，提出利用缺失值补充、小波阈值降噪、数据标准化三个过程对数据预处理，进而实现数据质量的提升；针对时变工况因素动态耦合问题，提出构建基于卷积神经网络(CNN)的特征提取模型，进而实现从多种动态耦合的时变工况数据中自适应提取时变工况特征；针对时变工况因素变化以及夹紧力变化存在的时序相关性问题，提出基于门控循环单元网络(GRU)的夹紧力预测模型，进而实现变工况加工时夹紧力的准确预测。

技术领域

本发明涉及一种面向加工变形控制的变工况铣削加工夹紧力预测方法。

背景技术

如何减少加工变形一直是制造领域的研究难点和热点。随着信息传感技术、计算机技术、驱动技术等技术的发展，基于实时监测数据的浮动装夹方法成为控制加工变形的有效手段。如文献“Moehring H C,Wiederkehr P,Gonzalo O,et al.IntelligentFixtures for the Manufacturing of Low Rigidity Components[J].2017.”“郝小忠.大型结构件浮动装夹自适应加工方法[D].2018”根据夹紧力实时监测数据的变化情况动态调整夹具状态，进而通过不断释放加工残余应力达到降低工件加工变形的目的。但是加工过程工况复杂多变且通常会用到大量的夹具，这种情况下基于监测数据的浮动装夹方法其鲁棒性和自适应性有所欠缺，因此预测变工况加工过程中夹紧力的变化情况是有很大意义的。文献“郑耀辉,王江涛,王明海,等.基于装夹方案的夹紧力及加工变形仿真[J].组合机床与自动化加工技术,2016, 000(012):133-136.”公开了一种利用有限元仿真进行夹紧力大小预测的方法，该方法在综合考虑装夹方式、走刀路径、工件-夹具的接触方式以及辅助支撑的作用的情况下建立了相应的有限元模型，实现了不同压板数量、不同压板接触面积、不同切削路径下夹紧力大小的预测。但是加工过程是一种多工况因素耦合过程，有限元仿真模型一方面难以全面考虑工况因素，另一方面难以对这种非线性变化过程进行建模，因此在不同加工工况下该预测方法存在局限性。

发明内容

为了克服现有方法在解决变工况加工夹紧力预测问题方面的不足，且考虑到铣削加工是常用的加工方式，因此本发明提供一种面向加工变形控制的变工况铣削加工夹紧力预测方法。该方法主要包括四方面内容：针对加工中存在的工况因素多样性问题，提出根据加工性质对工况因素进行统一表达、根据各因素的变化性质将工况因素分为时变工况因素和非时变工况因素；针对时变工况数据波动性、非线性、冗余性问题，提出利用缺失值补充、小波阈值降噪、数据标准化三个过程对数据进行有效的预处理，进而实现数据质量的提升；针对时变工况因素动态耦合问题，提出构建基于卷积神经网络(CNN)的时变工况特征提取模型，进而实现从多种动态耦合的时变工况数据中自适应提取高维敏感的时变工况特征；针对时变工况因素变化以及夹紧力变化存在的时序相关性问题，提出构建基于门控循环单元网络(GRU)的夹紧力预测模型，进而利用模型的“长时记忆”能力实现变工况加工时三向夹紧力的准确预测。预测实现过程如附图图1所示。

由于本发明全面考虑了加工工况因素对夹紧力的影响作用、以及夹紧力变化本身的规律性，因此在预测变工况铣削加工情况下的夹紧力时准确度相对较高且不易下降，该预测方法并未受到限制。

对于本发明所提供的面向加工变形控制的变工况铣削加工夹紧力预测方法，其技术方案具体包括以下步骤：

1.工况因素统一表达

铣削加工过程中影响夹紧力状态的工况因素众多，依据性质可划分为六大类子工况，对这些子工况进行向量形式表达后如式2-1所示。

C＝(C_jg,C_jc,C_zj,C_dj,C_qxy,C_gj) (1)