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數(shù)控加工中刀具狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測

來源:中國幕墻網(wǎng)收集整理  作者:*  日期:2007-9-21
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1.引言

  在數(shù)控加工中,刀具狀態(tài)的檢測具有非常重要的意義,因?yàn)榈毒叩膿p壞不僅影響加工的質(zhì)量和效率,而且還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的機(jī)床和人身事故。刀具的損壞有磨損和破損兩種情況,磨損是刀具在加工過程中與工件發(fā)生接觸和摩擦而產(chǎn)生的表面材料的消耗的現(xiàn)象;而破損是刀具發(fā)生崩刃、斷裂、塑變等而導(dǎo)致刀具失去切
1.引言

  在數(shù)控加工中,刀具狀態(tài)的檢測具有非常重要的意義,因?yàn)榈毒叩膿p壞不僅影響加工的質(zhì)量和效率,而且還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的機(jī)床和人身事故。刀具的損壞有磨損和破損兩種情況,磨損是刀具在加工過程中與工件發(fā)生接觸和摩擦而產(chǎn)生的表面材料的消耗的現(xiàn)象;而破損是刀具發(fā)生崩刃、斷裂、塑變等而導(dǎo)致刀具失去切削能力的現(xiàn)象,它又包括脆性破損和塑性破損,脆性破損是刀具在機(jī)械和沖擊作用下,在尚未發(fā)生明顯的磨損而出現(xiàn)的崩刃、碎裂、剝落等。而塑性破損是刀具在切削時(shí),由于高溫、高壓等作用,在與工件相接觸的表面層上發(fā)生塑性流動而失去切削能力的現(xiàn)象[1]。目前,對刀具的檢測主要采用人工檢測、離線檢測和在線檢測三種策略。人工檢測即是由工人在加工時(shí)憑經(jīng)驗(yàn)對刀具的狀態(tài)進(jìn)行檢測;離線檢測就是在加工之前對刀具進(jìn)行專檢測,并預(yù)測其壽命看是否勝任當(dāng)前的加工;在線檢測也稱實(shí)時(shí)檢測,就是在加工的過程中實(shí)時(shí)對刀具進(jìn)行檢測,并依據(jù)檢測的結(jié)果做相應(yīng)的處理。目前,對刀具檢測的算法也不少,有的采用從理論上計(jì)算刀具所受應(yīng)力的變化來判斷刀具的損壞情況[2][3],有的采用時(shí)序分析的方法對刀具進(jìn)行檢測[4][5],有的采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對刀具進(jìn)行檢測[6][7],還有的綜合采用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對刀具進(jìn)行檢測[8],但它們主要從理論上進(jìn)行探討。考慮到刀具在數(shù)控加工中塑性破損比較少見,而磨損對數(shù)控的安全性關(guān)系不是很大且其可通過離線檢測進(jìn)行處理,本文以數(shù)控加工中常用的球頭刀具為研究對象,對脆性破損中的脆性斷裂的實(shí)時(shí)檢測進(jìn)行研究,該類斷裂的發(fā)生,將對加工的質(zhì)量和機(jī)床本身產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。我們認(rèn)為刀具本身存在著微小的裂紋,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球頭刀具的負(fù)載模型,通過在線檢測判斷該微裂紋在此時(shí)的負(fù)載條件下是否會擴(kuò)展,若可能擴(kuò)展,我們就認(rèn)為該負(fù)載是危險(xiǎn)的并通過減小刀具的進(jìn)給量來減小刀具所受的負(fù)載,以保證刀具的安全。


2.刀具的實(shí)時(shí)檢測

 。1)球頭刀具負(fù)載模型的建立
  如前所述,數(shù)控加工時(shí),刀具所受的負(fù)載與很多因素有關(guān),但考慮到球頭刀具的特點(diǎn)和實(shí)時(shí)加工的需要,本文只考慮影響較大的幾個(gè)因素,即主軸的轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削的深度、加工材料的切削性能四個(gè)因素,則球頭負(fù)載的模型為
  f=f(s,v,h,m) (1)
  其中:f——負(fù)載向量;h——切削的深度;

  s——髦岬淖伲籱——材料的切削性能。

  v——進(jìn)給量;

  很顯然,式(1)只是給出了負(fù)載與各個(gè)影響因素間的籠統(tǒng)的關(guān)系,為了求負(fù)載與各個(gè)影響因素之間的關(guān)系的具體表達(dá)式,必須求出各個(gè)因素對負(fù)載影響的具體大小,為此,或者采用微分幾何等數(shù)學(xué)方法進(jìn)行復(fù)雜的推導(dǎo),或者采用實(shí)驗(yàn)的方法得出各個(gè)因素的影響系數(shù),但這樣建立的模型難以適應(yīng)變化的環(huán)境,用于數(shù)控加工中的實(shí)時(shí)檢測效果不是很理想。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)處理該模型并將之用于刀具的實(shí)時(shí)檢測中。

  (2)刀具實(shí)時(shí)檢測原理
  本刀具實(shí)時(shí)檢測的原理是先實(shí)時(shí)測出刀具的切削深度和進(jìn)給量并和主軸的轉(zhuǎn)速及加工零件的材料類型輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行負(fù)載計(jì)算,得出的負(fù)載輸入檢測器進(jìn)行計(jì)算、比較,若該負(fù)載超過刀具的疲勞條件下的裂紋擴(kuò)展負(fù)載,則減小刀具的進(jìn)給速度,并將進(jìn)給速度的減小量反饋到cnc控制器的輸入信息,使cnc控制器作出相應(yīng)的控制,以使得負(fù)載的大小改變到安全的水平。該刀具實(shí)時(shí)檢測原理如圖所示。

  (3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特性具有決定性的影響。本負(fù)載自適應(yīng)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用三層的bp結(jié)構(gòu)。根據(jù)上面的分析,顯然輸入層有四個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有三個(gè)節(jié)點(diǎn),即負(fù)載在xyz三個(gè)方向的大小,F(xiàn)在的問題就是確定中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù),中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇對網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和計(jì)算特性具有非常重要的影響,是該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成敗的關(guān)鍵,若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過少,則網(wǎng)絡(luò)難以處理復(fù)雜的問題,但若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過多,則將使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間急劇增加,而且還可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過度,使網(wǎng)絡(luò)抗干擾能力下降。目前,還沒有完善的理論來指導(dǎo)中間隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇而只是結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行試探性選擇再逐步優(yōu)化。考慮到本負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng)的特性,我們認(rèn)為負(fù)載是進(jìn)給速度的連續(xù)函數(shù),根據(jù)kolmogorov定理(連續(xù)函數(shù)表示定理),為了理論上能精確模擬該連續(xù)的函數(shù),若三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層為m個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為n個(gè)節(jié)點(diǎn),則中間層應(yīng)為2m+1個(gè)節(jié)點(diǎn)。為此我們選擇中間的隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)為2m+1=2×4+1=9個(gè)節(jié)點(diǎn)[9]。因此,本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層四個(gè)節(jié)點(diǎn),中間層九個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層三個(gè)節(jié)點(diǎn)。

  (4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線學(xué)習(xí)
  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的特性就是具有學(xué)習(xí)的功能,即能夠根據(jù)一定量樣本的輸入輸出關(guān)系,自動調(diào)整連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值的大小以滿足既定的目標(biāo)。在學(xué)習(xí)過程中,樣本數(shù)的選擇是非常重要的,若樣本太少,經(jīng)過學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)的性能不好,若樣本數(shù)增加,勢必增加采集樣本數(shù)據(jù)的工作量及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間。同時(shí),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的內(nèi)插性能而外插性能較差,故樣本數(shù)據(jù)必須包括全部模式和考慮可能的隨機(jī)噪聲的影響。對于本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng),其具有四個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),根據(jù)上面的分析,我們采取每個(gè)節(jié)點(diǎn)給定四個(gè)值,以它們不同的組合作為樣本輸入數(shù)據(jù),這樣可得256個(gè)樣本。具體做法是將各個(gè)輸入量在可能的變化范圍內(nèi)大體分成四等份,并用實(shí)驗(yàn)的方法測出在每種輸入情況下的負(fù)載值。在得到256個(gè)樣本之后,我們采用離線進(jìn)行學(xué)習(xí),得出每個(gè)連接節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值,這樣經(jīng)過學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就建立了相應(yīng)的刀具負(fù)載模型,為刀具的實(shí)時(shí)檢測提供條件。

 。5)檢測器的設(shè)計(jì)
  該檢測器的功能是檢測刀具所受負(fù)載是否超過應(yīng)力疲勞條件下的裂紋擴(kuò)展負(fù)載。若可能擴(kuò)展,我們就認(rèn)為該負(fù)載是危險(xiǎn)的,并通過減小刀具的進(jìn)給量來減小刀具所受的負(fù)載,以保證刀具的安全。為此,我們首先建立刀具的力學(xué)模型,我們將加工中的刀具簡化為端點(diǎn)受力的懸臂梁,且端點(diǎn)所受的力即為用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出的負(fù)載,這樣,根據(jù)材料力學(xué)的相關(guān)理論可以得出刀具中應(yīng)力最大的部分為刀具與機(jī)床的結(jié)合處, 并可求出此處的應(yīng)力。之后,根據(jù)斷裂力學(xué)的相關(guān)理論有公式da/dn=f(σ,a,c),其中,a為裂紋的長度,n為應(yīng)力的頻率,σ為正應(yīng)力,c為與材料有關(guān)的常數(shù)[10]。上式中,σ、n、c為已知量或通過資料可查得,有待確定的為函數(shù)f和裂紋的長度a。對于f,我們采取的措施是:假定刀具在與機(jī)床結(jié)合處的微裂紋為ⅰ、ⅱ、ⅲ類裂紋的復(fù)合裂紋,并根據(jù)此處正應(yīng)力和剪應(yīng)力的大小確定該三類裂紋的比例,這樣,即可根據(jù)各類具體的裂紋類型建立公式。至于a,我們根據(jù)該類刀具在使用壽命中的平均裂紋長度,該平均長度可通過無損探傷的方法對不同使用期的刀具進(jìn)行檢測得到。


3.結(jié)論

  本文提出了通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了對數(shù)控加工中的球頭刀具實(shí)時(shí)檢測的方法,該方法能實(shí)時(shí)的對加工中球頭刀具所受負(fù)載的大小進(jìn)行計(jì)算,并通過實(shí)時(shí)檢測判斷該負(fù)載是否超過刀具在應(yīng)力疲勞條件下裂紋擴(kuò)展的負(fù)載水平并作出相應(yīng)的處理。該方法對影響負(fù)載的因素進(jìn)行了合理的簡化,使得該控制模型的算法效率很高,因此特別適合實(shí)時(shí)檢測的需要。本文雖然以數(shù)控中的球頭刀具為研究對象,其實(shí),該方法的原理也可用到其它加工和其它刀具中,比如,電加工等。

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