对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。

为减小加工过程中变截面涡旋盘齿的变形,提高加工精度,需研究齿的变形规律。进行了铣削变截面涡旋盘第二段基圆外圈齿试验,研究了不同主轴转速、切削深度、切削宽度和每齿进给量对铣削力的影响;应用极差法分析各铣削参数对铣削力的影响规律,得到最优的铣削参数组合。利用ABAQUS软件进行仿真,分析了涡旋齿铣削过程中铣削力不变时齿在型线方向、高度方向的变形情况,以及不同齿壁厚和铣削力变化对齿变形的影响,得到了涡旋齿在铣削过程中的变形规律,并提出了预防措施。

为采用较小的铣削加工用量,探究对45钢的铣削力的影响规律,采用基于曲面响应曲面法设计试验,建立了45钢铣削力预测模型,运用方差分析法检验模型,并研究了交互作用对铣削力的影响。试验结果表明每齿进给量f和轴向切深ap、每齿进给量f和径向切深ae的交互作用对铣削力Fx的影响较显著,建立的铣削力预测模型精确度较高,为实际的精细加工生产提供参考。

为了解决铣削加工过程中传统优化参数无法随着刀具寿命的变化动态调整,导致刀具性能无法充分利用的问题,对铣削参数自适应优化方法进行研究,提出一种基于优化灰狼算法的铣削参数动态多目标优化方法。通过BP神经网络构建铣削过程中铣削参数与优化目标之间的非线性映射关系;提出刀具寿命等级的概念,通过粒子群优化灰狼算法进行寿命等级内铣削参数自适应优化。试验结果表明:该方法能够在整个刀具寿命周期内根据刀具的寿命衰变程度提供时段内最优的铣削参数方案,在提高刀具使用价值的同时降低碳排放量。

针对激光选区熔化（SLM） 316L不锈钢成型件表面质量无法满足装配精度,仍需进行铣削加工的要求,设计正交试验方案,并将铣削路径与激光扫描路径的夹角作为表面粗糙度影响因素之一,利用多元回归分析法,建立铣削参数预测模型,并对该模型进行回归方程和回归系数显著性检验,结果表明,夹角、每齿进给量、铣削速度和铣削深度对表面粗糙度的影响均显著,但夹角的显著性F检验结果仅约为每齿进给量检验结果的1/8。模型的预测结果可为SLM复杂结构件在加工中提供铣削参数选择依据,并为增减材制造提供理论基础。最后使用粒子群算法,找到最佳的铣削参数,从而提高加工的表面质量。

以某柴油发动机缸体生产线的精基准定位面加工工序为研究对象,针对加工过程中存在的表面振痕明显、精度不足的问题,提出一种基于稳定域叶瓣图的加工中心铣削参数优化方法。分别进行了模态锤击实验和铣削力仿真实验,以获取加工中心的特征参数和铣削力系数,进而构建铣削稳定性叶瓣图,并实验验证了叶瓣图的准确性。在此基础上,以“金属去除效率”为评价指标,优化选取了加工中心铣削参数。该方法有助于提高加工系统的稳定性、加工质量和加工效率。

薄壁件结构形状复杂,外形协调性要求较高,零件外轮廓尺寸相对截面尺寸较大,加工余量较大,相对刚度低,加工工艺性差,不易控制加工精度。以铣削宽度、铣削深度、进给量、铣削速度为基本参数,设计了四因素四水平的正交实验方案,并且基于高速铣削加工技术和斯沃数控仿真软件对四因素四水平实验方案进行了仿真,探究了铣削参数对薄壁件加工表面质量的影响规律。仿真结果显示：铣削速度对零件的表面粗糙度影响最大,其次是铣削深度,再次是进给量,影响最小的是铣削宽度。

以铸铝合金薄壁件为加工对象，分别研究不同的切削速度、每齿进给量、径向切深对表面质量和切削力的影响规律，并优化切削参数的选择，力求为合理选择高速切削加工参数提供可靠依据。

对淬硬碳素工具钢T10进行了高速铣削试验,研究了铣削速度、铣削深度、铣削宽度、进给速度对铣削力的影响。结果表明：铣削力随着铣削速度的增加先增大后减小;铣削力随着铣削深度的增大而增大,且变化明显;铣削力分别随着进给速度和铣削宽度的增大而增大,但变化不明显。

依据高速铣削表面粗糙度预测模型，建立了以提高加工效率为目标的优化模型，运用遗传算法对铣削参数进行了优化计算，得到了不同表面粗糙度要求下较优的铣削参数组合方案。应用优化的参数进行加工，表面加工质量得到了保证，同时效率也有所提高。