针对铣削刀具状态监控困难的问题,这里运用声发射传感器、振动传感器及电流传感器构建了一个铣刀状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,通过三种传感器获取加工过程信号,进行时域分析,最终确定提取出主轴振动信号的有效值、工作台声发射信号方差、工作台声发射信号峰值、主轴电机电流标准差、主轴电机电流标准差峰值5个特征值,利用KNN算法进行刀具磨损状态识别。经过参数优化及对比,最终结果证明选择切比雪夫距离及k=6时状态识别效果最好,准确率为96.83%。

以子午线轮胎模具侧板为研究对象进行铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度对轮胎模具侧板切削比能、材料去除率和表面粗糙度的影响规律。分析试验结果可知:切削比能随着切削参数的增大而减小,说明适当增大切削参数可以提高切削效率并节约能量;表面粗糙度随主轴转速增大呈先增大后减小的趋势,随切削深度和每齿进给量的增加而增大。结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能(节能)也有利于改善表面粗糙度,增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会恶化表面质量。因此,为同时达到高效节能和良好表面质量的要求,应尽量提高主轴转速。

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。