金属材料数控加工工艺研究 本文关键词：金属材料，数控，加工工艺，研究
金属材料数控加工工艺研究 本文简介：摘要：本次研究主要分析的是神经网络的金属材料数控加工工艺，分析应用效果我们可以发现，采取RBF神经网络控制处理难加工材料数控加工后，可以从根本上降低工件圆度方面的误差，并且减少粗糙度方面的误差。关键词：神经网络；金属材料；数控加工工艺随着我国社会的发展，机械工业现代化发展进程逐渐加快，与此同时，现阶
金属材料数控加工工艺研究 本文内容：
摘要：本次研究主要分析的是神经网络的金属材料数控加工工艺，分析应用效果我们可以发现，采取RBF神经网络控制处理难加工材料数控加工后，可以从根本上降低工件圆度方面的误差，并且减少粗糙度方面的误差。
关键词：神经网络；金属材料；数控加工工艺
随着我国社会的发展，机械工业现代化发展进程逐渐加快，与此同时，现阶段，我国各个领域的学者们都非常重视以及关注零部件材料的力学性能方面的研究，与此同时，还着重与关注研究机械性能硬度以及机械性能强度等多个方面，并且非常重视其抗磨性、耐热性、抗压强度[1]。并且不断更新了相关方面的要求以及标准，只有以下几个方面的才可以从根本上满足优良物理机械性能的金属材料符合零部件材料要求。高效加工这些材料可以促使以下几个部分重要工业的整体水平得到明显的改善，并且还可以提升航天航空、汽车制造等的发展速度。具有高韧性、高耐磨性、高硬度等特性的材料才能从根本上满足制造要求[2]。对于难加工金属材料在加工阶段出现的变形、振动真实误差，BP计算方法无法有效确定更加合适的初始数值，因而此算法无法有效应用到切削加工误差型建模当中。同时，在初始化的过程中，因为BP算法的前传多层感知器网络是存在明显的随机性，所以，在实际工作中，BP算法问题还是比较多的，一般情况写，BP算法需要使用到成千上万次的迭代，过程是非常复杂的，并且还从根本上增加了相关的训练样例维数数量，直接影响到网络的性能、还会直接延缓收敛的速度；在实际工作中，随着新样例的加入，就直接会影响到已学习过的样例；BP算法也是会出现局部极小问题的方法，其选择方式是数学当中一梯度最速下降方法，因此，采取上述算法不是解决问题的唯一的方法。选择RBF算法，可以从根本上解决BP网络的局部极小和收敛满等难题，这是一种具有单隐层的三层前馈网络反向传播算法。还有RBF算法这种方法。采取这种方法是非常有效的，因为这种算法基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制的。RBF算法选择的是RBF神经网络模型，对金属材料进行的数控加工工艺给予功能性描述，并且描述参数以及描述两者之间存在的映射关系，映射关系建模，并以参数与结果设定为基础值，数控加工控制难加工金属材料。
1数控加工下的难加工金属材料
难以进行切削加工的材料就是难加工金属材料，其主要包括以下几个方面：高温合金、高强度钢、高锰钢、钛合金、不锈钢等。组织致密、纯度高的奥氏体固溶体合金就是非常典型的难加工材料，奥氏体固溶体合金多高熔点合金元素含量非常的高。奥氏体固溶体合金会直接以下到热平衡，并以此为降低导热系数的基础，直接影响到刀具耐久度。在都一个特定的温度范围之内，其可以长时间保持在一个相当比较高的强度，并且，基于上述温度范围，这种硬度也可以满足实际需求。上述提到的这部分内容都是难加工材料具有的特性。主要体现在以下几个方面：难加工材料基于切削热作用，会存在非常高的高温化学活性，例如：钛合金等，可以从根本上增大工作表层硬度，同时增加切削力，降低韧性。在切屑过程当中，容易产生钛氧化物生产问题；并且，切削刀具还非常容易存在扩散磨损问题以及粘附磨损问题。在实际工作中，需要保持在750℃至1000℃高温的切削温度，反之，就会降低刀具的耐用度，并且导致养护磨损问题越来越严重，甚至产生严重的扩散磨损问题；在切削高温作用下，对于已加工表面的硬度，其可以达到基体硬度，超过二百倍到五百倍；因难加工材料的热导率低，存在非常差的导热性能，在切削的过程中还会产生非常高的温度，并且还可以从根本上改善小区温度，切削热量大量被阻碍，无法有效的传导至材料内部，这就直接导致工件表面存在明显的质量问题，在这部分难加工材料切削过程中，就会存在非常大的塑性变形能量消耗，使切削能力增加到3倍~4倍左右。一般情况下金属材料都存在难加工的明显特点，使其在加工制作过程当中数据处理与质量控制存在很多影像因素产生不确定性。
2RBF控制方法的难加工材料数控加工
对于难加工材料工件的精度，其受到以下几个方因素的影响：第一个是刀具、第二个是控制系统运动参数、第三个是控制系统性能、第四个是自身特性。通常情况下，在加工控制普通材料前，我们第一步工作就是从根本上确定加工的参数，要结合实际的材料情况，对加工难加工材料工况参数予以调整以及更新，因此，预期设置的加工参数已经无法从根本上满足情况变化需求，为了实现加工效果的稳定、优质，需要在设置CNC控制器的情况下，提供一系列实时的、优化的、合理的加工参数。系统运行时，难加工材料神经网络智能控制数控加工系统可以实时了解被控方面的运作情况，自主学习与自我检测的功能会影响到加工准确度方面的指标，对于加工系统的运作环境来讲，如果加工情况出现改变，那么系统将会自动对各加工数据进行控制，实时分析数据，可确保加工工作顺利开展，有效进行自适应控制。为了使得模型更为简单，选用了磁电转速传感器SZMB-9来检测难加工材料神经网络智能控制数控加工系统的实际运作情况，测试速度的过程中，当然我们也可以按照实际需求采取速度传感器M317069。神经网络模型对于不是样本集中的输入也能够输出。此网络系统可采用更多新样本开展学习活动，也能提升精准度，可确保控制难加工金属材料数控加工更加精准，让模型更加靠近真实环境，也能有效提升产品品质，减少生产成本，提升工作效率。在分析上述神经网络模型基本单元可以发现，这是一种非常典型的神经元结构化模型类型，并且我们可以按照模拟神经细胞感知外部信息概念，划分输入模式的种类。如果输出层不能达到预期的输出效果，则可以按照之前的网络路径反向减小误差信号。在了解了传统的数控加工方法和RBF神经网络对难加工材料数控加工的控制方法后，可以采用RBF神经网络对难加工材料数控加工的监控系统来提高加工精度。对加工后工件的圆度误差，利用凸轮轴试验机进行评定，然后利用超表面粗糙度轮廓仪进行评定。利用凸轮轴试验机可以测量被加工工件的圆度误差，利用超表面粗糙度轮廓仪可以测量表面粗糙度。测试工作开展时，首先在加工工件上随意确定测试点，数量共计二十四个，接下来可对比其中八个数据的变化状况。因而，表面粗糙度的平均误差可有效下浮，下浮比例可超过50%。采用难加工材料传统数控加工方法时，加工工件的圆度误差可控制在2.5µm~8.5µm，而采用RBF神经网控制方法时，此方面误差可控制在1.0µm~2.3µm，圆度平均误差可有想减少，减少占比超过了%。因而，为了加工工件的精准度可有效提升，那么可采用的方法为RBF神经网络控制法。
参考文献
[1]马国伟.数控铣加工工艺的应用与优化[J].科技经济导刊,2019(26):82.
[2]胡闯,陈利斯,田煦.数控加工工艺的问题和工艺改进策略[J].南方农机,2019,50(16):174.
作者：张莉 单位：江苏安全技术职业学院
金属材料数控加工工艺研究 来源：网络整理
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