【摘 要】
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在实际切削加工过程中,颤振现象的存在会使零件的表面加工质量变差,材料去除率降低,加速刀具磨损。而铣削稳定性叶瓣图（Stability Lobe Diagram,SLD）作为避免颤振的有力工具,获取准确性更高的铣削SLD需要准确性更高的输入参数,如刀尖点频率响应函数（Frequency Response Function,FRF）。因此,取代传统研究中机床静态下通过实验法或解析法获取的刀尖点FRF,
【基金项目】
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国家自然科学基金:基于大数据技术的机床结构动力学在线分析方法研究。编号:5187051356；
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在实际切削加工过程中,颤振现象的存在会使零件的表面加工质量变差,材料去除率降低,加速刀具磨损。而铣削稳定性叶瓣图（Stability Lobe Diagram,SLD）作为避免颤振的有力工具,获取准确性更高的铣削SLD需要准确性更高的输入参数,如刀尖点频率响应函数（Frequency Response Function,FRF）。因此,取代传统研究中机床静态下通过实验法或解析法获取的刀尖点FRF,采用铣削过程中的刀尖点FRF来计算铣削稳定性lobe图。针对铣削过程中刀尖点FRF无法直接测量的问题,本文对铣削过程中刀尖点FRF辨识方法以及铣削稳定性lobe图进行相关研究,主要涉及以下几个方面:首先,确定了刀具为铣削加工过程中的薄弱环节。采用敲击激励方式,对比机床整机结构与刀尖点的响应频带和响应能量,说明刀尖点FRF对于铣削稳定性的研究更有价值。同时,根据静态条件下获取的铣削稳定性lobe图（静态铣削稳定性lobe图）完成了实验方案设计,确定了颤振实验方法和数据采集方案。其次,研究了铣削过程中的解析颤振预测方法,提出了基于刀尖点FRF中主导模态的解析颤振预测模型。同时,结合逆稳定性求解法（Inverse Stability Solution,ISS）与模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）,提出了主导模态参数的SA辨识方法,解决了铣削过程中刀尖点FRF难以获取的问题。最后,完成了对铣削稳定性lobe图的准确性和敏感性分析。根据转速相关的铣削过程中刀尖点FRF重建静态铣削稳定性lobe图（动态铣削稳定性lobe图）,并与静态铣削稳定性lobe图以及实验数据进行对比,验证了动态铣削稳定性lobe图的准确性更高。应用Morris筛选法,完成了铣削稳定性lobe图对输入参数的敏感性分析,结果表明铣削稳定性lobe图对刀尖点FRF中的主导模态参数更加敏感。
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