公开(公告)号：CN114384861A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202111540334.4

申请日：2021-12-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王頲 ,  陈银平 ,  邓聪颖 ,  范冶 ,  林丽君

IPC: G05B19/19

Abstract: 本发明涉及一种基于多层感知机的数控机床多工况切削参数优化方法，属于数控机床智能制造装备领域。针对数控机床的机床坐标以及刀具参数的不确定性问题，会导致数控机床在切削加工过程中出现强烈的颤振，提出了一种基于多层感知机的数控机床多工况切削参数优化方法，该方法首先需在锤击模态实验下获取基于不同主轴坐标、刀具直径、悬伸长度的刀尖频响函数曲线，并结合模态理论公式和铣削颤振稳定性数学模型分析，绘制出铣削稳定性叶瓣图；根据切削颤振稳定性预测方法构建以各向运动部件位移、刀具直径、悬伸长度、主轴转速、切削宽度、每齿进给量为输入的极限切削深度MLP预测模型；采用该回归预测模型作为切削稳定性约束建立材料去除率和刀具寿命的多目标优化模型，通过带精英策略的非支配排序的NSGAII算法来求解最优加工参数配置。并以一台加工中心展开实例研究分析，本发明能够表明所获取的优化配置能满足机床稳定性切削，并验证该方法的可靠性和有效性。

公开(公告)号：CN116415191A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310394896.5

申请日：2023-04-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓聪颖 ,  叶波 ,  苗建国 ,  邓子豪 ,  林丽君 ,  孙惠娟

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于SSAE的数控铣削多工况表面粗糙度在线预测方法，属于机械加工技术领域，包括以下步骤：S1：采集并处理铣削力信号；S2：构建基于“在线信号特征+离线工艺参数”的联合特征数据集；S3：建立并训练基于堆叠稀疏自编码网络SSAE的表面粗糙度在线预测模型；S4：设计基于模型迁移与微调策略的迁移学习框架；S5：在刀具与工件材料变换的多工况场景下，模拟目标工况中样本数量有限的场景；S6：实现刀具与工件材料变换下的多工况表面粗糙度在线预测。