[發明專利]一種用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法

在審

• 申請號: 202210581322.4
• 申請日: 2022-05-26
• 公開（公告）號: CN114781186A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 王艷;都吉東;紀志成
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/18;G06F119/06
• 代理公司: 無錫華源專利商標事務所(普通合伙) 32228
• 代理人: 崔婕

1.一種用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：以切削速度、切削深度、進給量為試驗因素，切削能耗為試驗指標，考慮試驗因素與試驗指標之間的相互關系，采用Box-Behnken試驗設計方法結合實際加工過程，構建試驗因素水平表；

步驟二：基于步驟一的試驗方案設計，收集試驗數據，剔除奇異樣本；

步驟三：基于試驗數據，使用Design-expert軟件進行仿真，建立切削速度、切削深度、進給量和切削能耗之間相互關系的三次多項式擬合方程模型；

步驟四：根據所建立的三次多項式擬合方程模型的方差分析表，分析模型中的一次項，二次項，三次項及交互項對能耗的影響顯著程度，剔除非顯著項，簡化三次多項式擬合方程；

步驟五：對所建立的模型進行分析，計算其精度是否滿足要求。

2.根據權利要求1所述的用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，所述步驟一中，切削能耗主要受工藝參數和工件材料特征的影響，所述工藝參數包括切削速度、切削深度、進給量，此部分的能耗由公式(1)表示：

E_c+E_va＝E_spindle+E_feed＝f(v,a_p,f_t,mat) (1)

其中E_c表示切削能耗，E_va表示變化能耗，E_spindle表示主軸電機能耗，E_feed表示進給軸電機能耗，v-切削速度，a_p-切削深度，f_t-進給量，mat-材料特征；

在實際的切削加工過程中，通過控制機床的操作面板上各工藝參數的大小，進而控制加工過程，因此將工藝參數作為試驗因素，挖掘與能耗的關系，因此確定：

試驗因素：v-切削速度；a_p-切削深度；f_t-進給量；

試驗指標：E_c-切削能耗。

3.根據權利要求1所述的用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，所述步驟一中，在試驗中，為了捕捉各因素對試驗指標的影響，使用正交方法設計試驗，直接根據試驗的屬性數量和水平數量來運用正交表進行設計；按照Box-Behnken試驗設計方法，選取試驗因素的水平，每個因素取3-7水平，進而構建所需的因素水平表。

4.根據權利要求1所述的用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，所述步驟二中，基于步驟一對試驗因素與試驗指標進行了設定之后，根據工件的加工情況，確定試驗加工中的因素水平，具體過程如下：

(2.1).試驗因素切削速度、切削深度、進給量加工水平的確定：按照Box-Behnken試驗設計要求，三個影響因素根據實際加工狀態取3-7個試驗水平；

(2.2).確定了因素水平之后，采用正交試驗的方式進行加工操作；

(2.3).收集相對應的能耗數據；

(2.4).奇異樣本剔除：收集數據的過程中，會受到一些擾動的情況，會導致所得的數據中，存在個別明顯偏離于其他檢測值的數據，將這種“奇異樣本”剔除出去。

(2.5).試驗數據確定。

5.根據權利要求4所述的用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，步驟2.4中判斷奇異樣本的方法為：獲得試驗數據后，繪制散點圖，尋找離群點，所述離群點是孤立的一個數據點，從分布上來看，離群點遠離數據集中的其他數據點；若發現散點圖上存在離群點，則判斷這個點為奇異樣本；遇到奇異樣本需要通過重復精確試驗來確定是否要剔除或者修改此樣本。

6.根據權利要求4所述的用于智能加工產線切削過程能耗仿真預測的方法，其特征在于，步驟2.2中正交試驗過程可設計進行全因子試驗或部分因子試驗。