钛合金TC4铣削力仿真研究与BP神经网络预测

• 作者: 赵仲林 安立宝
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 关键词: 仿真 BP神经网络 TC4 铣削力
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 4-6
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.7|TG506
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2021.05.002

摘要

针对钛合金T C4铣削过程中因铣削力大、温度高导致的加工效率低、表面质量差、粘刀现象,利用有限元软件建立了三维T C4铣削有限元模型,通过正交试验分析了T C4铣削过程中切削用量对切削力的影响规律,并通过BP神经网络对铣削力进行预测,得出BP神经网络具有较高预测精度.研究结果表明:铣削力总体上随铣削速度的增加先减小后增大,随每齿进给量、轴向切深的增加而增加;加工时适当提高切削速度、降低每齿进给量与轴向切深,可以减小铣削力、提高加工效率.