基于BP和GA的叶片加工切削用量优化选择方法

【摘要】航空发动机叶片属于典型的自由曲面薄壁件,它是航空发动机的关键部件之一。叶片在数控铣削过程中易产生变形,很难保证加工精度和加工质量。针对叶片的加工研究其切削参数的优化选择,对于提高叶片的加工质量和精度、降低成本、提高机床等设备的利用率有着十分重要的意义。为了从本质上把握航空发动机叶片的加工规律和机理,寻求最优的切削参数,本文通过计算机模拟仿真与工艺试验结合的方法,获取叶片的铣削加工变形规律,建立变形量与切削参数之间的函数关系。以最小的加工变形等为目标,建立切削参数优化模型,最终研制开发一种叶片铣削加工切削参数优化的方案,为指导实际生产提供一种合理的、快速的切削参数选择方式。本课题研究的主要内容：(1)基于金属切削理论,以球头铣刀螺旋铣削的加工过程为研究对象,建立铝合金叶片铣削模型,利用ABAQUS非线性有限元分析软件,进行模拟航空发动机叶片的铣削加工,分析铣削过程中叶片加工变形的变化规律,并通过实际加工验证该模型的合理性和有效性。(2)将叶片铣削时不同的切削参数输入到所建立的铣削模型中,得到不同的变形量。利用人工神经网络算法自动总结铣削仿真中切削参数和变形量之间的变化规律,把复杂的因果关系进行适当的训练,建立输入量与输出量之间的关系,也就是切削参数与变形量之间的关系,建立一个叶片铣削加工变形预测模型。(3)确定切削参数优化的设计变量、目标函数以及约束条件,并构建铝合金叶片的切削参数优化模型,利用遗传算法对切削参数进行优化。并利用ABAQUS非线性有限元分析软件和实际加工验证优化后的切削参数能达到提高加工精度、降低成本和提高生产效率等的目的。
【作者】董雪娇；
【导师】曹岩；
【作者基本信息】西安工业大学，机械设计及理论，2014，硕士
【关键词】叶片；BP神经网络；加工变形预测；遗传算法；切削参数优化；

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