[发明专利]一种切削加工中工件表面残余应力的预测方法

说明书

技术领域

本发明属于机械加工技术领域，具体涉及一种切削加工工件表面残余应力的预测方法。

背景技术

金属切削加工是一个伴随着高温、高压、高应变率的变形过程，同时又由于切削过程中切削力和切削热的作用以及刀具与工件的摩擦等综合因素的影响，使得工件表面形成了残余应力。残余应力的存在对零件的疲劳强度、形状精度和尺寸的稳定性等有很大的影响。所以，在实际切削加工前，根据切削工艺参数对工件表面残余应力进行预测，不仅能够优化切削参数，提高工件的使用性能，还能够减少加工时间、降低成本，对实际加工生产具有指导意义。

目前残余应力的研究方法主要包括试验测量法和有限元分析法。早期国内外学者通过一系列金属切削试验，研究了切削速度、进给量、切削深度、刀具涂层、刀具磨损等对加工件表面残余应力的影响；随着计算机技术及有限元技术的不断发展，利用有限元分析法研究加工件表面的残余应力得到了广泛的应用，但由于切削过程具有复杂性和不确定性，存在诸多缺点，例如：需要大量试验的基础、无法获知仿真结果的准确性、计算时间长、试验影响因素多等。

最小二乘支持向量机算法(least square support vector machine,LS-SVM)能够较好地解决小样本、非线性和高维数等分类问题，但该算法性能过渡依赖惩罚因子γ和核参数σ，粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有精度高、鲁棒性好、收敛速度快等特点，可以有效的对参数γ和σ进行优化，因此，本发明有效结合LS-SVM算法和PSO算法各自的优点，将试验测量法与算法相结合，建立起工件表面残余应力预测模型，很好地预测了工件表面的残余应力。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于正交切削试验与PSO-LS-SVM算法相结合的工件表面残余应力的预测方法，采用基于正交切削试验与PSO-LS-SVM算法相结合的方式，对切削加工工件表面残余应力进行预测，其特征在于，包括以下步骤，

步骤一、正交切削试验及工件表面残余应力的测量，包括选取切削三要素和不同磨损状态的刀具参数作为正交试验的因子，按正交试验表进行试验，测量各条件下所对应的工件表面残余应力；

步骤二、利用PSO算法寻取LS-SVM的最优惩罚因子γ和核参数σ，具体过程为，

1)初始化PSO参数，包括粒子数目N、学习因子c₁和c₂、最大迭代次数M、随机初始化粒子速度v_i,d和位置x_i,d；

2)将惩罚因子γ和核参数σ作为每个粒子的二维坐标，计算粒子的适应度式中y_i为已知样本输出；y_i'为LS-SVM的预测输出；

3)对每个粒子，将适应度f(x_i)与自身最优值进行比较，更新其自身最优适应度，将每个粒子的最优适应度值与全局最优值进行比较，更新种群的全局最优适应度；

4)按照粒子群速度和位置更新公式更新粒子速度v_i,j(t)和位置x_i,j(t)，

v_i,j(t+1)＝wv_i,j(t)+c₁r₁(p_i,j-x_i,j(t))+c₂r₂(p_g,j-x_i,j(t))公式一

x_i,j(t+1)＝x_i,j(t)+v_i,j(t+1)公式二