一种用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法技术

本发明专利技术公开了一种用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法，本发明专利技术以智能加工产线切削过程中的切削速度、切削深度和进给量为因变量，切削能耗为自变量，基于实际生产过程数据，借助Design

A method for simulation and prediction of energy consumption in cutting process of intelligent machining line

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法


[0001]本专利技术涉及一种能耗仿真预测方法，用于智能加工产线切削过程的能耗仿真预测。

技术介绍

[0002]降低能耗是制造业绿色和可持续发展的关键问题。机床作为制造业中一种典型的能源消耗设备，发挥着重要的作用。在实际生产中，机床通常表现出非常低的效率，它们具有显著的节能减排潜力。因此，有必要对机床加工过程能耗的影响因素进行分析，并建立精准的能耗预测模型，实现对能效的准确评价和有效控制。
[0003]由于能耗受加工过程中固有的不确定性影响，能耗数据获取困难，因此如何对能耗建模是一个巨大的挑战。现有的能耗建模方法主要依赖于加工理论、经验模型以及智能算法。现有的加工理论、经验模型可以解释加工过程，但模型的精度不够；现有的智能算法则过分的依赖于数据集，数据集划分不合理、数据样本少都会对建模造成很大的误差。而离散加工过程中，能耗的数据获取比较困难，针对小样本、非线性的能耗数据集，需要选择更加合适准确的建模方法对能耗进行预测研究。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：以切削速度、切削深度、进给量为试验因素，切削能耗为试验指标，考虑试验因素与试验指标之间的相互关系，采用Box
‑
Behnken试验设计方法结合实际加工过程，构建试验因素水平表；步骤二：基于步骤一的试验方案设计，收集试验数据，剔除奇异样本；步骤三：基于试验数据，使用Design
‑
expert软件进行仿真，建立切削速度、切削深度、进给量和切削能耗之间相互关系的三次多项式拟合方程模型；步骤四：根据所建立的三次多项式拟合方程模型的方差分析表，分析模型中的一次项，二次项，三次项及交互项对能耗的影响显著程度，剔除非显著项，简化三次多项式拟合方程；步骤五：对所建立的模型进行分析，计算其精度是否满足要求。2.根据权利要求1所述的用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法，其特征在于，所述步骤一中，切削能耗主要受工艺参数和工件材料特征的影响，所述工艺参数包括切削速度、切削深度、进给量，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)
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(1)其中E
c
表示切削能耗，E
va
表示变化能耗，E
spindle
表示主轴电机能耗，E
feed
表示进给轴电机能耗，v
‑
切削速度，a
p
‑
切削深度，f
t
‑
进给量，mat
‑
材料特征；在实际的切削加工过程中，通过控制机床的操作面板上各工艺参数的大小，进而控制加工过程，因此将工艺参数作为试验因素，挖掘与能耗的关系，因此确定：试验因素：v
‑
切削速度；a
p
‑
切削深度；f
t
‑
进给量；试验指标：E
c
‑
切削能耗。3.根据权利要求1所述的用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法，其特征在于，所述步骤一中，在试验中，为了捕捉各因素对试验指标的影响，使用正交方法设计试验，直接根据试验的属性数量和水平数量来运用正交表进行设计；按照Box
‑
Behnken试验设计方法，选取试验因素的水平，每个因素取3
‑
7水平，进而构建所需的因素水平表。4.根据权利要求1所述的用于智能加工产线切削过程能耗仿真预测的方法，其特征在于，所述步骤二中，基于步骤一对试验因素与试验指标进行了设定之后，根据工件的加工情况，确定试验加工中的因素水平，具体过程如下：(2.1).试验因素切削速度、切削深度、进给量加工水平的确定：按照Box
‑
Behnken试验设计要求，三个影响因素根据实...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳，都吉东，纪志成，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：