【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造领域，具体是一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法。
技术介绍
1、在智能制造领域，以叶片为代表的复杂型面零件，加工难度大，加工成本高，制造精度要求高。轮廓度误差是衡量叶片加工质量的重要参数，其将直接影响到叶片的性能，包括叶片表面气流的分布、振动和噪声、寿命与可靠性等。因此，精准预测叶片的轮廓度误差尤为重要。
2、为了解决叶片轮廓度误差预测中存在的问题，深度学习逐渐成为一种有效的工具。相比传统方法，深度学习模型能够通过多层神经网络提取叶片加工数据中的复杂非线性关系，尤其适合处理多轴加工中大量的多维数据，为叶片制造的高质量控制提供了可靠的技术支持。
3、目前针对叶片轮廓度误差的预测方法主要存在如下几个问题：第一，模型深度不足与结构不合理，无法对加工数据间复杂的映射关系进行准确预测，导致最终的预测效果不佳；第二，特征工程不充分，针对叶片多轴加工的工况，缺乏静态工艺参数与动态过程参数融合驱动的模型驱动方式，预测模型无法全面学习叶片静态工艺参数和加工过程参数，从而导致最终模型预测结果不准确...
【技术保护点】
1.一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤1具体是：在进行加工前，根据设计的工艺参数进行数控编程，得到数控加工程序；再将数控加工程序导入到机床中；按照工艺卡的要求装夹叶片毛坯，利用机床测头对叶片毛坯进行定位并将机床C轴摆正到正确位置；安装好辅助夹紧装置，以确保在加工过程中叶片毛坯的轴线始终垂直于加工中心的转台。
3.根据权利要求1或2所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤1中，工艺参数...
【技术特征摘要】
1.一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤1具体是：在进行加工前，根据设计的工艺参数进行数控编程，得到数控加工程序；再将数控加工程序导入到机床中；按照工艺卡的要求装夹叶片毛坯，利用机床测头对叶片毛坯进行定位并将机床c轴摆正到正确位置；安装好辅助夹紧装置，以确保在加工过程中叶片毛坯的轴线始终垂直于加工中心的转台。
3.根据权利要求1或2所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤1中，工艺参数包括主轴转速、进给速度、路径间距、切削深度和刀具侧倾角。
4.根据权利要求1所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤2中，在机床主轴上靠近铣刀的位置安装加速度传感器测头并保证相对位置不变，所采集的信号反映主轴在加工过程中所产生的振动；在叶片的辅助夹紧装置上靠近叶片的位置安装加速度传感器测头并保证相对位置不变，所采集的信号反映叶片在加工过程中所产生的振动。
5.根据权利要求1所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，步骤4中，预处理包括：对采集到的加速度信号进行去噪、降采样和去除异常值。
6.根据权利要求1所述的时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨骅，王新宇，李子瑞，黄强飞，伊士成，谭丹萍，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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