精密線切割電加工建模仿真與工藝優(yōu)化研究.pdf

1、電火花線切割加工（Wire EDM,WEDM）為近幾十年來在非傳統(tǒng)加工領(lǐng)域發(fā)展很快并廣為接受的一種加工技術(shù)。不同于直接接觸加工方法，它是利用工件和電極之間的一系列電火花放電完成材料的去除。這個去除過程是熱、電、磁等多種作用共同的結(jié)果，但用理論模型系統(tǒng)地解釋該過程是一個難點(diǎn)問題。此外，WEDM的加工效果與工藝參數(shù)密切相關(guān)，工藝優(yōu)化也是一個突出的難點(diǎn)問題。本文圍繞以上兩個問題展開研究。
　　本文根據(jù)分子動力學(xué)相關(guān)理論，從微觀、動態(tài)角度

2、研究電加工過程中材料變化過程，并對各物理量進(jìn)行記錄。分別構(gòu)建出銅（Cu）和鎢（W）的微細(xì)電火花（Micro-EDM）分子動力學(xué)模型，通過仿真實(shí)驗(yàn)對比研究放電加工銅（Cu）和鎢（W）的異同，并從多角度闡述了電加工的內(nèi)在規(guī)律性，這能對有限元方法的仿真建模提供必要的指導(dǎo)。
　　針對仿真模型的預(yù)測精度不高的問題，本文改進(jìn)了已有電加工中的有限元模型，新模型考慮了放電能量分配比例與放電能量的相關(guān)性、材料熔化汽化的相變處理、放電通道的沖刷效率這

3、三個因數(shù)，并與已有模型進(jìn)行對比分析，驗(yàn)證其改進(jìn)的有效性，從而提出了基于有限元—高斯過程回歸模型，研究電加工工藝建模及仿真優(yōu)化規(guī)律。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所建立的回歸模型預(yù)測材料去除率（Material Removal Rate,MRR）和表面粗糙度（Ra）的平均相對誤差分別為14.75％和20.74％。利用上述方法，本文建立了精密慢走絲線切割（WEDM-LS）的工藝仿真模型。
　　針對精密線切割電加工過程中的單目標(biāo)工藝優(yōu)化問題，本文基于Y

4、G15模具鋼的粗、精加工試驗(yàn)數(shù)據(jù)，應(yīng)用信噪比分析方法，對精密線切割電加工工藝優(yōu)化進(jìn)行了研究，建立了數(shù)學(xué)回歸模型，并獲得MRR和Ra的各自單目標(biāo)工藝優(yōu)化下的最優(yōu)參數(shù)組合，解決其粗、精加工要求下的單目標(biāo)工藝優(yōu)化問題。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，粗加工的MRR值從未優(yōu)化前的1.38mm2/min優(yōu)化到了3.16mm2/min，增長了2.3倍，精加工的Ra降低到原來的70.9％，都有較為明顯的改善。
　　針對精密線切割電加工中的多目標(biāo)（MRR和表面粗糙

5、度）工藝優(yōu)化問題。一方面，對于精密WEDM-MS加工SKD11兩目標(biāo)工藝優(yōu)化問題，對比研究NSGA-II算法中的相關(guān)參數(shù)，使其算法具有較好的魯棒性，從而獲取MRR和二維形貌特征評價的表面粗糙度（Ra）兩目標(biāo)工藝優(yōu)化的Pareto前沿。另一方面，在上述基礎(chǔ)上，對于精密WEDM-LS中的MRR和三維形貌特征評價下的表面粗糙度（Sq和Sz）多目標(biāo)工藝優(yōu)化問題，為了判斷算法是否存在過早收斂問題，提出了一種計算種群多樣性的方法，從而獲取有效的多目

6、標(biāo)工藝優(yōu)化Pareto前沿。以上兩方面的研究的Pareto前沿能為工程實(shí)際應(yīng)用提供指導(dǎo)。
　　針對在線工藝優(yōu)化中的高精度放電狀態(tài)辨識難題，本文將放電電壓波形的識別問題轉(zhuǎn)換為圖像處理領(lǐng)域的模式識別問題，提出一種基于圖像矩、分形維數(shù)和幾何特征多角度的特征值計算算法。通過信號采集、圖像重構(gòu)、特征值計算和FNN（Fuzzy Neural Network）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類后獲取放電狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)證實(shí)，其辨識結(jié)果準(zhǔn)確率為98.7％。
　　在此研