基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BTA深孔鉆耐用度分析及實驗研究*

董　振，沈興全，李耀明，王　唯

(1. 中北大學 機械與動力工程學院，山西 太原 030051； 2. 山西省深孔加工工程技術(shù)研究中心，山西 太原 030051)

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BTA深孔鉆耐用度分析及實驗研究*

董振1,2，沈興全1,2，李耀明1,2，王唯1,2

(1. 中北大學 機械與動力工程學院，山西 太原 030051； 2. 山西省深孔加工工程技術(shù)研究中心，山西 太原 030051)

摘要:為了能夠準確預(yù)測深孔刀具耐用度，針對BTA深孔鉆的磨損特征及耐用度展開了研究. 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強的學習和泛化能力，建立了以切削速度和進給量為變量，以鉆削加工長度作為刀具耐用度的度量標準的單齒BTA深孔鉆的耐用度預(yù)測模型，實現(xiàn)了對BTA鉆耐用度的理論預(yù)測. 經(jīng)過實驗驗證，該模型預(yù)測值與試驗值相對誤差≤3.8%，表明了該數(shù)學模型能夠準確的預(yù)測BTA鉆的耐用度，為刀具的更換周期提供了科學依據(jù)，對實際加工有一定的現(xiàn)實指導意義.

關(guān)鍵詞:刀具耐用度； 深孔加工； 單齒鉆; EA4T鋼； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0引言

深孔加工刀具是決定深孔加工質(zhì)量的關(guān)鍵因素，原因是刀具的磨損程度直接影響著孔的加工精度及表面粗糙度. 作為一種特殊刀具，深孔加工刀具有著比普通加工刀具更為復(fù)雜、 獨特的結(jié)構(gòu)和形態(tài)[1-2]. 加工過程在密封、 高壓、 高溫的空間中進行，工況復(fù)雜，條件惡劣，故無法對深孔刀具進行直觀實時監(jiān)測，而只能憑借操作者的經(jīng)驗來判斷是否應(yīng)該更換刀具[3-4].

刀具磨損是切削領(lǐng)域最為主要的問題之一，也是深孔加工中的突出問題之一. 在很多高精度的深孔加工過程中，都不允許中途停刀和退換刀具，以免導致加工孔徑表面出現(xiàn)破損，再者，深孔刀具一般比較昂貴，刀具的合理使用有利于提高生產(chǎn)加工質(zhì)量并降低加工成本. 因此，在深孔加工中對刀具的使用壽命進行合理預(yù)測和研究，對深孔鉆削地正常進行和鉆削質(zhì)量地提高有很重要的意義. 在加工工況確定的條件下，切削參數(shù)對刀具使用的影響最為重要，通過研究深孔加工參數(shù)和刀具的使用壽命，對刀具磨損進行合理的預(yù)測，在深孔鉆頭發(fā)生嚴重磨損前及時更換新的刀齒，既可保證深孔鉆削系統(tǒng)的穩(wěn)定和鉆孔質(zhì)量，又能充分發(fā)揮鉆具的切削性能，提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益[5-6].

由于切削參數(shù)與刀具使用壽命之間的非線性關(guān)系比較復(fù)雜，本文針對單齒BTA 刀具磨損的特征、 磨損機理展開研究. 在傳統(tǒng)刀具使用壽命理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合深孔加工的實際工況，利用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于處理非線性復(fù)雜問題的特性，建立刀具使用壽命預(yù)測模型； 并利用粒子群算法得出在該加工條件下的最優(yōu)切削參數(shù).

1BTA深孔加工系統(tǒng)

1.1BTA系統(tǒng)的工作原理

BTA深孔加工系統(tǒng)是目前最為廣泛使用的深孔加工方式，其結(jié)構(gòu)簡圖如圖 1 所示. 高壓切削液在授油器的作用下，通過鉆桿外壁與工件內(nèi)孔之間的間隙抵達刀頭和工件加工區(qū)域，利用高壓液對切屑進行沖擊擠壓，頂入鉆頭的排屑通道，并沿著空心鉆桿的內(nèi)腔排出[7]，如圖 2 所示為BTA鉆供油和排屑工作的簡圖.

圖 1　內(nèi)排屑深孔鉆鏜床配置示意圖Fig.1　Configuration diagram of chip in deep hole drilling and boring machine

圖 2　BTA深孔鉆供油和排屑示意圖Fig.2　Oil supply and chip removal of BTA deep hole drilling

1.2單齒BTA 深孔刀具的磨損特征

單齒BTA 深孔刀具的結(jié)構(gòu)如圖 3 所示，主要由刀齒、 刀體和兩個導向條組成.

圖 3　單齒BTA 機夾可轉(zhuǎn)位深孔鉆頭的結(jié)構(gòu)Fig.3　Structure of single-tooth BTA indexable deep hole drill machine

在加工Ф30 mm的EA4T車軸時，采用了Ф29.8 mm的單齒 BTA 鉆頭進行深孔實體鉆削加工. 切削條件如下：

深孔加工設(shè)備： T2120； 加工方式：工件旋轉(zhuǎn)，刀具進給； 刀具： Ф29.8 mm單齒 BTA 鉆頭涂層硬質(zhì)合金刀片； 工件材料：EA4T低碳高合金鋼； 切削速度： 26 m/min； 進給速度： 12 mm/min.

由于單齒的BTA鉆頭只有一個刀齒，出屑口通道較小，空間較窄，因此刀刃上設(shè)有斷屑臺和分屑刃，保證斷屑、 排屑順暢，如圖 4(a) 所示.

單齒BTA 深孔刀具的磨損主要是在單邊齒和兩個導向條上. 其磨損特點是主要破損部位在分屑刃拐角處，如圖 4(b) 所示. 由于分屑刃較薄，在重負載、 應(yīng)力突變的共同作用下容易發(fā)生微崩、 崩碎和涂層剝落等破損，如圖 4(c) 所示； 前刀面的磨損則比較劇烈，而刀齒后刀面磨損比較均勻呈窄條帶狀，如圖4(d)所示. 從磨損圖像可以看出，單齒BTA鉆頭以機械磨損為主，即刀齒的機械磨損和破損嚴重，而在高溫作用下的擴散、 粘結(jié)和化學磨損等不是十分明顯[8-9].

圖 4　單齒BTA 刀齒的磨損Fig.4　Wear of single BTA cutter tooth

2數(shù)學模型的建立

2.1目標函數(shù)

對于深孔加工系統(tǒng)而言，當工件的加工尺寸確定后，影響加工質(zhì)量的主要參數(shù)為切削速度、 進給量、 切削液的壓強和流量. 由于深孔加工的特殊性，中途退刀會產(chǎn)生明顯刀痕，導致深孔局部表面粗糙度超標. 因此，傳統(tǒng)刀具中以加工時間作為刀具耐用度的標準并不適用于深孔加工. 本文針對深孔加工的特性，采用鉆削長度作為刀具耐用度的度量標準.

刀具使用壽命Taylor公式為

(1)

式中：T(min)為刀具壽命；v(m/min)為切削速度；f(mm/r)為進給量；ap為切削深度；C,p,q,r為實驗常數(shù).

設(shè)L(mm)為單位刀具的切削長度

(2)

式中：n(r/min)為轉(zhuǎn)速；D(mm)為加工孔的直徑.

在深孔鉆削中

(3)

深孔刀具耐用度為

(4)

令切削速度v、 進給量f為X=(x1,x2)，則耐用度公式為L(x).

經(jīng)驗公式雖然體現(xiàn)了切削用量對使用壽命的影響，但在不同的加工情況下，很難符合特定的實際加工情況. 因此，應(yīng)用一定的方法擬合得到一個近似的替代函數(shù)是十分有必要的. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法類似于黑箱法，只關(guān)心輸入值和輸出值之間的一種非線性關(guān)系，故可以利用該算法來進行適當?shù)臄M合和優(yōu)化.

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層反饋網(wǎng)絡(luò)，一般由輸入層、 隱含層和輸出層組成. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程由正向傳播和反向傳播兩部分組成. 正向傳播時，信息由輸入層向輸出層流動，經(jīng)隱層單元的分層處理可以進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展開，相鄰神經(jīng)元之間的狀態(tài)相互影響，但不對其他層神經(jīng)元的狀態(tài)產(chǎn)生影響. 通過調(diào)整輸出層的期望和實際輸出值得到誤差，反向傳播信號，將兩者之間的誤差信號沿原通路返回. 通過不斷修改各層相鄰神經(jīng)元之間的權(quán)值，使得誤差信號達到精度要求[10].

深孔加工鉆削刀具耐用度模型切削參數(shù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖5所示，對樣本數(shù)據(jù)先進行歸一化處理，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行修正，將修正后的值帶入到L(x)中，得到實際輸出的值，再與期望值的誤差進行比較對權(quán)值進行修復(fù).

該模型的優(yōu)化通過一個三層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就可以實現(xiàn). 輸入層有2個神經(jīng)元，即x1切削速度(m/min)，x2進給量(mm/r). 輸出層有2個神經(jīng)元，即經(jīng)過修正后的Y1切削速度(m/min)，Y2進給量(mm/r).

圖 5　最優(yōu)切削參數(shù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖Fig.5　Structure schematic diagram of the optimal cutting parameters system

隱含層內(nèi)節(jié)點的確定對網(wǎng)絡(luò)的性能影響很大,需要進行恰當?shù)倪x擇. 若隱含層單元數(shù)太少，則網(wǎng)絡(luò)使用性能差，可能不能被訓練出來. 但是，隱含單元數(shù)太多則推理過程過長，誤差也不一定最小. 因此，存在一個最佳隱單元數(shù)，本模型隱含層節(jié)點數(shù)為

(5)

式中：m為輸出神經(jīng)元數(shù)；n為輸入神經(jīng)元數(shù)；a在1～10之間選取[11].

令數(shù)采用S型正切函數(shù)tansig作為隱層激勵函數(shù)，S型對數(shù)函數(shù)logsig作為輸出層激勵函數(shù)，歸一化函數(shù)為

(6)

式中：x為原始數(shù)據(jù)；xmin,xmax分別為原始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值；x′為歸一化后的數(shù)據(jù)[12].

對于網(wǎng)絡(luò)輸出則要做逆歸一化處理，將其轉(zhuǎn)換為實際值

(7)

3刀具耐用度預(yù)測實例

實驗工件材料選用EA4T實心車軸鋼，該材料由于具有較高的機械性能，已經(jīng)被成功應(yīng)用于動車、 高鐵和地鐵等最新高速機車產(chǎn)品中，并將逐步被應(yīng)用到其它領(lǐng)域[13-14]，其化學成分如表 1 所示. EA4T作為一種新型的合金材料，相對加工性Kv=0.2～0.45[15]，是一種新型難加工材料. 在加工過程中，容易出現(xiàn)排屑斷屑難、 切削溫度過高、 鉆削力過大等問題，導致刀具磨損嚴重.

表 1　EA4T鋼力學性能

工件加工的孔徑為Ф29.8 mm，刀具為單齒BTA分屑刃機夾式可轉(zhuǎn)位深孔鉆頭，刀齒選用德國Botek 的TiN 涂層硬質(zhì)合金刀片. 加工設(shè)備為德州機床廠制造的T2120深孔鉆鏜床，如圖 6 所示，采用工件旋轉(zhuǎn)、 刀具進給的方式，其參數(shù)如表 2 所示.

圖 6　實驗用T2120深孔鉆鏜床Fig.6　T2120 deep hole boring machine for experiment

刀具參數(shù)機床參數(shù)材料硬質(zhì)合金最大功率/W4000W前角/(°)0最大切削力/N3500N刃傾角/(°)0傳動系數(shù)0.7主偏角/(°)15主軸轉(zhuǎn)速/(r·min-1)61～1000刀尖圓弧半徑/mm0.8進給量/(mm·r-1)0.001～1.000

實驗采用日本基恩士(KEYENCE)數(shù)碼顯微系統(tǒng)來直觀觀察每個刀片的磨損情況. 顯微鏡型號是VH-2500R，規(guī)格為RA*500*5 000，即最高放大倍數(shù)為5 000，可較好地對實際磨損帶觀察研究. 如下圖所示，左邊為電子顯微鏡，右邊為數(shù)碼顯示器. 將刀片放在顯微鏡的載物臺上，用調(diào)節(jié)面板來調(diào)整合適倍數(shù)，使顯示器上顯示出合適的圖像，并對刀片的磨損帶情況進行測量，如圖 7 所示.

圖 7　數(shù)碼顯微鏡Fig.7　Digital microscope

當前刀面的磨損帶寬度≥300 μm時，刀具的加工精度已無法保證深孔加工質(zhì)量，故原刀片需要報廢并進行更換. 如圖 8 所示，該刀片磨損帶寬度為313.41 μm，視為達到報廢標準.

圖 8　刀片磨損帶寬度測量Fig.8　Width measurement of wear band

在MATLAB上編程來實現(xiàn)訓練過程，并采用最優(yōu)停止法. 最大訓練步數(shù)設(shè)置為1 000，期望誤差為0.01，學習速率為0.1. 15組訓練樣本的實際數(shù)據(jù)如表 3 所示.

表 3　樣本數(shù)據(jù)表

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入樣本值與網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果預(yù)測值進行對比，其結(jié)果如表 4 所示. 可以看出，BTA深孔鉆耐用度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練輸出值與樣本的最大相對誤差為3.8%，在5%以內(nèi)，表示優(yōu)化的預(yù)測模型已經(jīng)基本滿足使用要求.

為了檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的實際預(yù)測效果，補充兩組試驗進行驗證(其中16#的切削速度為34 m/min，進給量為0.012 mm/r，而17#切削速度為46 m/min，進給量0.025 mm/r)，運用耐用度預(yù)測模型計算出預(yù)測值，然后運用數(shù)值逼近法進行試驗驗證，即選用多組相近但不同長度的EA4T棒料展開試驗，逐步逼近試驗值，對每組實驗刀片磨損帶寬度進行檢測，磨損寬度最接近300 μm的為耐用度試驗值. 結(jié)果如表 5 所示，從表 5 可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測值與試驗值相對誤差均在3.0%以內(nèi)，驗證了優(yōu)化的耐用度預(yù)測模型是可行的和有效的.

表 4　試驗值與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的對比

表 5　試驗值與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的對比

因此，基于網(wǎng)絡(luò)學習方法獲得的刀具耐用度與深孔加工切削參數(shù)之間的模型，可以用來預(yù)測在該種工況下單齒BTA鉆的使用壽命.

4結(jié)束語

本文在刀具耐用泰勒公式的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強的學習和泛化能力，建立了以切削速度和進給量為變量，以鉆削長度作為刀具耐用度的度量標準的單齒BTA鉆的磨損預(yù)測模型，實現(xiàn)了對BTA深孔鉆耐用度地理論預(yù)測.

實驗證明，該預(yù)測模型的誤差≤3.8%，能夠較為準確地預(yù)測刀具耐用度，為刀具的更新周期提供了科學依據(jù)，對實際加工有一定的現(xiàn)實指導意義.

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Durability Analysis and Experiment Research of BTA Deep Hole Drilling Based on the Neural Network

DONG Zhen1，2, SHEN Xing-quan1，2, LI Yao-ming1，2, WANG Wei1，2

(1. School of Mechanical and Power Engineering，North University of China，Taiyuan 030051，China；2. Research Center of Deep-Hole Machining Engineering Technology，Taiyuan 03005l，China)

Abstract:In order to precisely predict the durability of deep hole drilling tools, the wear characteristics and durability of BTA deep hole drills are researched. For purpose of theoretically predicting the durability of BTA drill, neural network was used to establish the wear prediction model of single tooth BTA drills for its strong learning and generalization abilities. In this model, cutting speed and feed rate were selected as variables and the tool wear degree was metrically represented by the length of drilling. Experimental results reveal that the error between the model predictive values and the experimental values is small, and the relative error ≤ 3.8%. It is indicated that the mathematical model established can accurately predict the durability of the BTA drills and provide the scientific basis for estimating the replacement cycle of blades. As a result, this model is effective for guiding the practical deep hole drilling process.

Key words:tool life; deep hole processing; single-tooth drill; EA4T steel; neural network

文章編號:1673-3193(2016)02-0205-06

*收稿日期:2015-09-25

作者簡介：董振(1986-)，男，博士生，主要從事深孔加工技術(shù)研究.

中圖分類號:TH166； TG52

文獻標識碼:A

doi:10.3969/j.issn.1673-3193.2016.02.020