叶瓣图的加工中心铣削参数优化
引言
发动机缸体面的铣削加工属于平面加工，对加工表面的精度要求比较严格，尤其是对于与缸盖接触的加工面［1］。铣削过程中过大的振动不仅会影响加工表面精度和产品质量，还会导致系统稳定性和可靠性的降低， 甚至带来安全事故，故铣削过程中的颤振是必须要避免的［2］。对于已经投产的发动机缸体生产线，加工工序已被确定，且夹具和刀具无法更改，则通过合理的选择铣削参数以减小颤振的发生，是比较直接和简便的解决方案，而加工过程中切削颤振稳定域的分析则为铣削参数的优化选取提供了参考和依据。
altintas 等［3］首先提出了零阶解析法( zoa，zero- order analytical) ，建立了基于切削厚度再生效应的动态铣削力模型，为选择稳定切削状态的切削参数提供了理论依据。altintas 等［4］在此基础上继续完善了线性再生型颤振理论方法。liu 等［5］基于 zoa 方法获得了车削、铣削加工过程中平头刀、球头刀等的稳定域叶瓣图，并分析讨论了切削参数和模态参数对叶瓣图的影响程度。而加工中心主轴-刀具系统特征参数( 固有频率、阻尼比、刚度) 的识别及铣削力系数的获取是构建基于 zoa 方法的颤振稳定域叶瓣图的关键问题。为解决某柴油发动机缸体生产线的精基准定位面加工过程中存在的表面振痕明显、精度不足的问题，本文提出一种基于稳定域叶瓣图的加工中心铣削参数优化方法。为构建准确的铣削稳定性叶瓣图，分别进行了主轴-刀具系统的模态实验和铣削力仿真实验，并以“金属去除效率”为评价指标，优化选取了加工中心铣削参数。该方法有助于提高加工系统的稳定性、加工质量和加工效率。
1 加工中心特征参数识别
针对加工中心的刀具-主轴系统的复杂性，基于仿真实验很难获得其准确的模态参数，这里通过模态锤击实验方法实现。对安装于加工中心主轴上的刀具锤击起振，以获取其频率响应数据，然后基于 polylscf 频响曲线处理算法识别出系统的固有频率、刚度和阻尼比，终获得刀具系统模态参数。实验对象为缸体生产线上的精基准加工工序，加工中心及其主轴的整体外形如图 1 所示，实验用刀具为镶片铣刀，刀齿数3，刀片材质为金属陶瓷。
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