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基于1DCNN-LSTM神经网络的Ti-48Al-2Cr-2Nb微铣削表面粗糙度预测

王志勇 马轩 杜金金

王志勇, 马轩, 杜金金. 基于1DCNN-LSTM神经网络的Ti-48Al-2Cr-2Nb微铣削表面粗糙度预测[J]. 制造技术与机床, 2022, (5): 128-133. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.05.022
引用本文: 王志勇, 马轩, 杜金金. 基于1DCNN-LSTM神经网络的Ti-48Al-2Cr-2Nb微铣削表面粗糙度预测[J]. 制造技术与机床, 2022, (5): 128-133. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.05.022
WANG Zhiyong, MA Xuan, DU Jinjin. Surface roughness prediction for Ti-48Al-2Cr-2Nb micro-milling based on 1DCNN-LSTM neural network[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (5): 128-133. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.05.022
Citation: WANG Zhiyong, MA Xuan, DU Jinjin. Surface roughness prediction for Ti-48Al-2Cr-2Nb micro-milling based on 1DCNN-LSTM neural network[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (5): 128-133. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.05.022

基于1DCNN-LSTM神经网络的Ti-48Al-2Cr-2Nb微铣削表面粗糙度预测

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.05.022
基金项目: 河北省科学技术研究与发展计划科技支撑计划项目(21372004D)
详细信息
    作者简介:

    王志勇,男,1969年生,博士,副研究员,研究方向为精密与超精密加工及高速加工,在国内外主要期刊已发表论文10余篇。E-mail:wang@ysu.edu.cn

    通讯作者:

    王志勇,男,1969年生,博士,副研究员,研究方向为精密与超精密加工及高速加工,在国内外主要期刊已发表论文10余篇。E-mail:wang@ysu.edu.cn

  • 中图分类号: TH142.2

Surface roughness prediction for Ti-48Al-2Cr-2Nb micro-milling based on 1DCNN-LSTM neural network

  • 摘要: 表面粗糙度是衡量微细加工零件表面质量的主要指标,为提高微铣削加工表面粗糙度预测的精准性,提出一种一维卷积-长短期记忆(1DCNN-LSTM)的深度神经网络预测模型。利用一维卷积网络高效的数据处理机制和长短期记忆网络精准的预测能力,有效解决了批量序列数据处理、样本关键特征学习以及小样本数据的表面粗糙度预测精确问题。以主轴转速、进给速度、铣削深度和微铣刀螺旋角作为控制变量,用实验数据对微铣削表面粗糙度预测模型进行训练并对该模型验证。结果表明:相比于传统机器学习模型,1DCNN-LSTM神经网络平均预测误差仅为5.9%,验证了该模型基于小样本数据的高精度预测性能,为微铣削表面粗糙度的预测研究提供了一种新的方法。

     

  • 图  1  LSTM网络结构

    图  2  1DCNN卷积层的结构

    图  3  1DCNN-LSTM表面粗糙度预测模型结构

    图  4  MTS5R型精密数控微铣床

    图  5  微沟槽底面加工形貌

    图  6  各试验因素与表面粗糙度Ra值的关系曲线

    图  7  1DCNN-LSTM表面粗糙度预测模型训练过程

    表  1  高温合金与γ-TiAl基合金力学性能对比

    力学性能高温合金γ-TiAl基合金
    密度/(g/cm3)7.9~8.53.7~4.3
    熔点/℃1 4531 460
    弹性模量/GPa160~180206
    室温塑性/(%)2.2~250.5~4
    高温塑性/(%)21~80(870 ℃)9~600(870 ℃)
    抗拉强度/MPa1 251~1 453451~702
    屈服强度/MPa803~1 205400~633
    热膨胀系数/(×10−6/℃)14.810.8
    热导率/(W/(m·K))1122
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    表  2  微槽铣削正交参数因素水平表

    水平因素
    主轴转速
    n/(r/min)
    进给速度
    vf /(mm/min)
    铣削深度
    ap /μm
    螺旋角
    β/(°)
    水平151.51025
    水平2153.01530
    水平3254.52035
    水平4356.02540
    水平5457.53045
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    表  3  切削参数范围

    主轴转速
    n/(r/min)
    进给速度
    vf /(mm/min)
    铣削深度
    ap/μm
    螺旋角
    β/(°)
    [5 000, 75 000][1.5, 100][6, 100][25, 30, 35, 40, 45]
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    表  4  表面粗糙度预测结果

    序号主轴转速
    n/(×103r/min)
    进给速度
    vf /(mm/min)
    铣削深度
    ap/μm
    螺旋角
    β/(°)
    Ra测量值/
    μm
    1DCNN-LSTM神经网络BP神经网络
    Ra预测值/μm误差百分比/(%)Ra预测值/μm误差百分比/(%)
    1 30 40 15 25 0.192 8 0.168 3 9.65 0.214 3 11.15
    2 50 30 30 25 0.087 1 0.088 0 0.92 0.072 6 16.65
    3 70 20 45 25 0.020 6 0.019 2 4.85 0.016 2 21.36
    4 30 40 15 30 0.049 6 0.052 4 4.44 0.058 6 18.15
    5 50 30 30 30 0.048 6 0.052 4 7.82 0.058 8 20.99
    6 70 20 45 30 0.044 2 0.049 0 10.41 0.046 3 4.75
    7 30 40 15 35 0.021 6 0.020 7 4.17 0.023 0 6.48
    8 50 30 30 35 0.061 6 0.059 8 4.71 0.067 3 9.25
    9 70 20 45 35 0.073 4 0.077 3 6.27 0.076 2 3.81
    10 30 40 15 40 0.107 6 0.109 0 1.49 0.086 8 19.33
    11 50 30 30 40 0.074 8 0.078 6 2.81 0.087 7 17.25
    12 70 20 45 40 0.074 4 0.080 8 8.60 0.084 7 13.84
    13 30 40 15 45 0.105 9 0.112 1 5.10 0.080 1 24.36
    14 50 30 30 45 0.082 5 0.091 3 10.18 0.094 0 13.94
    15 70 20 45 45 0.130 6 0.139 6 7.04 0.101 2 22.51
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2021-10-15

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