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本文摘要：

3.2 車銑復合 CK36F 上的加工工藝

本文通過對齒輪滾刀傳統粗加工工藝進行分析，指出了滾刀傳統粗加工生產效率低且人工決策工藝時存在“一致性”的問題，難以保證產品質量的穩定性，而開發針對滾刀車銑復合加工的CAPP系統以實現自動決策滾刀加工工藝。根據目前工藝決策研究的現狀，利用優化模型決策滾刀加工參數的方法以解決滾刀車銑復合加工工藝缺少的問題，在獲得工藝數據后構建神經網絡模型對數據集進行訓練學習，利用訓練好的神經網絡去決策滾刀車銑復合加工工藝；兩者由MATLAB編寫程序，程序驗證了CAPP系統決策滾刀車銑復合加工工藝的正確性和可行性，模型獲得了滾刀車銑復合加工的工藝數據，也實現了滾刀車銑復合加工工藝的準確、智能化決策。最后，根據研究內容，在VS2017平臺編寫了相應的人機交互軟件供生產實踐使用。具體研究結論如下：

1）滾刀車銑復合加工工藝分析

本文分析了齒輪滾刀的結構，根據其傳統粗加工的加工特點，確定了車銑復合加工的各個工序；結合生產實際，對車銑復合加工工藝各工序的加工參數進行了修改、增刪，以貼合實際生產要求，確定了車銑復合加工工藝各工序的加工參數。

2）滾刀車銑復合加工優化模型構建

根據生產實際本文分析了滾刀加工所要達到的質量和效率要求，因此確定了加工用時優化目標；同時根據部分工序所要求的表面粗糙度技術要求以及實際生產中機床的加工能力，對表面粗糙度和切削參數進行約束；以各工序的切削參數為優化變量，然后研究分析了各工序加工參數與優化目標之間的理論關系，綜合其理論關系與約束條件，構建優化模型；使用遺傳算法對其迭代求解。仿真計算結果表明：在滿足加工質量的前提下，優化模型能夠求解得到加工時間較少的滾刀車銑復合加工切削參數。

3）滾刀車銑復合加工神經網絡模型構建

本文分析了滾刀加工工藝決策的已知參數與待求解參數，將其作為神經網絡模型的輸入和輸出；對BP神經網絡的反向傳播算法進行研究分析，改進了其反向傳播的過程，將改進算法應用于神經網絡模型的訓練、測試過程中；為了簡化模型、提高神經網絡決策的準確性，本文選擇了兩套方案神經網絡結構方案，通過對比兩者的預測性能，擇優選用了方案二BP神經網絡模型結構，進而對工藝數據集進行了訓練學習以及測試。測試結果表明：所有預測參數的命中率在80％以上，基本實現了本文要求的準確決策切削參數的預期目標。

本文所設計的CAPP系統，通過MATLAB的仿真測試后，證實了該系統決策齒輪滾刀車銑復合加工工藝的正確性和可行性，實現準確、自動化決策滾刀工藝的目標，提高了滾刀加工質量的穩定性；相應人機交互軟件的測試結果，表明了該系統對滾刀實際生產具有一定的指導意義。

本文對滾刀車銑復合加工工藝自動決策做了深入的研究，雖然取得了一定的成果，但是僅局限于滾刀粗加工工藝，即滾刀能夠在車銑復合加工機床上加工的工藝，不夠全面，滾刀后續的加工工藝需要在今后的實際工作中作進一步研究：

1）本文主要針對常見的整體式滾刀作了車銑復合加工工藝的決策，其它結構滾刀的工藝需要進一步研究。

2）本文的優化模型考慮了加工時間目標，根據“綠色制造”的要求，可以考慮將制造過程中的碳排放量作為目標之一，但限于實驗條件無法在此方向作深入的研究，后續工作需要對其深入研究。

3）由于車銑復合加工中心還在研發生產中，本文研究、設計的CAPP系統未能應用于車銑復合中心，待條件成熟，需要將本文所設計的CAPP系統應用于車銑復合加工生產實踐。

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滾刀車銑復合加工CAPP系統

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