4、AI在机械加工中的应用与挑战

AI在机械加工中的应用与挑战

1. AI在加工产品建模中的作用

加工产品建模旨在预测加工过程对产品属性的影响。一般来说，加工产品的关键属性包括精度、表面形貌和残余应力。从物理角度看，产品建模与加工过程和机床建模紧密相关。传统方法需先模拟机床和加工过程，这导致模型复杂且计算资源需求大。而人工智能可直接将加工参数与加工产品的最终结果联系起来。
- 尺寸精度 ：制造零件的尺寸精度是产品质量的首要且重要指标。尺寸误差可能由多种原因引起，如振动、热变形、机床或零件刚度有限以及加工参数选择不当等。文献中主要采用纯数据驱动的方法，其性能取决于实验方案和零件测量结果。在铣削应用中，人工神经网络可根据加工参数预测加工误差，且模型的输入和输出可与CAM系统匹配，便于集成。
- 表面形貌 ：评估加工零件表面形貌的常用指标是表面粗糙度，它对零件质量和可用性至关重要。虽然已经开发了许多基于物理的分析模型，但由于表面粗糙度受刀具磨损状态和温度变化等复杂机制影响，这些模型在工业中的应用有限。人工智能在开发数据驱动和混合AI - 物理表面粗糙度模型方面受到广泛关注，如人工神经网络可轻松实现影响因素与表面粗糙度之间的关联，而无需考虑底层物理模型。此外，物理信息神经网络可将物理约束添加到模型中，确保模型结果符合物理定律。
- 残余应力 ：加工引起的残余应力直接影响零件的疲劳强度，对于安全关键、高价值的零件尤为重要。对于薄壁、大型零件，残余应力可能导致大变形并影响加工精度。基于物理的分析方法主要适用于二维条件，而数据驱动方法可帮助克服复杂热机械现象的建模难题。已经开发了多个ANN模型来预测铣削和车削等加工操作中各种材料的残