39、基于人工神经网络的端铣加工智能夹具布局设计

基于人工神经网络的端铣加工智能夹具布局设计

1. 引言

夹具设计在铣削加工中至关重要，它能确保零部件的形状和尺寸精度。在加工低刚度工件时，合理的夹具设计尤为关键。若夹具设计不佳，会导致零部件在加工过程中因变形而出现尺寸误差，甚至被拒收。

近年来，研究人员致力于预测和分析加工过程中零部件的变形，以优化夹具布局。有限元分析（FEA）等数值方法的发展，为解决这一领域复杂且耗时的计算分析问题提供了很大帮助。不过，以往大多数研究采用的有限元 - 遗传算法（FEM - GA）集成技术，由于定位器和夹具的位置并非离散变量，难以用 FEM 分析所有可能的位置，计算量较大，实用性受限。

本文探索了使用人工神经网络（ANN）和响应面方法（RSM）模型来预测工件的弹性变形，通过比较它们在映射弹性变形与夹具布局方面的性能，确定合适的模型，并将其与 GA 集成，在考虑稳定性约束的情况下优化夹具布局。

2. 基于有限元法的加工过程结构模型

利用有限元法（FEM）对工件在加工力、定位器反作用力和夹紧力作用下的变形进行分析和预测，使用有限元软件 ANSYS 进行分析。在 FEM 建模时，有以下假设：
- 工件视为弹性体，定位器和夹具视为刚体。
- 工件处于平面应力状态。
- 定位器作为平移约束，限制工件相对于定位器的移动。
- 夹紧力作用于一点，其位置为工件的节点之一。
- 加工力为瞬态力（与时间相关），作用于工件上。

2.1 槽铣削过程的数值描述

槽铣削过程中，工件由夹具和定位器固定，初始处于静态。夹紧力对工件的影响视为静载荷，在后续的瞬态动力学分析中考虑。

<