陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法
技术特征：
1.一种陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：建立钻头的运动学模型，根据运动学模型进行运动轨迹分析，获取钻头在不同加工条件下的钻头的位移和施加在钻头上的外部激励力，具体的过程如下：
3.根据权利要求2所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：根据钻头的位移和施加在钻头上的外部激励力，运用牛顿定律建立钻头在振动时的动力学方程，依据该动力学方程，获取钻头的自然频率，具体的过程如下：
4.根据权利要求3所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：根据钻头的自然频率，识别出共振频率区域的过程如下：
5.根据权利要求4所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：在共振频率区域外选择振动频率，以旋转速度、振动频率和进给速度为定值，并设置不同的切削频率和振动幅度组合，在每个组别下进行加工实验，获取不同组别的旋转超声孔的表面粗糙度和孔径精度，具体的过程如下：
6.根据权利要求5所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：将表面粗糙度和孔径精度进行数据处理，获取旋转超声孔的质量系数，依据的公式如下：
7.根据权利要求6所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：将不同组别的旋转超声孔的质量系数进行比较，依据比较结果，确定切削频率和振动幅度的最佳组合，其过程如下：
8.根据权利要求7所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：所述磨损量实验模型采用卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型采用基于多层感知器的深度神经网络构成，所述多层感知器的深度神经网络包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和输出层，所述第一隐藏层、第二隐藏层和第三隐藏层均具有至少两个神经元，且均采用relu作为激活函数。
9.根据权利要求8所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：所述钻头的磨损量的表达式具体如下：
10.根据权利要求9所述的陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，其特征在于：以磨损量最小化为优化目标，基于遗传算法，对旋转速度、振动频率和进给速度进行优化，获取旋转速度、振动频率和进给速度的最佳组合值，具体的过程如下：
技术总结
本发明提供一种陶瓷复合装甲的旋转超声孔加工工艺参数优化方法，涉及旋转超声孔加工技术领域，具体步骤包括：建立钻头的运动学模型，分析其在不同条件下的运动轨迹，以获取位移和施加的外部激励力数据；接着，运用牛顿定律建立动力学方程，计算钻头的自然频率，并确定共振频率区域；基于这些分析，设置不同的切削频率和振动幅度组合进行加工实验，构建磨损量试验模型，并运用遗传算法优化旋转速度、振动频率和进给速度，以获取旋转速度、振动频率和进给速度的最佳组合值。本发明避免了共振频率区域，保持钻头稳定运行，增强了加工过程的可控性，减少了振动对加工质量的负面影响，同时，优化了最佳工艺参数，降低了加工风险。
技术研发人员：郑雷,唐丹娜,杨舒颖,姜晓通,冯勇,徐正亚,高超,关集俱,刘德利
受保护的技术使用者：常熟理工学院
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28
技术研发人员：郑雷,唐丹娜,杨舒颖,姜晓通,冯勇,徐正亚,高超,关集俱,刘德利
技术所有人：常熟理工学院
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