试论金属切削刀具在机械加工中设计方法探讨

孙堂

摘要：本文主要介绍金属切削刀具精确设计的一些基本理论，并利用人工神经网络对金属切削刀具进行精确模拟。金属切削是现代机械制造业中应用比例最大，应用最广泛和最基本的加工方法，而切削刀具的精确设计是金属切削刀具设计的基础，它对切削性能和切削性能起决定性作用。加工产品的质量。影响。刀具的精确设计和正确使用可以大大提高产品的加工精度，提高加工效率，降低加工成本。

关键词：神经网络；金属切削刀具；机械加工

刀具是直接对工件进行切削加工的工具在整个制造成本中，尽管刀具成本比例很小，但刀具的设计和使用直接影响到切削效率，刀具更换时间和机床利用率。因此，它对生产成本有重大影响。人工神经网络是模仿人脑结构的新型建模工具。其主要特点是人工神经网络具有大规模的并行处理能力，自组织，自适应，泛化能力强，学习容错和抗干扰能力强。能力，所有这些功能对于处理机械工程的各种建模方面都至关重要。

1金属切削刀具在机械加工中设计方法的研究现状

1.1金属切削刀具国内研究状况

金属切削加工是现代机械制造业应用比例最大，应用最广泛，最基本的加工方法，在国民经济发展中始终发挥着非常重要的作用。正确的设计和使用工具可以大大提高加工效率，提高产品加工质量，降低加工成本。该工具的设计和制造是一个全面的问题。需要考虑的问题很多，包括刀具的结构和几何参数，刀具材料和工件材料，切削和工艺参数。这些因素彼此相关并相互影响。因此，没有全面的金属切削理论和刀具知识以及丰富的实际切削和设计数据，不能保证刀具的精确设计和制造。随着当今世界科学技术的飞速发展，计算机技术的迅速普及和高精度刀具曲线磨床的出现，大量乏味的计算和高精度任意曲线的加工制造已不再是一种问题。工具设计理论也取得了很大的进展，大部分工程技术人员不再满足于一些近似的工具设计计算方法，精确的工具设计计算方法也将成为工具设计人员的主要研究课题。金属切削刀具的设计和切削角度对切削性能有着决定性的影响。刀具角度误差会降低其性能，甚至完全消除切削能力。该工具角度涉及一系列空间倾斜的平面和直线之间的角度关系，并通过教学工具（如实体几何，空间解析几何或微分几何）进行处理。这是不方便和不方便的。这很容易出错。事实上，刀具角度的表现，设计，计算，分析和测试一直是机械制造科学技术的难点，并且已经成为只有少数人才能真正掌握的非常深刻的知识和技能。现代刀具几何和机加工运动的复杂性加深了这一矛盾。

1.2人工神经网络的发展

人工神经网络的研究已有一年多的历史，其发展过程起伏不定。自20世纪80年代中期以來，人工神经网络引起了中国机械工程领域的研究人员的极大兴趣，并进行了大量的研究工作。目前，人工神经网络的理论和应用研究工作处于上风。每年都有大量的研究成果发表。数以千计的论文已经发表，其应用领域非常广泛，涵盖了机械工程的各个方面。人工神经网络可以广泛应用于机械工程领域。它是通过模拟人脑结构和智能行为的神经网络，以及大规模并行处理，容错，自组织，自适应能力和关联功能等特征来确定的。作为一种新的建模工具，人工神经网络不像专家系统那样需要事先建立知识库。知识获取只需要足够的训练样本。训练有素的网络存储加权系数的知识。人工神经网络可以模拟现实。系统的复杂输入和输出关系具有强大的非线性建模能力。人工神经网络具有良好的容错性能。在本地节点连接失败或部分规则的情况下，它仍然可以正常工作。所有这些功能都需要处理机械工程领域的不同建模需求。

2金属切削刀具设计方法介绍

2.1人工神经网络简介

人工神经网络是由大量处理单元神经元组成的人造网络。它是生物网络的抽象，简化和模拟，反映了生物神经系统的基本特征。虽然每个神经元的结构和功能都非常简单，但由大量神经元组成的网络系统的行为是丰富多彩的。人工神经网络是一种并行和分布式的信息处理网络结构。每个神经元只有一个输出。它可以连接到许多其他神经元。每个神经元输入都有多个连接路径。每个连接路径都有一个连接。权重系数。人工神经网络可以自动从已知数据中导入规则并获得这些数据的内在规律。它具有很强的非线性映射能力。人工神经网络的突出特点是非线性映射能力，自适应能力和泛化能力。高度并行处理能力，适用于多变量系统。使用人工神经网络可以解决一些复杂的系统控制问题，并能够适应并从复杂的不确定性中学习。

2.2神经网络设计基础

在设计神经网络时，首先要考虑的是使用几层网络结构。任何连续函数都可以使用只包含一个隐藏层或三层的神经网络以任意精度近似。两层隐层，即四层神经网络可以得到所需要的输入是输出任意连续函数拟合工具的边缘形状，当只有一个隐层时，一般情况下，神经元的隐层节点数目较好，当在这两个隐层中，第一隐层隐藏的神经元隐藏数量有利于网络功能的提高。在设计网络时，首先考虑采用隐层网络结构。如果处理单元逐渐增加并且未达到令人满意的结果，则可以使用两个隐层网络。在这种情况下，应减少处理单元的总数。如果隐层处理单元的数量太少，网络结构可以解决问题的信息将会减少，从而复杂的问题就无法解决。如果隐藏层处理单元太多，会使网络训练时间增加，同时也使网络容易过度训练，仿真结果将失去原有的规律性。在设计多层前馈网络时，根据以下结论首先将隐藏层网络结构用于任何实际问题。应尽可能少地使用隐藏层处理单元。逐渐增加隐藏层处理单元的数量，直到满足要求，然后考虑使用神经网络的两个隐藏层（如果不满足要求）。

结语：

人工神经网络是人工智能的重要分支。它模仿人类大脑神经元的结构和处理信息的方式。它使用计算机技术来模仿人类来处理实际问题。具有强大的学习能力，泛化能力和非线性逼近能力。神经网络可以避免传统的复杂建模过程，并使其适用于正在改变的制造，设计和生产条件。在机械工程中使用神经网络来优化机械设计，制造和控制不仅是神经网络应用的延伸，而且也是制造业的革命。在许多神经网络中，基于算法的多层感知器神经网络理论是应用最广泛的。本文采用应用最为广泛的BP网络，在拟合刀具刃形方面取得了较好的效果。

参考文献：

[1]吴志慧.刀具结构对切削加工的影响研究及优化设计[D].湖北工业大学，2017.

[2]王海波.不同切削要素下激光微织构刀具的切削性能仿真和试验研究[D].江苏大学，2016.