智能制造方向优秀论文范文参考——基于智能制造的滚动轴承数控加工工艺优化方法

　　0 引言

　　滚动轴承作为机械装备的关键基础件，其制造精度直接影响整机性能。现有轴承加工工艺存在参数设定依赖经验且固化、工艺链协同不足导致效率低下、能耗控制与质量监控脱节等问题，导致轴承行业平均生产效率低于理论水平 30%，能源利用率仅为 65%。

　　智能制造环境下，轴承加工工艺优化转变为基于全流程数据驱动的系统性优化。通过引入数字孪生、机器学习等技术，可实现加工参数与质量指标关系的精确建模;通过工业物联网与边缘计算，实现加工参数实时监测与调整;通过云平台与知识图谱，实现工艺知识累积与复用。智能化工艺优化可将轴承加工效率提升 15%~25%，能源利用率提高至 85% 以上，批次间质量一致性提升 30%，同时缩短新产品开发周期 40% 以上。

　　1 滚动轴承数控加工工艺优化方法

　　1.1 工艺影响因素分析与量化建模

　　滚动轴承数控加工工艺优化需识别并量化关键影响因素，其中切削力、主轴转速、进给量及刀具磨损是影响加工质量的核心参数，存在复杂交互作用：

　　切削力直接影响加工表面质量，主轴转速与进给量共同决定材料去除率，刀具磨损影响加工稳定性。

　　切削力预测模型为：Fc​=Kc​ap​f0.75vp−0.15​(1+γB)

　　式中，Fc​为主切削力(N)，Kc​为材料切削系数，ap​为切削深度(mm)，f为进给量(mm/r)，vp​为切削速度(m/min)，B为刀具后刀面磨损宽度(mm)，γ为磨损影响系数。

　　工艺优化需满足多目标约束条件：表面粗糙度Ra≤0.4μm，圆度误差≤2μm，单件加工时间件。

　　1.2 智能优化模型构建

　　构建融合数字孪生的工艺仿真框架，由物理模型(基于有限元法模拟应力分布和材料变形)和数据模型(利用历史数据训练机器学习算法预测加工质量)组成，互为补充以提高预测精度。

　　针对多目标优化问题，采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最优解集，目标函数定义为：⎩⎨⎧​min F1​(x)=Ra(x)min F2​(x)=εroundness​(x)min F3​(x)=T(x)​

　　式中，x为决策变量向量(含切削速度、进给量、切削深度等)，Ra为表面粗糙度预测函数，εroundness​为圆度误差预测函数，T为加工周期时间预测函数。

　　约束条件通过罚函数法整合，例如主轴功率限制：Pcutting​=60×1000Fc​vc​​≤Pmax​η

　　式中，Pcutting​为切削功率(kW)，Pmax​为主轴额定功率(kW)，η为功率利用系数。

　　通过 NSGA-II 算法迭代计算得到 Pareto 前沿曲面，为决策者提供均衡各目标的可行解。

　　1.3 工艺动态优化实施

　　设计基于多传感器融合的在线监测系统，集成振动传感器和声发射信号采集装置，实时监测加工状态：

　　振动信号用于识别机床状态和切削稳定性，声发射信号敏感于刀具磨损和表面质量变化，通过小波变换和特征提取转化为特征指标。

　　在边缘计算节点部署基于模糊 PID 控制的参数动态调整策略：Δvc​=Kp​e(t)+Ki​∫0t​e(τ)dτ+Kd​dtde(t)​

　　式中，Δvc​为切削速度调整量，e(t)为当前质量偏差，Kp​、Ki​、

　　Kd​为比例、积分、微分系数(由模糊规则实时调整)。例如，刀具磨损加剧时降低切削速度，振动异常时调整进给量以保持稳定性。

　　将工艺优化集成到数字孪生系统，形成 “仿真→执行→反馈” 闭环流程：

　　数字孪生模型持续接收实时数据，更新参数实现虚实融合，通过对比预测与实际结果自我学习以提高精度。

　　基于知识图谱技术形成优化经验知识库，支持未来工艺快速部署。

　　2 实验验证与结果分析

　　2.1 实验设计与平台搭建

　　以 6206 深沟球轴承套圈(GCr15 轴承钢，热处理后硬度 HRC60±2)为实验对象，实验平台包括五轴数控机床(DMG MORI DMU 50)、三向测力仪、声发射传感器及白光干涉仪，分别用于采集切削力、监测声学信号、测量表面粗糙度和形状误差。

　　设计三组对比实验(每组加工 30 件)：

　　传统工艺组：基于经验设定固定参数;

　　单目标优化组：采用田口法优化表面粗糙度;

　　多目标智能优化组：采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最优解，结合动态调整策略。

　　初始工艺参数设置如下：

　　参数传统工艺组单目标优化组多目标智能优化组

　　切削速度(m/min)120150135

　　进给量(mm/r)0.100.080.09

　　切削深度(mm)0.200.150.18

　　冷却液浓度(%)5.05.06.5

　　主轴转速(r/min)120015001350

　　切入角(°)453035

　　刀具材料硬质合金CBNCBN

　　刀具几何参数(前角 / 后角，°)5/86/106/10

　　2.2 工艺性能指标对比分析

　　多目标智能优化组在质量、效率和能耗维度表现最优：

　　质量：表面粗糙度平均值 0.38μm(传统组 0.52μm，单目标组 0.42μm)，标准差 0.03μm(传统组 0.09μm)，稳定性显著提升;圆度误差平均值 1.42μm(传统组 2.35μm，单目标组 1.95μm)，改进率 39.6%，主要降低 2~5 阶谐波分量，与振动信号实时控制相关。

　　效率：平均加工时间 28min / 件(传统组 34min / 件)，提升 17.6%，优化源于切削参数减少 3min、动态调整减少换刀时间 2min、自适应进给控制减少空切时间 1min。

　　能耗与成本：主轴平均功率 4.2kW(传统组 4.8kW)，降低 12.5%;过程能耗 2.1kW・h / 件(传统组 2.8kW・h / 件)，降低 25%;加工成本 33.5 元 / 件(传统组 42.6 元 / 件)，降低 21.4%。

　　其他指标：刀具寿命 68 件 / 刀(传统组 45 件 / 刀)，提升 51.1%;废品率 0.5%(传统组 2.3%)，降低 78.3%;CPK 值 1.8(传统组 1.2)，提升 50%。

　　3 结论与展望

　　本研究提出的智能制造环境下滚动轴承数控加工工艺优化方法，通过建立工艺影响因素量化模型、构建多目标优化框架及设计动态优化策略，实现加工质量、效率与能耗的综合提升，创新点在于提出工艺参数 - 设备状态 - 质量指标的耦合优化机制，完成从静态到动态优化的转变。

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