試論金屬切削刀具在機械加工中設計方法探討

孫堂

摘要：本文主要介紹金屬切削刀具精確設計的一些基本理論，并利用人工神經網絡對金屬切削刀具進行精確模擬。金屬切削是現代機械制造業中應用比例最大，應用最廣泛和最基本的加工方法，而切削刀具的精確設計是金屬切削刀具設計的基礎，它對切削性能和切削性能起決定性作用。加工產品的質量。影響。刀具的精確設計和正確使用可以大大提高產品的加工精度，提高加工效率，降低加工成本。

關鍵詞：神經網絡；金屬切削刀具；機械加工

刀具是直接對工件進行切削加工的工具在整個制造成本中，盡管刀具成本比例很小，但刀具的設計和使用直接影響到切削效率，刀具更換時間和機床利用率。因此，它對生產成本有重大影響。人工神經網絡是模仿人腦結構的新型建模工具。其主要特點是人工神經網絡具有大規模的并行處理能力，自組織，自適應，泛化能力強，學習容錯和抗干擾能力強。能力，所有這些功能對于處理機械工程的各種建模方面都至關重要。

1金屬切削刀具在機械加工中設計方法的研究現狀

1.1金屬切削刀具國內研究狀況

金屬切削加工是現代機械制造業應用比例最大，應用最廣泛，最基本的加工方法，在國民經濟發展中始終發揮著非常重要的作用。正確的設計和使用工具可以大大提高加工效率，提高產品加工質量，降低加工成本。該工具的設計和制造是一個全面的問題。需要考慮的問題很多，包括刀具的結構和幾何參數，刀具材料和工件材料，切削和工藝參數。這些因素彼此相關并相互影響。因此，沒有全面的金屬切削理論和刀具知識以及豐富的實際切削和設計數據，不能保證刀具的精確設計和制造。隨著當今世界科學技術的飛速發展，計算機技術的迅速普及和高精度刀具曲線磨床的出現，大量乏味的計算和高精度任意曲線的加工制造已不再是一種問題。工具設計理論也取得了很大的進展，大部分工程技術人員不再滿足于一些近似的工具設計計算方法，精確的工具設計計算方法也將成為工具設計人員的主要研究課題。金屬切削刀具的設計和切削角度對切削性能有著決定性的影響。刀具角度誤差會降低其性能，甚至完全消除切削能力。該工具角度涉及一系列空間傾斜的平面和直線之間的角度關系，并通過教學工具（如實體幾何，空間解析幾何或微分幾何）進行處理。這是不方便和不方便的。這很容易出錯。事實上，刀具角度的表現，設計，計算，分析和測試一直是機械制造科學技術的難點，并且已經成為只有少數人才能真正掌握的非常深刻的知識和技能。現代刀具幾何和機加工運動的復雜性加深了這一矛盾。

1.2人工神經網絡的發展

人工神經網絡的研究已有一年多的歷史，其發展過程起伏不定。自20世紀80年代中期以來，人工神經網絡引起了中國機械工程領域的研究人員的極大興趣，并進行了大量的研究工作。目前，人工神經網絡的理論和應用研究工作處于上風。每年都有大量的研究成果發表。數以千計的論文已經發表，其應用領域非常廣泛，涵蓋了機械工程的各個方面。人工神經網絡可以廣泛應用于機械工程領域。它是通過模擬人腦結構和智能行為的神經網絡，以及大規模并行處理，容錯，自組織，自適應能力和關聯功能等特征來確定的。作為一種新的建模工具，人工神經網絡不像專家系統那樣需要事先建立知識庫。知識獲取只需要足夠的訓練樣本。訓練有素的網絡存儲加權系數的知識。人工神經網絡可以模擬現實。系統的復雜輸入和輸出關系具有強大的非線性建模能力。人工神經網絡具有良好的容錯性能。在本地節點連接失敗或部分規則的情況下，它仍然可以正常工作。所有這些功能都需要處理機械工程領域的不同建模需求。

2金屬切削刀具設計方法介紹

2.1人工神經網絡簡介

人工神經網絡是由大量處理單元神經元組成的人造網絡。它是生物網絡的抽象，簡化和模擬，反映了生物神經系統的基本特征。雖然每個神經元的結構和功能都非常簡單，但由大量神經元組成的網絡系統的行為是豐富多彩的。人工神經網絡是一種并行和分布式的信息處理網絡結構。每個神經元只有一個輸出。它可以連接到許多其他神經元。每個神經元輸入都有多個連接路徑。每個連接路徑都有一個連接。權重系數。人工神經網絡可以自動從已知數據中導入規則并獲得這些數據的內在規律。它具有很強的非線性映射能力。人工神經網絡的突出特點是非線性映射能力，自適應能力和泛化能力。高度并行處理能力，適用于多變量系統。使用人工神經網絡可以解決一些復雜的系統控制問題，并能夠適應并從復雜的不確定性中學習。

2.2神經網絡設計基礎

在設計神經網絡時，首先要考慮的是使用幾層網絡結構。任何連續函數都可以使用只包含一個隱藏層或三層的神經網絡以任意精度近似。兩層隱層，即四層神經網絡可以得到所需要的輸入是輸出任意連續函數擬合工具的邊緣形狀，當只有一個隱層時，一般情況下，神經元的隱層節點數目較好，當在這兩個隱層中，第一隱層隱藏的神經元隱藏數量有利于網絡功能的提高。在設計網絡時，首先考慮采用隱層網絡結構。如果處理單元逐漸增加并且未達到令人滿意的結果，則可以使用兩個隱層網絡。在這種情況下，應減少處理單元的總數。如果隱層處理單元的數量太少，網絡結構可以解決問題的信息將會減少，從而復雜的問題就無法解決。如果隱藏層處理單元太多，會使網絡訓練時間增加，同時也使網絡容易過度訓練，仿真結果將失去原有的規律性。在設計多層前饋網絡時，根據以下結論首先將隱藏層網絡結構用于任何實際問題。應盡可能少地使用隱藏層處理單元。逐漸增加隱藏層處理單元的數量，直到滿足要求，然后考慮使用神經網絡的兩個隱藏層（如果不滿足要求）。

結語：

人工神經網絡是人工智能的重要分支。它模仿人類大腦神經元的結構和處理信息的方式。它使用計算機技術來模仿人類來處理實際問題。具有強大的學習能力，泛化能力和非線性逼近能力。神經網絡可以避免傳統的復雜建模過程，并使其適用于正在改變的制造，設計和生產條件。在機械工程中使用神經網絡來優化機械設計，制造和控制不僅是神經網絡應用的延伸，而且也是制造業的革命。在許多神經網絡中，基于算法的多層感知器神經網絡理論是應用最廣泛的。本文采用應用最為廣泛的BP網絡，在擬合刀具刃形方面取得了較好的效果。

參考文獻：

[1]吳志慧.刀具結構對切削加工的影響研究及優化設計[D].湖北工業大學，2017.

[2]王海波.不同切削要素下激光微織構刀具的切削性能仿真和試驗研究[D].江蘇大學，2016.