摘要: 钛合金具有比强度高、耐热耐蚀性好等优点，广泛应用于各个领域，但钛合金作为典型的难加工材料，切削加工过程中刀具磨损严重，影响加工质量从而造成其加工效率低下，生产成本较高。研究表明，微织构球头铣刀铣削TC4时，切削参数与微织构参数均对刀具... 展开 钛合金具有比强度高、耐热耐蚀性好等优点，广泛应用于各个领域，但钛合金作为典型的难加工材料，切削加工过程中刀具磨损严重，影响加工质量从而造成其加工效率低下，生产成本较高。研究表明，微织构球头铣刀铣削TC4时，切削参数与微织构参数均对刀具切削加工性能有重要影响，选择合理的参数可以有效减缓刀具磨损、改善加工质量。但现阶段存在参数的选择过分依赖大量试验经验与加工手册，微织构参数与切削参数选取困难、微织构刀具研究周期受制于微织构刀具建模效率等一系列问题。为摆脱上述问题，本文基于微织构分布理论完成UG内球头铣刀微织构参数化建模；通过试验建立预测模型实现铣削性能预测、并引入优化算法解决参数优选问题，最终搭建了微织构球头铣刀铣削钛合金数据系统，具体展开了以下研究： 首先，本文从数学角度探究前刀面微织构分布理论，推导微织构分布模型。以微织构分布模型为理论基础，采用程序驱动法对UG进行二次开发，并利用UG定制菜单和对话框，实现用户界面与参数化模型之间的函数回调，完成了球头铣刀微织构参数化设计，提升了微织构设计效率、缩短了微织构刀具研究周期。 其次，以铣削力、刀具磨损、表面粗糙度为研究目标，搭建微织构球头铣刀铣削钛合金正交试验平台，研究微织构参数与切削参数对铣削性能的影响规律。基于试验数据分别通过经验回归分析，逐步回归分析与BP神经网络建立铣削性能预测模型，并以均方根误差作为评价标准优选出最优预测模型，得出逐步回归模型的拟合程度高于其余两种模型。随后以逐步回归模型为目标函数引用遗传算法建立优化模型，实现了微织构参数与切削参数的多目标优化，并通过试验验证了优化模型的可靠性。 最后，基于上述研究内容，在明确功能需求与数据库逻辑关系的基础上，在python编程环境下基于Sqlite数据库建立微织构球头铣刀铣削钛合金数据系统，实现信息查询与管理、微织构分布设计，铣削性能预测、参数优化等主要功能。 通过本研究，实现了基于UG的球头铣刀微织构快速建模，能在用户给出加工过程中特定工况下进行铣削性能的预测，且通过参数优化改善了传统加工中的依赖经验和大量试验选择参数的现实问题，提升了建模效率与生产效率，为实际生产提供参考。 收起