吳 石 趙洪偉 李 鑫

哈爾濱理工大學(xué)先進(jìn)制造智能化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱，150080

0 引言

汽車車身覆蓋件模具具有加工形面曲率變化大、形面復(fù)雜、尺寸精度和表面質(zhì)量要求高的特點(diǎn)，其材料大多為Cr12MoV、7CrSiMnMoV等模具鋼[1]。模具設(shè)計(jì)時(shí)，為降低覆蓋件模具整體加工的復(fù)雜性，多采用模體和鑲塊式模件的拼接結(jié)構(gòu)，模體與模具拼接區(qū)域鑲塊之間的硬度差有時(shí)高達(dá)15HRC[2]。球頭銑刀銑削加工模具拼接區(qū)域時(shí)，一方面，不同硬度拼接區(qū)域的銑削加工引發(fā)載荷突變，對(duì)刀具造成明顯的沖擊振動(dòng)；另一方面，模具拼接區(qū)域的型面曲率不斷變化，引起未變形切屑厚度、切屑體積隨之變化，導(dǎo)致加工過程中的瞬態(tài)銑削力變化明顯，使得模具拼接縫前后的加工質(zhì)量變化較大。因此，基于拼接區(qū)域表面形貌一致性優(yōu)化加工工藝參數(shù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)拼接區(qū)微觀幾何形貌的可控性研究具有重要工程意義。

影響表面形貌的因素很多，除了切削參數(shù)和刀具幾何參數(shù)外，切削過程中的刀具振動(dòng)、變形，以及模具曲面的拼接特征等都會(huì)對(duì)表面形貌產(chǎn)生很大影響，并且這些影響相互之間還存在著耦合關(guān)系。對(duì)球頭刀銑削表面形貌建模方法的研究可分為兩類。一種是利用刀具切削刃軌跡形成的包絡(luò)面約束對(duì)工件表面輪廓建模[3]，另一種是應(yīng)用Z-map法建模[4-5]。LIU等[6]基于Z-map模型開發(fā)了表面形貌和粗糙度特征的綜合預(yù)測(cè)系統(tǒng)，分析了刀具偏心和磨損對(duì)表面形貌及粗糙度的影響。PENG[7]運(yùn)用加工過程切削刃運(yùn)動(dòng)學(xué)和切削機(jī)理對(duì)工件表面形貌的形成過程進(jìn)行了研究，建立了刀具三維運(yùn)動(dòng)軌跡及加工后的三維表面形貌模型，考慮了切削參數(shù)、刀尖幾何形狀和切削振動(dòng)等主要因素的影響。王鵬等[8]通過刀具軌跡計(jì)算和切削試驗(yàn),研究了球墨鑄鐵平面銑削過程中切削刃數(shù)量對(duì)切削性能、刀具磨損和表面形貌特征的影響，并用分形維數(shù)和表面粗糙度共同表征表面形貌。任志英等[9]介紹了小波變換在表面粗糙度評(píng)定、表面形貌分離與重構(gòu)、表面形貌分形維數(shù)提取等方面的應(yīng)用。劉帥[10]分別用分形維數(shù)、功率譜密度、二維小波分析了表面形貌，通過實(shí)驗(yàn)研究了加工參數(shù)對(duì)表面形貌的影響。

為了實(shí)現(xiàn)表面形貌的預(yù)期控制，近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者根據(jù)表面形貌特征研究了反演優(yōu)化加工參數(shù)。WANG等[11]基于非支配排序遺傳算法，以能耗、成本和表面形貌為目標(biāo)函數(shù)對(duì)切削深度、進(jìn)給速度及切削速度進(jìn)行了優(yōu)化。NATARAJAN等[12]基于強(qiáng)化多目標(biāo)的教導(dǎo)-學(xué)習(xí)優(yōu)化算法對(duì)車削聚甲醛樹酯過程的加工參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。陶會(huì)榮等[13]以立銑、平銑、平磨等三種典型加工方式下的表面粗糙度為研究對(duì)象，構(gòu)建了加工表面多維參數(shù)反演模型，并對(duì)反演優(yōu)化算法做了相應(yīng)研究。陳建嶺等[14]提出了具有良好的尋優(yōu)能力、能獲得滿意Pareto解集的擴(kuò)展非支配排序遺傳算法，對(duì)種群初始化子過程進(jìn)行規(guī)范化處理，保證了種群的多樣性和均勻性。張臣等[15]為簡(jiǎn)化優(yōu)化問題的求解，引入時(shí)段組合的概念，建立了相應(yīng)數(shù)學(xué)模型，將多參數(shù)優(yōu)化問題分解成若干獨(dú)立的子問題。

目前，基于拼接區(qū)域的表面形貌一致性，對(duì)拼接模具表面形貌的建模、特征分析和加工參數(shù)反演研究較少。本文以模具鋼Cr12MoV拼接樣件為研究對(duì)象，分析不同加工參數(shù)下拼接縫前后的表面形貌幾何特性、殘留高度空間特性，然后基于小波包提取加工表面輪廓信號(hào)不同頻段的能量熵特征，最后根據(jù)能量熵特征、材料去除率、刀具壽命，結(jié)合多種群并行遺傳算法-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multigroup parallel genetic algorithm-artificial neural networks，MPGA-ANN)反演主軸轉(zhuǎn)速、每齒進(jìn)給量以及軸向切深等加工參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)拼接區(qū)微觀幾何形貌的可控加工。

1 過縫時(shí)的瞬時(shí)沖擊振動(dòng)對(duì)表面形貌的影響

如圖1所示，銑削實(shí)驗(yàn)用的機(jī)床為 VDL-1000E 型三軸立式加工中心，刀具為戴杰二刃整體硬質(zhì)合金球頭立銑刀DV-OCSB2100-L140(螺旋角為30°，直徑10 mm)；工件材料為淬硬狀態(tài)下的模具鋼Cr12MoV，尺寸為200 mm×200 mm×60 mm。將工件分成 3 個(gè)鑲塊，通過不同的熱處理工藝將硬度調(diào)至 45HRC、 50HRC、45HRC，通過2根長(zhǎng)200 mm 的螺栓穿過不銹鋼高強(qiáng)度鉸制孔，將工件連接為一個(gè)整體，拼接縫隙為0.5 mm。曲面淬硬鋼模具銑削選用小切深、小行距和小進(jìn)給的切削參數(shù)，實(shí)驗(yàn)加工參數(shù)如表1所示。實(shí)驗(yàn)時(shí)，從硬度為45HRC的鑲塊向硬度為50HRC的鑲塊進(jìn)行順銑切削，共進(jìn)行9組實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)完成后，通過白光干涉儀掃描實(shí)驗(yàn)樣件拼接區(qū)，得到其拼接縫前后的表面微觀形貌。轉(zhuǎn)速n=4000 r/min，切深ap=0.3 mm，每齒進(jìn)給量fz分別為0.15 mm、0.20 mm、0.25 mm時(shí)，實(shí)驗(yàn)樣件拼接縫前后的表面微觀形貌如圖2～圖4所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)加工現(xiàn)場(chǎng)Fig.1 Experimental processing site

表1 實(shí)驗(yàn)加工參數(shù)

進(jìn)給量較小時(shí)，切削振動(dòng)較小。球頭銑刀兩齒的細(xì)微差異會(huì)使兩齒切掉的材料體積不同，導(dǎo)致表面形貌的輪廓不均勻、球頭幾何輪廓不一致，如圖2、圖3所示。隨著每齒進(jìn)給量的增大，振動(dòng)增大，出現(xiàn)單齒切削，導(dǎo)致加工表面形貌的球頭幾何輪廓變長(zhǎng)，如圖4所示。對(duì)比圖2～圖4中拼接縫縫前縫后的表面幾何形貌圖發(fā)現(xiàn)，拼接縫后的殘留高度比拼接縫前的殘留高度大，這是主要因?yàn)檫^縫時(shí)瞬時(shí)沖擊振動(dòng)會(huì)對(duì)表面形貌產(chǎn)生影響。

為研究模具拼接縫前后殘留高度的空間特性，按刀具切削路徑方向，利用白光干涉儀提取上述工況下的表面幾何形貌的二維輪廓曲線，如圖5～圖7所示。

由圖5～圖7可以看出，縫后的表面殘留高度較大；隨著每齒進(jìn)給量的增大，二維輪廓曲線紊亂程度增加(曲線在相同自變量范圍內(nèi)，因變量的變化頻率變高)，縫后的最大殘留高度增大；每齒進(jìn)給量達(dá)到0.20 mm時(shí)，單刃參與加工，嚴(yán)重影響加工表面殘留高度。根據(jù)圖5～圖7所示的二維輪廓曲線數(shù)據(jù)計(jì)算Ra，拼接縫前后的Ra值如表2所示。

(a)拼接縫前表面硬度為45HRC

(b)拼接縫后表面硬度為50HRC圖2 每齒進(jìn)給量為0.15 mm的表面形貌Fig.2 Surface morphology at feed per tooth is as 0.15 mm

(a)拼接縫前表面硬度為45HRC

(b)拼接縫后表面硬度為50HRC圖3 每齒進(jìn)給量為0.20 mm的表面形貌Fig.3 Surface morphology at feed per tooth is as 0.20 mm

(a)拼接縫前表面硬度為45HRC

(b)拼接縫后表面硬度為50HRC圖4 每齒進(jìn)給量為0.25 mm的表面形貌Fig.4 Surface morphology at feed per tooth is as 0.25 mm

圖5 每齒進(jìn)給量0.15 mm的二維輪廓線Fig.5 2D contour at feed per tooth is as 0.15 mm

圖6 每齒進(jìn)給量0.20 mm的二維輪廓線Fig.6 2D contour at feed per tooth is as 0.20 mm

如表2所示，當(dāng)每齒進(jìn)給量增大時(shí)，縫前和縫后的Ra值都增大；銑刀經(jīng)過拼接縫時(shí)，樣件的硬度發(fā)生變化，產(chǎn)生瞬時(shí)沖擊振動(dòng)，這使縫后的Ra值要明顯大于縫前的Ra值。

圖7 每齒進(jìn)給量0.25 mm的二維輪廓線Fig.7 2D contour at feed per tooth is as 0.25 mm

表2 拼接縫前后的二維輪廓算術(shù)平均偏差

2 殘留高度的空間特性分析

利用小波變換具有良好的時(shí)域和頻域局部化性質(zhì)的特點(diǎn)[9]，研究沖擊振動(dòng)對(duì)拼接縫前后表面形貌的二維輪廓線的影響。母小波函數(shù)ψ(t)∈L2(R)滿足

(1)

當(dāng)被分析的數(shù)據(jù)信號(hào)t、尺度因子a(a≠0)、平移因子b連續(xù)時(shí)，可對(duì)ψ(t)平移或伸縮得到連續(xù)小波：

(2)

由于本文要分析非對(duì)稱信號(hào)，因此母小波選擇不對(duì)稱或近似對(duì)稱的小波基；考慮到相似性原則、支撐長(zhǎng)度適當(dāng)原則，選擇dbN小波為小波基。

基于db4小波基進(jìn)行小波變換，分析不同每齒進(jìn)給量下拼接縫前后表面形貌二維輪廓線的空間特性，如圖8～圖10所示，可以看出，拼接縫前二維輪廓線的小波系數(shù)均有一個(gè)峰值，該峰值所處位置在50～80 Hz之間，且隨著每齒進(jìn)給量的增大，峰值處的頻率升高。拼接縫后的二維輪廓線小波系數(shù)出現(xiàn)兩個(gè)峰值：一個(gè)為沖擊振動(dòng)頻率，是過拼接縫時(shí)的沖擊振動(dòng)造成的，一個(gè)為主軸轉(zhuǎn)速頻率。

(a)拼接縫前

(b)拼接縫后圖8 拼接縫前后二維輪廓線的小波分析結(jié)果 (每齒進(jìn)給量0.15 mm)Fig.8 Wavelet analysis results of 2D contour lines before and after the splicing seam(feed per tooth is as 0.15 mm)

(a)拼接縫前

(b)拼接縫后圖9 拼接縫前后二維輪廓線的小波分析結(jié)果 (每齒進(jìn)給量0.20 mm)Fig.9 Wavelet analysis results of 2D contour lines before and after the splicing seam(feed per tooth is as 0.20 mm)

(a)拼接縫前

(b)拼接縫后圖10 拼接縫前后二維輪廓線的小波分析結(jié)果 (每齒進(jìn)給量0.25 mm)Fig.10 Wavelet analysis results of 2D contour lines before and after the splicing seam(feed per tooth is as 0.25 mm)

3 基于小波包的加工表面輪廓信號(hào)特征提取

分析了不同加工參數(shù)下拼接縫前后的表面形貌幾何特性、輪廓信號(hào)空間特性后，為反演表面形貌的加工參數(shù)，基于小波包提取加工表面輪廓信號(hào)在不同頻段的能量熵特征。對(duì)縫前縫后加工表面輪廓信信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解，具體流程如下：

(1)設(shè)原始信號(hào)為f(t)，通過式(2)進(jìn)行小波系數(shù)的提??；

(3)

(3)得到3層小波包分解的特征T=(e3,0,e3,1,e3,2,e3,3,e3,4,e3,5,e3,6,e3,7)。

在每齒進(jìn)給量變化的情況下，對(duì)接縫前后的表面形貌二維輪廓線進(jìn)行3層小波包分解，信號(hào)分析的采樣點(diǎn)有1024個(gè)，采樣頻率為1024 Hz，計(jì)算小波包分解的高頻能量和低頻能量。i=3時(shí)總共8個(gè)頻率的能量，拼接縫前后的表面形貌二維輪廓線的能量熵如圖11～圖13所示。

圖11 拼接縫前后表面輪廓信號(hào)的能量熵特征 (每齒進(jìn)給量為0.15 mm)Fig.11 Energy entropy characteristics of surface contour signals before and after splicing seam (feed per tooth is as 0.15 mm)

圖12 拼接縫前后表面輪廓信號(hào)的能量熵特征 (每齒進(jìn)給量為0.20 mm)Fig.12 Energy entropy characteristics of surface contour signals before and after splicing seam (feed per tooth is as 0.20 mm)

圖13 拼接縫前后表面輪廓信號(hào)的能量熵特征 (每齒進(jìn)給量為0.25 mm)Fig.13 Energy entropy characteristics of surface contour signals before and after splicing seam (feed per tooth is as 0.25 mm)

由圖11～圖13可以看出，銑削加工時(shí)模具拼接區(qū)域的能量主要集中在第三層第1、2頻段(0～256 Hz)，這與連續(xù)小波分析結(jié)果一致，該頻段包含沖擊振動(dòng)頻率和主軸轉(zhuǎn)速主頻；拼縫后的輪廓信號(hào)能量熵均大于拼縫前的輪廓信號(hào)能量熵。

提取B1～C3工件的表面形貌二維輪廓線的能量熵，發(fā)現(xiàn)能量集中在輪廓節(jié)點(diǎn)(3,0)與(3,1)處；縫后的輪廓信號(hào)能量熵較大，接縫前后輪廓信號(hào)的能量熵與銑削參數(shù)相關(guān)；切深變化時(shí)，受沖擊振動(dòng)的影響較大，能量熵的變化最為顯著，如n=4000 r/min，fz=0.15 mm，ap=0.2 mm時(shí)，縫前輪廓信號(hào)能量熵e3,0=401.7，縫后輪廓信號(hào)能量熵e3,0=785.7 J/K。

同時(shí)，基于核主成分分析法對(duì)第3層8個(gè)頻段的表面輪廓信號(hào)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)輪廓信號(hào)(3,7)頻段對(duì)系統(tǒng)貢獻(xiàn)最大，占34.1%，輪廓信號(hào)(3,0)頻段對(duì)系統(tǒng)貢獻(xiàn)次之，占14.6%。各頻段影響所占比例如表3所示。

表3 各頻段核主成分分析結(jié)果Tab.3 Nuclear principal component analysis resultsfor each band %

4 加工參數(shù)反演設(shè)計(jì)

由于輪廓信號(hào)(3,7)頻段對(duì)系統(tǒng)貢獻(xiàn)最大，因此基于小波包提取的加工表面輪廓信號(hào)在(3,7)頻段的能量熵特征反演表面形貌的加工參數(shù)。銑削加工參數(shù)的反演研究分為以下幾個(gè)步驟：①建立加工參數(shù)反演數(shù)據(jù)庫；②建立加工參數(shù)反演的目標(biāo)函數(shù)模型；③建立反演算法的數(shù)學(xué)模型；④反演結(jié)果分析。

4.1 加工參數(shù)反演的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫

選定銑削加工參數(shù)反演的目標(biāo)函數(shù)，即表面形貌輪廓信號(hào)的小波包能量熵特征(3,7)、刀具壽命以及材料去除率等，對(duì)銑削過程進(jìn)行反演研究。為提高實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性，并對(duì)所設(shè)計(jì)的模型進(jìn)行訓(xùn)練，建立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫。為提高研究效率、降低實(shí)驗(yàn)成本，本文通過實(shí)驗(yàn)加工樣件對(duì)小波包能量熵特征α3,7、刀具壽命T以及材料去除率進(jìn)行提?。恢鬏S轉(zhuǎn)速n、每齒進(jìn)給量fz、軸向切深ap均取三水平，對(duì)縫前及縫后的3個(gè)加工參數(shù)進(jìn)行三因素三水平正交試驗(yàn)，縫前及縫后每個(gè)因素的水平表如表1所示。正交試驗(yàn)及結(jié)果如表4、表5所示。

4.2 加工參數(shù)反演的目標(biāo)函數(shù)

4.2.1能量熵特征函數(shù)

能量特征函數(shù)可由工件表面形貌二維輪廓曲線對(duì)應(yīng)的小波包能量熵表示，用以表征模具的表面質(zhì)量。 小波包能量熵可由進(jìn)給速度vf、主軸轉(zhuǎn)速n、軸向切削深度ap表示：

(4)

其中，e3,7為6個(gè)表面形貌輪廓信號(hào)(進(jìn)給方向的3個(gè)輪廓信號(hào)、行距方向的3個(gè)輪廓信號(hào))的能量熵加權(quán)平均值；C為校正系數(shù)，與刀具幾何參數(shù)及模具材料及型面特征有關(guān)；a1、a2、a3為加工參數(shù)的冪指。

4.2.2材料去除率函數(shù)

衡量模具加工效率的一個(gè)重要指標(biāo)是材料單位時(shí)間的去除率：

(5)

其中，N為校正系數(shù)，與刀具幾何參數(shù)以及型面特征有關(guān)；b1、b2、b3為加工參數(shù)的冪指數(shù)。

4.2.3刀具壽命預(yù)測(cè)函數(shù)

在后刀面1/2被吃刀量處，以磨損帶寬度BV=0.2 mm為刀具磨鈍的標(biāo)準(zhǔn)，可得刀具壽命的預(yù)測(cè)函數(shù)：

表4 拼接縫前銑削加工正交試驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Orthogonal test results of milling beforesplicing seam

表5 拼接縫后銑削加工正交試驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Orthogonal test results of milling aftersplicing seam

(6)

其中，Q為校正系數(shù)，與刀具幾何參數(shù)及模具材料及型面特征有關(guān)；c1、c2、c3為加工參數(shù)的冪指數(shù)。

對(duì)式(4)～式(6)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，使目標(biāo)輸入量與輸出量為線性關(guān)系，對(duì)各加工參數(shù)的冪指數(shù)進(jìn)行擬合求解，得到各加工參數(shù)的相關(guān)冪指數(shù)。能量熵特征函數(shù)為

(7)

金屬材料去除率為

RMR=0.1278nvfap

(8)

刀具壽命預(yù)測(cè)函數(shù)為

(9)

進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速、軸向切削深度約束條件為

(10)

4.3 基于MPGA-ANN的加工參數(shù)反演算法

(1)以目標(biāo)函數(shù)(能量特征函數(shù)、刀具壽命預(yù)測(cè)函數(shù)、材料去除率函數(shù))為輸入，產(chǎn)生初始種群，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到各種群的適應(yīng)度。

(2)通過對(duì)種群內(nèi)部以及種群間的選擇、交叉、變異等機(jī)制，保留迭代過程中的每個(gè)種群內(nèi)某些適應(yīng)度高的個(gè)體，生成適應(yīng)度更高的種群。

(3)各個(gè)種群之間不斷信息交流，不斷生成新一代的優(yōu)質(zhì)種群，迭代得到適應(yīng)度最高的種群。本文算法中設(shè)置種群數(shù)500，進(jìn)行800次迭代，迭代選擇過程中變異率為0.08，交叉率為0.9。

(4)基于輸出函數(shù)的約束條件，對(duì)滿足適應(yīng)度的種群進(jìn)行篩選，選取出滿足約束條件的進(jìn)給量、主軸轉(zhuǎn)速以及銑削切削深度的一組最優(yōu)值。其算法流程如圖15所示。

圖15 MPGA-ANN算法流程圖Fig.15 Flow chart of MPGA-ANN algorithm

4.4 反演結(jié)果分析

基于正交試驗(yàn)建立的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫包括縫前、縫后的54組數(shù)據(jù)。反演實(shí)驗(yàn)以能量特征、銑削金屬材料去除率以及刀具壽命為輸入量，以主軸轉(zhuǎn)速、軸向切深及進(jìn)給速度vf為輸出量。針對(duì)不同工況下縫前縫后輪廓信號(hào)，使用MPGA-ANN算法進(jìn)行訓(xùn)練，獲得銑削參數(shù)反演模型。選取表4、表5中的18組數(shù)據(jù)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確性驗(yàn)證，所得結(jié)果如表6、表7所示，對(duì)以能量特征、銑削金屬材料去除率、刀具壽命為優(yōu)化目標(biāo)時(shí)的MPGA-ANN算法優(yōu)化結(jié)果與以粗糙度為優(yōu)化目標(biāo)時(shí)的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較。

表6 拼接縫前表面微觀形貌反演結(jié)果Tab.6 Comparison of inversion results before splicing seam

表7 拼接縫后表面微觀形貌反演結(jié)果Tab.7 Comparison of inversion results after splicing

綜合表6、表7所示數(shù)據(jù)可知，拼接縫前的各加工參數(shù)(進(jìn)給速度、轉(zhuǎn)速、切深)反演的準(zhǔn)確度為75.4%、80.4%、84.0%，接縫后的各加工參數(shù)(進(jìn)給速度、轉(zhuǎn)速、切深)反演的準(zhǔn)確度為78.8%、73.4%、81.0%；與以粗糙度為目標(biāo)函數(shù)反演得到的拼接縫前各加工參數(shù)相比，以能量熵特征為目標(biāo)函數(shù)反演得到的拼接縫前加工參數(shù)準(zhǔn)確度分別高出6.2%、3.4%、4.2%，拼接縫后各加工參數(shù)反演準(zhǔn)確度分別高出3.7%、1.9%、4.0%。拼接縫前的反演結(jié)果比拼接縫后的反演結(jié)果準(zhǔn)確率高是因?yàn)殂姷对谶^縫時(shí)受到瞬時(shí)沖擊力和一些隨機(jī)因素影響，對(duì)模型中冪指數(shù)的確定產(chǎn)生誤差。

5 結(jié)論

(1)本文分析了不同加工參數(shù)下拼接縫前后的表面形貌幾何特性、殘留高度的空間特性；隨著每齒進(jìn)給量的增大，振動(dòng)增大，出現(xiàn)單齒切削，導(dǎo)致加工表面形貌的幾何輪廓變長(zhǎng)，拼接縫前后殘留高度增大；過拼接縫后的表面形貌二維輪廓曲線比縫前二維輪廓曲線起伏較大，輪廓線的小波系數(shù)出現(xiàn)兩個(gè)峰值，一個(gè)出現(xiàn)在沖擊振動(dòng)頻率，另一個(gè)出現(xiàn)在主軸轉(zhuǎn)速頻率。

(2)基于小波包對(duì)不同頻段的表面輪廓信號(hào)進(jìn)行能量熵特征提取，發(fā)現(xiàn)能量主要集中在第1頻段；拼接縫后的輪廓信號(hào)能量熵較大，拼接縫前后的表面形貌輪廓信號(hào)的能量熵隨銑削參數(shù)變化而變化，其中切深變化導(dǎo)致的沖擊振動(dòng)使能量熵變化最為顯著；基于核主成分分析法針對(duì)第三層8個(gè)頻段的表面輪廓信號(hào)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)輪廓信號(hào)(3,7)頻段對(duì)系統(tǒng)貢獻(xiàn)最大，占34.1%。

(3)基于正交試驗(yàn)后的銑削參數(shù)樣本數(shù)據(jù)，以能量熵特征、刀具壽命、單位時(shí)間材料去除率為輸入量，以主軸轉(zhuǎn)速、軸向切深、進(jìn)給速度為輸出量，采用MPGA-ANN算法實(shí)現(xiàn)了銑削加工參數(shù)反演，加工參數(shù)反演準(zhǔn)確率約80%，高于以粗糙度為輸入量的加工參數(shù)反演準(zhǔn)確率約4%。