利用Kriging和Monte Carlo进行球头铣刀铣削力概率分布预测

孙洪哲，孙志礼

（1.辽宁工业大学 机械工程与自动化学院，辽宁 锦州 121001；2.东北大学 机械工程与自动化学院，辽宁 沈阳 110819）

1 引言

球头铣刀作为一种加工复杂曲面时的重要铣削刀具，为能够在加工前确定合理的加工工艺，确定合理铣削参数，对球头铣刀铣削力概率分布的研究越发重要。因此可以提高生产效率，降低加工成本等具有十分重要的现实意义。在加工过程中的铣削参数中，铣削力占据着重要的位置。铣削力的大小能够影响铣削时的机床功率消耗并决定铣削时产生热量的多少、刀具磨损的程度等。铣削力还能够影响加工精度和加工质量，因此需要建立准确合理的铣削力模型。文献[1]在斜角切削理论的基础上考虑了刀刃上的耕犁力，进行铣削力的预测。文献[2]利用球头铣刀加工弯管内表面，并用预测结果与实际结果对比验证预测的准确性。文献[3]利用Z-Map法对求解了参与切削的切削刃片段，建模过程中考虑了刀具柔性以及刀具偏心的影响，可以很好地符合实际工况。文献[4]基于BP神经网络进行铣削力预测，并将预测结果与实验结果进行比较，证明了BP神经网络方法适用于对铣削力进行预测。

以上铣削力的预测方法中通常将铣削参数视为精确无误差的确定性变量。然而，实际工程问题中由于机床制造过程中加工和装配误差、工作环境偶然因素等影响，可以精确描述的信息因素极少，大部分因素是非精确的、不完全的。确定性模型中不考虑不确定因素对铣削力的影响，基于此设计的铣削方案，在工程应用中可能会产生一定偏差，造成加工误差过大、刀具磨损严重等不利结果。……