汽车用淬硬钢模具切削基础物理数据库关键技术研究

The "Made in China 2025" development planning regards intelligent manufacturing as the main research direction in the Internet industry. For the machine tool which is the terminal of the manufacturing, the basic physical data on cutting and technological parameter are lacking in accumulating is the one of the reasons that homemade NC equipment and tool is still in low-end position . Therefore, combined with the guidelines of based typical cutting database project group, the aim of this project is to study the automotive hardened steel mold which has difficult machinability and high quality requirements. Applied technology of the basis material performance of hardened steel cutting, multi-axis CNC machine tools and cutting tool system dynamic properties and the intelligent match of tool combined with big data, cloud computing, internet of things and other advanced technology, establish the data warehouse about cutting technology of the quench steel mold. Based upon the data warehouse, the technology of data mining, process optimization and cloud computing are used to optimize the processing techniques, select the fitting tools and so on. The on-time processing data are collected by the transmission technology of internet of things and are used to optimize the cutting process of independent machine. Eventually, the independent intellectual property rights data platform with the function of based technique data management, process parameter optimization and the cutting tool intelligent slection system is established. And the data platform is used to provide theoretical guidance and technical support for machining of the automotive hardened steel mold and used as a technology services for the cloud manufacturing, intelligent machine tools and so on.

“中国制造2025” 发展规划中将智能制造作为工业互联网的主攻方向，对于加工制造的终端--机床来说，基础切削物理数据、工艺数据缺少累计是导致国产数控装备和刀具还处于中低端的原因之一。因此，结合“典型材料切削数据库基础”项目群的指导方针，本项目以加工难度大、质量要求高的汽车用淬硬钢模具加工为研究对象，由淬硬钢材料基础切削性能、多轴数控加工机床与刀具系统动力学特性、刀具智能匹配等基础技术方面着手，结合大数据、云计算及物联网等先进技术，建立淬硬钢模具切削基础数据仓库。以此为基础采用数据挖掘、工艺优化、云计算等技术实现加工工艺优化、刀具优选等目标。并通过物联网传输技术现场采集现场加工数据，实现独立机床智能工艺优化。最终形成有自主知识产权的集基础工艺数据管理、工艺参数优化、刀具智能优选等功能的数据平台，为汽车用淬硬钢模具加工提供理论指导与技术支持，并作为工艺服务为云制造、智能机床等提供基础服务。

项目针对目前国内切削加工过程中的工艺参数、基础切削数据的缺少导致国产数控装备和刀具利用效率低、加工过程监测不足的问题。以加工难度大、质量要求高的汽车用淬硬钢模具加工为研究对象，借鉴数据流的存储与分析过程，以数据采集、数据预处理、数据分析、数据预测与数据优化作为研究流程，结合淬硬钢铣削过程中切削力、刀具磨损、切削振动与切削参数、加工特征及加工结果的一般规律，使用实验、仿真等研究手段，对切削加工过程中的工艺参数、加工过程监测参数与加工结果之间的关系进行分析，将数据挖掘、多目标工艺参数优化、多维信息监测及降维处理、机器视觉、深度学习等先进的技术引入切削加工过程与加工结果的分析中。获得了铣削力与刀具磨损的神经网络预测模型、基于遗传算法与非支配排序算法的多目标优化模型、基于特征降维的多信息刀具磨损预测模型，基于机器视觉的刀具磨损测量及基于卷积神经网络的刀具磨损类型识别模型。建立了在机刀具磨损检测与分析系统、铣削过程多信息监测系统，能够搭载在铣床上在加工过程中获取切削力、加工振动、加工能耗及刀具磨损的信息，能够分析加工过程信息，获得刀具磨损状态。并在上述的基础上完成了汽车模具切削数据平台，具有工艺参数存储、加工结果预测分析、工艺参数优化与刀具磨损识别的功能。切削基本规律研究、结合先进数据处理、数据分析等智能手段，一方面扩展了数据挖掘、机器学习等先进数据处理方法的应用范围; 另一方面由数据分析角度对加切削制造进行研究，找到各影响因素之间的联系，为工艺参数分析优化、刀具优选与设计提供新的思路，为汽车用淬硬钢模具加工提供理论指导与技术支持，并作为工艺服务为云制造、智能机床等提供基础服务。