基于KNN的机床刀尖点频响函数预测

张云飞; 郝小忠; 陈耿祥; 刘旭

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基于KNN的机床刀尖点频响函数预测

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cqvip:加工颤振是影响工件表面质量、加剧刀具磨损和降低机床寿命的重要原因,颤振抑制一直以来都是学术界和工业界关注的重点。稳定性叶瓣图是现有颤振抑制方法的重要依据,而机床刀尖点频响函数是绘制稳定性叶瓣图的主要输入。锤击试验法是目前获取刀尖模态参数最为准确的方法,但是在机床结构变化频繁的应用场景下,该方法效率低,机床需要长时间停机,难以满足实际生产要求。提出了基于KNN的机床刀尖点频响函数预测方法,将锤击试验法和KNN算法相结合,大幅减小了锤击试验的次数,同时准确获得机床刀尖点频响函数。在试验验证中,将该方法和传统RCSA方法进行对比,结果表明所提方法具有良好的准确度。

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来源
《航空制造技术》 |2020年第10期|80-8896|共10页
作者
张云飞; 郝小忠; 陈耿祥; 刘旭;
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作者单位

南京航空航天大学机电学院南京 210016;

南京工业大学机械与动力工程学院南京 210009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
机床刀尖点频响函数; 锤击试验; KNN; kd树; 加工颤振;

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