(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211033731.7 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 哈尔滨工业大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西 大直街92号 (72)发明人 陈明君　郭锐阳　于天宇　周星颖　 王广洲　 (74)专利代理 机构 黑龙江立超同创知识产权代 理有限责任公司 23217 专利代理师 杨立超 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/10(2006.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 111/10(2020.01) (54)发明名称 基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放 电聚合物构件微铣削加工铣削力建模及预测方 法 (57)摘要 本发明提供一种基于单因素分析法及响应 曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工铣削 力建模及预测方法， 属于微铣削加工铣削力建模 技术领域。 为解决现有技术针对辉光放电聚合物 材料构件表面微结构微铣削加工机理、 加工参数 对铣削力的影 响方面相关研究不足的问题。 本发 明方法采用单因素分析法和响应曲面法 ‑中心复 合实验设计 法设计实验 方案并开展实验， 测量实 验方案中各组工艺参数加工过程中三个方向的 铣削力； 采用最小 二乘算法拟合数据， 建立 GDP材 料构件微铣削铣削力的二阶响应曲面模型； 根据 实际加工过程的工艺参数对铣削力进行预测， 以 进一步指导实际工况下工艺参数的选择。 通过本 发明方法所建立模型具有较高的准确度和可信 度， 具有较好的实用性。 权利要求书2页 说明书9页 附图9页 CN 115374562 A 2022.11.22 CN 115374562 A 1.一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件微铣削加工铣削力建 模及预测方法， 所述方法基于精密五轴联动机床， 其特 征在于包括如下步骤： S1、 选取多组影响GDP材料构件微铣削加工铣削力的工艺参数为变量开展单因素实验， 根据单因素实验结果分析 各工艺参数对铣削力的影响规 律， 确定各工艺 参数的较优范围； S2、 依据确定的各工艺参数的较优范围， 通过响应曲面法 ‑中心复合实验设计法， 以各 工艺参数为中心复合设计因子、 以铣削力即轴向力Fz、 水平X向力Fx、 水平Y向力 Fy为响应值 设计实验方案， 根据实验方案开展实验， 测量方案中各组工艺参数加工过程中三个方向的 铣削力； 采用最小二乘 算法拟合数据， 建立GDP材料构件微铣削加工三个方向铣削力的二阶 响应曲面模型； S3、 基于GDP材料构件微铣削加工三个方向铣削力的二阶响应曲面模型， 根据实际加工 过程的工艺 参数对铣削力进行 预测， 以进一 步指导实际工况 下加工工艺参数的选择。 2.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力 建模及预测方法， 其特征在于所述S1中选取的的工艺参数包括： 主轴转 速n、 轴向切深ap、 进给速度f及刀具 悬长l。 3.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述S1中， 以铣削力最小为约束 条件， 确定 各因素的较优范围。 4.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于通过商用铣削力测量系统采集铣削力信 号， 采用Dyaware 软件对测得的信号进行低通滤波处 理以滤除无关信号。 5.根据权利要求4所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述低通滤波处理， 选取低通频率为fT＝ Nz*fs， 即 式中， n表示主轴转速， Nz表示刀具切削刃数量， fs表示机床旋转频率。 6.根据权利要求2所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特 征在于所述S2包括如下步骤： S21、 依据确定的各工艺参数的较优范围， 通过响应曲面法 ‑中心复合实验设计法， 以加 工工艺参数为中心复合设计因子， 以铣削力即轴向力 Fz、 水平X向力 Fx、 水平Y向力Fy为响应 值设计四因子五水平中心复合 实验； 根据所述中心复合 实验设计中中心 点、 析因点、 轴向点 的数量设计实验方案， 依据实验方案在所述五轴超精机床上开展实验； S22、 依次测量实验方案中各组工艺参数加工过程中三个方向的铣削力大小； 具体为采 用五点均值法确定铣削力， 即记录稳定铣削过程中连续变化的五个周期对应的峰值铣削 力， 将其平均值定义为该组参数下 的铣削力数值， 每组工艺参数重复实验三次取平均值以 减小铣削力 信号采集 误差带来的影响； S23、 采用最小二乘算法对采集后的数据进行拟合处理， 建立GDP材料构件微铣削加工 三个方向铣削力的二阶响应曲面模型。 7.根据权利要求6所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374562 A 2微铣削加 工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述S21中， 拟建立GDP材料构件微铣削加 工三个方向铣削力二阶响应曲面模型的形式为： 式中， y表示各铣削力， xi， xj表示自变量， βi表示因素xi对应的一次项影响， βij表示不同 因素xi和xj之间的交互影响； βii表示因素xi的二次项影响， k表示因素个数； 采用最小二乘算 法获得二阶响应曲面模型 各项系数。 8.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述S2完成后通过实际值与预测值的分布 及分析残差正态分布情况的比对， 分析所建立GDP材料构件微铣削加工三个方向铣削力的 二阶响应曲面模型的吻合度与准确性； 若所建立模型的吻合度与准确性符合要求则进入 S3， 若吻合度与准确性不符合要求则则返回S2调整响应曲面法的实验设计， 增加实验次数， 至模型达 到较高的准确性和吻合度。 9.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构件 微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述S2完成后通过方差 分析法探究各个因 素对铣削力的影响程度， 采用P值和F值对各因素的影响显著性及影响程度作进一步表征， 以更好的指导实际工况 下加工工艺参数的选择。 10.根据权利要求1所述的一种基于单因素分析法及响应曲面法的辉光放电聚合物构 件微铣削加工铣削力建模及预测方法， 其特征在于所述S2中建立GDP材料构件微铣削加工 三个方向铣削力二阶响应曲面模型分别为： Fx＝‑97.07+0.0056n ‑2.692ap‑2783.895f+9.626l ‑0.0000563nap+0.01263nf ‑ 0.0004599nl‑60.00832apf+0.0008389apl+126.673fl+0.21 123ap2+13007.95f2‑0.057455l2 Fy＝212.56+0.014n+10.758ap‑330.008f ‑42.342l ‑0.000248nap‑0.072427nf ‑ 0.000265nl+10.795apf+0.171apl+68.208fl ‑0.15ap2‑411.115f2‑1.121l2 Fz＝‑815.438+0.099n ‑24.35ap‑1589.118f ‑6.828l‑0.00131nap+0.083nf+0.00176nl ‑ 175.11apf+3.831apl+171.208f*l ‑0.0232ap2‑28600.69f2‑2.716l2。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374562 A 3