基于支持向量机的切削过程刀具磨损预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

刀具是制造业中至关重要的资源，其磨损状态直接影响加工精度、表面质量、生产效率以及刀具寿命。

刀具过度磨损会导致工件报废、机床损坏甚至安全事故，而过早更换刀具则会增加生产成本，降低经济效益。

因此，对刀具磨损进行准确预测，实现刀具状态的实时监控和科学管理，对于提高加工质量、降低生产成本、提升企业竞争力具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

刀具磨损预测一直是制造领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在刀具磨损预测方面取得了一定的成果，主要集中在传感器信号处理、特征提取方法以及预测模型构建等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.切削过程刀具磨损机理分析：研究不同类型刀具磨损的特征，分析切削力、切削温度、摩擦系数等因素对刀具磨损的影响，建立刀具磨损机理模型。

2.基于支持向量机的刀具磨损预测模型构建：研究支持向量机回归模型（svr）的基本原理，探讨不同核函数对预测精度的影响，选择合适的核函数和参数，构建基于svr的刀具磨损预测模型。

3.切削参数、振动信号等的特征提取：针对采集到的切削力、振动等信号，研究有效的特征提取方法，例如时域分析、频域分析、时频分析等，提取能够反映刀具磨损状态的敏感特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和数值模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.调研国内外刀具磨损预测研究现状，学习相关理论知识，收集相关文献资料，为课题研究奠定基础。

2.开展切削实验，采集刀具磨损数据和切削过程中的信号数据，例如切削力、振动、声发射等，并对数据进行预处理，消除噪声和异常值的影响。

3.分析切削过程刀具磨损机理，研究不同类型刀具磨损的特征，分析切削参数、刀具材料、工件材料等因素对刀具磨损的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的刀具磨损预测方法，将切削力、振动、声发射等多种信号进行融合，提取更全面、更准确的刀具磨损信息，提高预测模型的精度和可靠性。

2.采用改进的支持向量机回归模型（svr）作为预测模型，通过优化核函数和参数，提高模型的泛化能力和预测精度，使其能够更好地适应不同的切削条件和刀具材料。

3.开发基于labview或matlab的刀具磨损预测系统，实现对刀具磨损状态的实时监测和预测，为操作者提供刀具更换建议，避免因刀具过度磨损造成的经济损失和安全事故。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李亮,谭建平,李欣业,等.基于改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的刀具磨损预测[j].机械设计与制造,2020(8):260-264.

2.王超,刘世颖,张晓辉,等.基于多特征融合与pso-svm的刀具磨损状态识别[j].机械工程学报,2021,57(11):237-246.

3.郭凯,张俊,张根保,等.基于深度学习和迁移学习的刀具磨损预测方法[j].机械工程学报,2022,58(13):199-209.