刀具磨损分布预测模型

多姿态高精度预测

针对球头铣刀在多姿态下的不均匀磨损，提出一种加权投票集成多Transformer迁移学习模型，有效提升磨损分布预测精度。

魏旭东 · 刘献礼 · Liu, Changxia · 张安山 · Zhongran, Zhang · Chen, Zhitao · Zhiming, Gou

Journal of Manufacturing Systems 2024

技术优势

磨损分布直接预测

模型输出刃线各微元的磨损宽度，而非单一平均磨损量，满足复杂曲面加工中非均匀磨损的监控需求。

迁移学习适应新工况

采用选择性冻结策略更新网络参数，可在少量新工况数据下快速适配，减少重复训练成本。

全生命周期实验验证

在Ti6Al4V钛合金全生命周期铣削实验中验证，覆盖从新刀到磨钝的完整磨损过程，可靠性高。

应用场景

• 刀具状态监控：实时预测刀具磨损分布，替代单一平均量监测，及时发现局部过度磨损。
• 铣削工艺优化：根据磨损分布调整姿态与切削参数，避免局部载荷过大，提升刀具寿命。
• 机械加工预测性维护：预测磨损演化趋势，实现按需换刀或维护，减少非计划停机。
• 加工质量保障：监测磨损分布可预警表面质量劣化，保障加工精度与一致性。