机床与液压

作者：郑飞，徐晓炜，周钦哲，姜发令，李林艳，周竞涛，刘彤彤

单位：上海航天电源技术有限责任公司；上海航天电源技术有限责任公司；上海航天电源技术有限责任公司；上海航天电源技术有限责任公司；上海航天电源技术有限责任公司；西北工业大学机电学院；西北工业大学机电学院

关键词：加工表面质量预测;铣削力时空分布;时空离散

表面质量对零件性能和可靠性至关重要，是评估铣削加工的关键。针对铣削加工中表面质量受铣削力时空变化影响的问题，提出一种基于铣削力时空分布特征的表面质量预测方法。通过对整个加工过程进行时空离散建模，分别构建铣削力时空分布变化模型和表面质量分布模型。针对两个模型之间的时空耦合映射影响关系，利用卷积神经网络（CNN）对空间特征的敏感感知能力以及生成对抗网络（GAN）的强大生成能力，提出一种基于深度学习的CNN-DCGAN 的表面质量分布预测方法，最终实现通过监测加工过程中铣削力大小和变化情况而预测工件的表面质量分布状态。切削实验结果表明：预测模型的输出结果与实际测量的表面质量之间的最大误差仅为7.173%，证明了模型预测结果的可信度。

来源：2025年第22期

《机床与液压》期刊编辑部

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