智能加工技术的基础知识解析

1.数控加工技术

数控加工技术主要涉及根据零件的结构特点及工艺要求，采用编程软件自动生成数控加工轨迹，以及控制数控机床，使之按照规划的路径运动。其中涉及的主要研究内容包括：加工轨迹的规划、碰撞干涉的避免、轨迹的光顺优化、高效加工轨迹的生成、特征驱动的智能化编程以及加工过程的数字化控制等。

2.切削加工

切削加工是利用切削刀具和工件的相对运动，从毛坯（铸件、锻件、型材等）上切除多余的材料，以获得尺寸精度、形状和位置精度、表面质量完全符合图样要求的零件的加工方法。铸、锻、焊加工出来的大都为零件的毛坯，一般很少能够直接使用或进行装配，还需要进一步切削加工，才能满足零件的技术要求。尤其是航空发动机零部件多为高精度复杂结构零件，需要通过机械加工的方式保障加工精度和表面加工质量。

3.大数据挖掘

数据挖掘是一系列的处理过程，最终的目的是从数据中挖掘出想要的或者意外收获的信息。加工过程会产生大量的数据，包括刀具持续切削材料产生的力、热、振动、变形等数据，机床的运行位置、姿态、振动等数据，以及加工后工件的几何尺寸、表面状态、刀具磨损等数据。当把加工过程中随加工位置变化的这些数据都搜集起来之后，将获得反映加工过程的完整数据。这些数据体量大，种类多，相关性强。因此，可以通过聚类分析等数据挖掘方法进行加工过程的分析，建立加工过程数据与工件表面加工品质、效率甚至工件的服役性能之间的关联关系。(www.xing528.com)

4.机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。加工过程中的机器学习主要是让加工工艺系统随着经验知识和数据的积累，性能逐步提升，不断提高产品的加工质量和效率。机器学习中会用到大量的数据挖掘方法。

5.智能化控制

传统的数控加工中，数控机床的主要功能是按照给定的加工代码，控制机床执行相应的运动。对加工过程中可能出现的异常状态，如加工振动、变形、刀具失效等一般并不进行监测与控制。然而，随着高端装备对加工品质要求的提升，对加工过程异常状态的监测与控制对保障产品的加工品质就至关重要。典型的加工过程智能化控制包括：加工振动的监测与主动控制、让刀变形的监测与控制、残余应力变形的监测与校正、异常状态的监测与在线调控等。