【摘要】：但是，现有的切削力模型的基础仍然是描述材料变形特征的切削力系数。因此，获取准确的切削力系数是建立准确预测模型的基本前提。新的切削力系数辨识方法的提出，使得切削力系数的辨识能够在较为复杂的条件下进行。也就是说，实验设计中的切削力系数辨识可以更加接近实际加工工况。
切削力预测模型经过了较长时间的发展后，预测准确度有了很大的提高，也更加接近真实情况。但是，现有的切削力模型的基础仍然是描述材料变形特征的切削力系数。因此，获取准确的切削力系数是建立准确预测模型的基本前提。很多学者都对切削力系数辨识中存在的问题进行了研究，除去广泛应用的槽铣法、正交和斜角切削实验法，还发展了很多新的切削力系数的辨识方法。新的切削力系数辨识方法的提出，使得切削力系数的辨识能够在较为复杂的条件下进行。也就是说，实验设计中的切削力系数辨识可以更加接近实际加工工况。然而，实际加工工况条件极为复杂，存在很多影响与定量化因素一样明显却又不能直接定量化描述的影响因素，例如冷却条件就受到实际加工设备和零件开敞性的影响，而零件又不同于标定实验过程中的试件。此外，标定实验还有工作量比较大，获得的数据比较零散，每次预测分析都需要重复试验的问题。实际加工监测获得的数据虽然有质量较差的问题，但数据总量最为充足，具有数据来源广泛的优点，同时又包含较为丰富的加工信息，可以作为系数辨识的一个重要资源。因而，为了能够利用充足的实时加工数据，尽量考虑可量化的影响因素并消除不可量化因素的影响，需要可应用于在线辨识、能输出大量切削力系数提供给加工后统计处理的算法［8］。(www.xing528.com)
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