裴宏杰, 李公安, 付坤鹏, 陈少峰, 王贵成

(江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212013)

智能制造是制造业的一个重要发展方向[1].为了实现机械加工的智能化,需要在线监测生产加工过程,因而机械加工表面质量和监测参数之间的相关关系成为了一个重要问题.在机械加工过程中,切削力是常用的监测信号[2],表面粗糙度是衡量表面质量的一个重要指标,因此研究切削力和表面粗糙度之间的相关性,对实现切削加工自动化生产具有重要的意义.

早期研究[3-4]采用线性相关系数描述分析变量间的相关关系,无法准确度量切削过程变量之间复杂的非线性、非对称关系.进而文献[5-7]运用数理统计的方法,得出切削过程变量之间的相关关系.文献[8]通过采用自适应神经模糊推理系统模型来讨论切削参数和切削力以及表面粗糙度之间的相关程度大小.

作为一种新的相关性研究方法,Copula函数既能构造多变量的联合分布函数,也能很精确地描述它们的相关结构,而且可以定量地描述样本数据的厚尾特性,近些年来被广泛应用于金融、电力、水文和故障诊断等领域[9-10].但是在机械加工领域的应用较少,因而文中基于Copula函数以及由其所构造的联合分布函数对切削力和表面粗糙度变量之间存在的相关关系进行有效分析.

1 试验设置

试验机床采用SB-CNC超精密车铣复合中心,刀片型号CCGX 09 T308-AL H10,圆角半径RE为0.8 mm,前角γo为0°,后角αo为7°,主偏角Kr为95°,副偏角Kr′为5°.工件材料选用直径Φ30 mm的……