周加樂　茍淞　劉宏

摘 要：在使用電火花加工技術(shù)對難加工金屬進(jìn)行加工時，因為加工過程的復(fù)雜性，單純通過電火花加工實驗方法研究各種放電參數(shù)及非電參數(shù)對盲孔深度的影響不但耗費大量時間，而且實驗成本較高。因此文章提出了基于支持向量機(jī)在電火花加工工程中盲孔深度的預(yù)測模型。以電火花加工TC4為例，設(shè)計正交實驗。實驗結(jié)果表明，支持向量機(jī)模型可以精確的反映加工參數(shù)與實驗結(jié)果的非線性關(guān)系，具有較準(zhǔn)確的預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞：電火花加工；盲孔深度；預(yù)測模型；支持向量機(jī)；TC4

中圖分類號：TG661 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）21-0024-03

Abstract： Because of the complexity of machining process， the effect of discharge parameters and non-electrical parameters on the depth of blind hole is not only time-consuming to study simply by electrical discharge machining （EDM） experiment method when EDM technology is used to process difficult-to-machine metal. Moreover， the cost of the experiment is high. Therefore， a prediction model of blind hole depth based on support vector machine （SVM） in EDM engineering is proposed in this paper. Taking electrical discharge machining TC4 as an example， the orthogonal experiment was designed. The experimental results show that the SVM model can accurately reflect the nonlinear relationship between the machining parameters and the real results， and has a more accurate prediction accuracy.

Keywords： electrical discharge machining （EDM）； blind hole depth； prediction model； support vector machine； TC4

引言

電火花加工（EDM）是一種電熱蝕刻微加工工藝，由于其獨特的功能，廣泛用于各種行業(yè)。它可以加工任何導(dǎo)電材料，包括各種金屬和合金，不管其硬度如何[1]。已廣泛應(yīng)用于模具制造、航空航天、航空、電子、核能、儀器儀表、輕工等領(lǐng)域，解決各種難加工材料和復(fù)雜形狀物體的加工問題?，F(xiàn)代工藝中，由于對精度的高需求，所以加工后所需的盲孔的深度需要合適的加工參數(shù)來確定。

近年來，許多研究者對電火花加工后的盲孔進(jìn)行了研討。楊立光[2]等人對徑比盲孔電火花加工工藝進(jìn)行了探討，結(jié)果表明電火花加工工藝方法是解決盤軸類零件大深徑比盲孔加工的有效方法。但是因電火花加工工藝過程非常復(fù)雜，涉及許多電參數(shù)和非電參數(shù)，選擇不當(dāng)?shù)膮?shù)也可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，如異常放電狀態(tài)[3]。而這些參數(shù)與加工后的盲孔關(guān)系又具有不確定性。所以通過系統(tǒng)工藝試驗來確定的實驗參數(shù)不足以滿足現(xiàn)代工藝需求。所以，急需一種數(shù)學(xué)建模方法來對加工過程進(jìn)行建模，來精確的反映加工參數(shù)與加工結(jié)果的非線性映射關(guān)系。任大林[4]等運用支持向量機(jī)（SVM）對電火花加工中電參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化研究，實驗結(jié)果表明該方法所確定的最優(yōu)電參數(shù)能夠很好地保證預(yù)期的加工質(zhì)量。針對電火花加工的非線性特性，余劍武[5]等人提出了基于支持向量機(jī)的電火花加工表面粗糙度預(yù)測模型，研究表明所建立的電加工表面粗糙度預(yù)測模型精度較高，可以用于預(yù)測加工后工件表面粗糙度。

在本文中，為了精確的反映加工參數(shù)與盲孔深度的非線性映射關(guān)系，用基于支持向量機(jī)的方法建立一個適用于電火花加工盲孔深度預(yù)測的模型。

1 實驗設(shè)計

本次實驗中，用ES540-NC EDM作為機(jī)床，機(jī)床的裝備結(jié)構(gòu)如圖1所示。加工材料為鈦合金（TC4），不同直徑的棒狀紫銅材料作為工具電極，采用浸液式加工完成20組電火花加工實驗。由于數(shù)據(jù)量嚴(yán)重受限，因此采用正交實驗的設(shè)計思想[6，7]，設(shè)計峰值電流大小，電極直徑大小，為5水平的正交實驗。同時還進(jìn)行了部分試點實驗，來確定峰值電流和電極直徑的選取水平。加工參數(shù)如表1所示。每組實驗完成后，使用千分尺對加后的TC4鈦合金工件上的盲孔深度進(jìn)行多次測量并計算平均值。從而得到24組TC4鈦合金的相關(guān)加工參數(shù)及其對應(yīng)的實驗結(jié)果的數(shù)據(jù)。圖2為加工后的工件，實驗數(shù)據(jù)記錄見表2。

2 支持向量機(jī)

2.1 支持向量機(jī)介紹

支持向量機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡單，計算效率高，泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點。它也可以用小樣本解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題[8]。在求解小樣本，非線性和高維模式識別方面顯示出許多獨特的優(yōu)勢，故構(gòu)建了一個SVM模型。圖3顯示了SVM模型構(gòu)建的流程圖。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將實驗所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行[0，1]歸一化[9]，以便加快訓(xùn)練速度，提高訓(xùn)練精度。

4 結(jié)束語

本次研究表明，支持向量機(jī)模型可以很精確的反映加工參數(shù)與加工結(jié)果之間的非線性映射關(guān)系。所構(gòu)建的支持向量機(jī)模型預(yù)測的平均誤差為4.48%，在可接受的范圍內(nèi)。

可將其應(yīng)用在實際工程中用以確保加工穩(wěn)定高效地進(jìn)行，尤其適合在機(jī)床經(jīng)驗數(shù)據(jù)缺乏的情況下，通過構(gòu)建支持向量機(jī)模型，來選擇合適的加工參數(shù)，得到想要的盲孔深度。

可達(dá)到提高加工效率，降低工人技術(shù)要求的目的。

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