仪器仪表学报

作者：佟欣，王佰艺，李鑫宇，杨树财

单位：佟欣,哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080,tongxin@ hrbust.edu.cn,王佰艺,哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080,,李鑫宇,哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080,2593979866@qq.com,杨树财,哈尔滨理工大学机械动力工程学院哈尔滨150080,

关键词：微织构刀具;钛合金;热辅助激光加工;铣削力;BO-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention预测模型

基金：黑龙江省自然科学基金（LH2024E083）、国家自然科学基金（52475445）项目资助

刀具表面织构化处理能够显著改善刀具的切削性能。但激光加工有着急速升温与骤冷的加工特点，这会导致重熔层堆叠和微裂纹等问题。针对上述问题，引入热辅助激光加工技术。由于钛合金是难加工材料，因此铣削过程中刀具承受较大的铣削力，这会导致机械系统的动态响应及振动，进而影响刀具寿命和加工表面质量。因此，准确预测铣削力可以及时调整切削参数，在保证加工质量的同时，使铣削力处于合理范围，从而提高加工效率、降低刀具磨损。综上，以硬质合金球头铣刀为研究对象，将热辅助工艺与激光加工技术相结合，搭建铣削试验平台，提出一种基于蜣螂算法(DBO)优化变分模态分解(VMD)参数，并结合小波包阈值降噪(WPT)的方法来对原始信号进行降噪处理；使用希尔伯特-黄变换(HHT)进行时频分析，探讨不同热辅助温度下的刀具铣削性能变化规律。在此基础上，结合贝叶斯优化(BO)、卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)以及多头注意力机制(Multihead-Attention)，建立回归分析模型用于实时监测和预测铣削力；通过验证，该模型在训练集上的R2值达到了0.9967，而在测试集上R2值达到了0.99194，证明了该模型的准确性。为微织构制备过程中的缺陷修复提出了一种新方法，同时为钛合金铣削加工中的铣削力预测提供了一种有效的方法。

来源：2025年第3期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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