在数控加工中，刀具状态的检测具有重要的意义，因为刀具的损坏不仅影响加工的质量和效率，还可能导致严重的机床和人身事故。 工具损坏有两种:磨损。磨损是在加工过程中，刀具与工件之间的接触和摩擦所引起的表面材料消耗现象。而损伤是刀具因崩刃、断裂、塑性变形等原因而失去切削能力的现象。它还包括脆性损伤和塑性损伤。脆性破坏是边缘塌陷、碎裂、剥落等。刀具在机械的作用和冲击下无明显磨损。 而塑性损伤是切削刀具时，由于高温高压的作用，与工件接触的表层发生塑性流动，丧失切削能力的现象。 目前，刀具检测主要采用人工检测、离线检测和在线检测三种策略。 人工检查是指工人在加工过程中可以凭经验检查刀具的状态；离线检测是在加工前专门对刀具进行检测，预测其寿命，看是否能胜任当前的加工；在线检测又称实时检测，是在加工过程中对刀具进行实时检测，并根据检测结果做出相应的处理。 目前刀具检测的算法有很多，有的是通过理论计算刀具上应力的变化来判断刀具的损伤，有的是利用时间序列分析来检测刀具，有的是利用神经网络技术来检测刀具，有的是利用小波变换理论和神经网络技术来检测刀具，但主要是从理论上进行讨论。 考虑到刀具的塑性损伤在数控加工中并不多见，而且磨损对数控加工的安全性并不是很重要，可以通过离线检测进行处理，本文以数控加工中常用的球头刀具为研究对象，研究脆性损伤中脆性断裂的实时检测。这种断裂的发生会对加工质量和机床本身产生严重的影响。 我们认为刀具本身存在微小裂纹，利用神经网络建立球头刀具的载荷模型。通过在线检测，可以判断微裂纹在这种载荷条件下是否会扩展。如果有可能扩大，我们认为载荷是危险的，通过减少刀具的进给量来减少刀具上的载荷，以保证刀具的安全。 如上所述，球头刀的载荷与数控加工中的许多因素有关。但考虑到球头铣刀的特点和实时加工的需要，本文只考虑了影响较大的几个因素，即主轴转速、进给速度、切削深度和被加工材料的切削性能，球头载荷模型为F = F (S，V，H，M)...................(H——切削深度；S——主轴的转速；M——材料的切削性能 V——进料速度；显然，公式1仅给出了载荷和各种影响因素之间的一般关系。为了找到负荷与各种影响因素之间关系的具体表达式，必须找出各因素对负荷影响的具体大小。为此，我们要么用微分几何等数学方法进行复杂的推导，要么用实验方法得出各因素的影响系数。但这样建立的模型难以适应不断变化的环境，在数控加工中的实时检测效果也不是很理想。 本文采用神经网络技术对模型进行处理，并将其应用于刀具的实时检测。 刀具实时检测原理:刀具实时检测的原理是实时测量刀具的切削深度和进给量，随主轴转速和被加工零件的材料类型输入神经网络控制器进行载荷计算。将获得的载荷输入到检测器中进行计算和比较。如果载荷超过刀具在疲劳状态下的裂纹扩展载荷，则降低刀具的进给速度，并将降低的进给速度反馈给CNC控制器的输入信息，以便CNC控制器做出相应的控制，将载荷改变到安全水平。 根据刀具实时检测的原理，比如刀具和机床连接处的微裂纹假设为ⅰ、ⅱ、ⅲ类复合型裂纹，根据这里的正应力和剪应力的大小来确定这三类裂纹的比例，这样就可以根据各种具体的裂纹类型来建立公式。 至于A，根据该类刀具在其使用寿命内的平均裂纹长度，可以通过对不同使用寿命的刀具进行无损检测得到这个平均长度。 本文总结并提出了一种数控加工中球头铣刀实时检测的方法。该方法可以实时计算球头铣刀的载荷，通过实时检测判断载荷是否超过刀具在应力疲劳条件下裂纹扩展的载荷水平并做出相应的处理。 该方法合理地简化了影响负载的因素，使得这种控制模型的算法效率非常高，特别适合于实时检测。 虽然本文以数控中的球头铣刀为研究对象，但实际上这种方法的原理也可以应用于其他加工和其他刀具，比如电加工。

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