OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 4 2025 125 TECHNOLOGY ограничивает сверху область СОП поверхностью, близкой к линейной, но отличается от модели линейной регрессии большим углом наклона. Иначе говоря, нейронная сеть включает в область СОП параметры фрезерования с большей шириной и большей скоростью удаления материала в области низких значений подачи. Однако для более низких значений порога шероховатости (Ra < 0,65 мкм) модель FFNN ограничивает сверху область СОП нелинейной поверхностью, приводящей к обратному эффекту: из области СОП исключаются параметры фрезерования с высокими значениями ширины и частоты вращения. Для проверки выявленных разногласий проводилась верификация разработанн ых моделей путем проведения натурных экспериментов и сопоставления прогнозных и реальных наблюдений шероховатости. Параметры экспериментов выбирались из следующих условий: значения вне области прогнозируемой области СОП (№ 10, табл. 6), граничные значения области СОП (№ 11, табл. 6) и внутренняя точка области СОП (№ 12, табл. 6). В табл. 5 приведены также прогнозные значения шероховатости и результаты экспериментов. Установлено, что обе модели обеспечили ошибку с приемлемым отклонением, но по величине средних отклонений более высокую точность показала линейная регрессионная модель. Ее прогноз оптимальных параметров фрезерования: при частоте вращения 4500 об/мин, S = 404 мм/мин и B = 0,43 мм с прогнозируемой шероховатостью 0,648 мкм и скоростью удаления материала 695 мм3/мин. В работе [29] оптимальные параметры резания при фрезеровании нержавеющей стали 12Х18Н10Т подбирали с помощью метода Тагучи. При этом учитывали влияние частоты вращения фрезы, величины подачи и глубины фрезерования на шероховатость поверхности, износ инструмента и скорость удаления материала. В работе [30] для сравнения износа инструмента и силы резания использовали различные геометрические характеристики инструмента, скорость и величину подачи, а также соотношение между глубиной и шириной резания. Показано, что выбор параметров фрезерования является сложной многокритериальной задачей и сопряжен с необходимостью проведения большого числа экспериментов. В качестве перспективного направления данного исследования ставится целью оценка факторов, влияющих на шероховатость поверхности образца EBAM 12Х18Н10Т, при обеспечении высокой скорости удаления материала. В целом сопоставление данных оценки обрабатываемости для промышленного и широкоформатного фрезерного станка с ЧПУ при чистовом фрезеровании нержавеющей стали EBAM 12Х18Н10Т показало, что для получения более высокой скорости удаления материала и снижения шероховатости, а также силы резания следует увеличить скорость резания при сохранении величины подачи. С другой стороны, разработанные модели «Regress» и FFNN для полустационарного станка позволяют предсказывать оптимальные режимные параметры, что крайне актуально в случае отработки режимов 3D-печати, сопровождающихся изменением Т а б л и ц а 6 Ta b l e 6 Режимы фрезерования для верификации моделей, реальные и прогнозные результаты Milling parameters for model verifi cation, along with experimental and predicted results № / No. Параметры фрезерования / Milling parameters Характеристики / Characteristics Частота вращения N, об/мин / Spindle speed N, rpm Подача S, мм/мин / Feed rate S, mm/min Ширин B, мм / Width B, mm MRR, мм3/ мин / MRR, mm³/min Шероховатость Ra, мкм / Surface roughness Ra, μm Эксперимент / Experiment Регрессия / Regress FFNN 10 4000 100 0,5 200 0,333 0,3117 0,6115 11 4000 600 0,5 1200 1,193 1,3617 1,0429 12 4500 400 0,3 480 0,425 0,3889 0,5224 Среднее отклонение / Average deviation 0,0753 0,1753
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1