一种面向CFRP制孔工艺质量的在线评价方法
本发明涉及复合材料机械加工，具体涉及一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法。
背景技术：
1、碳纤维增强聚合物复合材料(cfrp)由于其高的比强度和比模量，五十多年来一直被广泛应用于航空航天、汽车、基础设施和体育休闲等多个领域，它们的高疲劳，韧性和高温耐磨性、轻量化和抗氧化能力，使这些材料成为工程应用中的绝佳选择。
2、碳纤维复合材料从20世纪90年代开始被大量应用于航空航天行业，21世纪10年代又再次被风能、汽车等行业扩大规模使用。在文献“zhangj,ling,vaidyau,etal.past,presentandfutureprospectiveofglobalcarbonfibrec ompositedevelopmentsandapplications[j].compositespartb:engineering,2023,250:110463.”中，zhangj等人综述了碳纤维复合材料的使用情况。过去二十多年，全球碳纤维复合材料的复合年增长率约为12.5％。
3、钻孔是碳纤维复合材料加工中最为常见的操作之一，而钻孔加工后具有达标的孔质量是保证被加工材料能够满足应用要求的关键因素。评价制孔质量的方法有很多，国内外的诸多学者对碳纤维复合材料的钻孔在质量控制等方面进行了诸多研究。目前所使用的主流cfrp钻孔质量评价方法包括：测量孔加工完成后的圆度误差；基于机器视觉的光学检查方法以及孔内壁的超声无损评价等。这些方法大都需要将加工完成孔经过一系列的处理，如用光学显微镜拍照、c扫描等方式进行缺陷的检测和分辨，进而评估孔的质量。诸多研究表明，cfrp制孔加工时的主轴转速、进给速度、切削力、扭矩等条件与孔的质量存在关系，优化加工参数有助于提升孔质量；针对传统金属材料的钻孔质量监测的方法，一般是通过采集并监控振动信号或力信号来实现，虽可以对复合材料的钻孔质量监测与评价提供参考，但是由于复合材料的各向异性，其加工过程中的力、振动等信号的采集都相较于传统金属材料有一定的难度和复杂性。
4、由于cfrp制孔质量直接与加工时的主轴转速、进给速度、切削力、扭矩等因素密切相关，而以上这些因素的改变，引起制孔加工时机床主轴功率的变化，同时引发制孔质量的改变。基于此，提出一种基于cfrp制孔加工功率信息在线预测加工质量的方法，加工过程中只需采集加工功率信息，通过提出的集成决策树模型，即可评价出孔的加工质量是否达到要求。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，可直接在加工过程中实现在线评价cfrp制孔的加工质量。
2、一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，包括：利用功率分析仪采集制孔设备原始加工功率数据；以及利用电子显微镜采集对应功率数据下cfrp材料的孔质量数据，形成样本数据库；
3、对样本数据库中的功率数据进行清洗后，将功率数据的特征与孔质量数据进行重组，形成功率质量数据集；
4、利用功率质量数据集中的重组数据对所搭建的模型进行训练，生成制孔质量评价模型；
5、利用得到的制孔质量评价模型对实时产生的制孔功率数据进行在线评价，得到当前钻孔的质量。
6、进一步地，对功率数据进行清洗的过程包括如下步骤：
7、通过比对样本数据库中的数据，删除其中重复项；
8、提取整个加工过程中功率数据的平均值、方根幅值、标准差、峰值和时域峰谷比，并进行特征数据归一化。
9、进一步地，采集的孔质量数据包括孔的入口、出口和孔壁的图像数据。
10、进一步地，还包括孔质量识别器，其中，孔质量识别器包括标准数据库、特征提取单元和质量标定单元；
11、标准数据库中预设有孔标准特征元数据，包括孔的入口、出口和孔壁的标准特征元数据；
12、特征提取单元适于对孔质量数据进行特征提取；
13、质量标定单元根据孔标准特征元数据对提取的特征进行识别，对孔质量数据进行判断；
14、若判定孔质量数据合格，则将其标签定义为1，若判定孔质量数据不合格，则将其标签定义为0；
15、将对应的功率特征数据与孔质量标签进行数据重组，形成功率质量数据集。
16、进一步地，对功率数据进行清洗的过程还包括异常值的识别，步骤如下：
17、根据制孔设备的参数构建对应的制孔设备模型；
18、保持制孔设备与制孔设备模型同一工况下，获取制孔设备模型的功率参数a以及制孔设备的功率参数b，形成功率参数a数据集与功率参数b数据集；
19、设定阈值，将功率参数a数据集与功率参数b数据集中对应的数据进行对比；
20、取出超过阈值的功率参数b，将剩余的功率参数b输出并进行清洗。
21、进一步地，
22、生成制孔质量评价模型的步骤包括：
23、从功率质量数据集中的样本数据集中随机抽出n组训练数据，并对每组数据赋予权重，计算公式为：
24、
25、其中，qn(i)为每组功率数据对应的权重；
26、根据训练数据的特征建立相应的c4.5树模型，并将模型中各节点的权重进行初始化；
27、构建弱评价学习器，指定模型所需要循环的次数m＝1,2,…,m，从而生成m个c4.5弱评价学习器hm；
28、计算弱评价学习器权重，为了将所有弱评价学习器的分类结果有效结合，adaboost算法给每一个弱评价学习器都设置了一个权重值α，并基于每一个弱评价学习器的误差率来计算该权重值，根据权重值有机结合c4.5弱评价学习器的分类结果，其计算公式为：
29、
30、其中，ε为c4.5弱评价学习器的误差率，其计算方式为
31、调整训练样本的权重分布，根据上述计算得到的各个弱评价学习器权重，对下一循环的训练样本数据的权重进行相应的更新调整，从而降低分类正确的样本的权重d，而提升分类错误的样本的权重d；
32、公式如下所示：dm+1＝wm+1,1,wm+1,2,wm+1,3,…,wm+1,i,…,wm+1,n；
33、
34、其中，dm+1为所有样本权重的集合、wm+1,i为第i个功率质量样本更新后的权重，如果样本为正确分类，yi＝1，如果为错误分类，则yi＝―1；
35、构建强评价学习器，当权重d得到更新后，adaboost算法进入下一轮的循环迭代过程之中，在这一过程中，将会不断的对训练样本数据进行重复训练和对样本权重进行更新，直到错误评价数达到阈值或者是弱评价学习器的数目已经达到了之前所设定的指定的最大数目为止，而将这些弱评价学习器组合起来，便形成了一个强评价学习器，其公式为：
36、
37、其中，f(x)为强评价学习器；最后就构成了cfrp制孔质量评价模型；
38、完成学习阶段后，将所形成的模型包装，进行制孔质量在线评价。
39、进一步地，利用功率分析仪监测制孔设备的加工功率，通过制孔设备的开始加工信号和结束加工信号截取一个时间窗口，从而实现只对窗口中的功率信息进行处理和计算。将加工功率数据传入所建立的制孔质量评价模型输出当前钻孔的质量评价结果。
40、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
41、本发明通过获取制孔设备原始加工功率数据以及对应的孔质量数据并经过预处理后搭建质量评价模型进行训练得到制孔质量评价模型，实现了在制孔设备加工过程中可通过制孔设备的功率数据进行制孔质量评价的效果；即在不需要借助额外设备的情况下快速得到cfrp的制孔质量结果，同时能够为后续制孔加工方案提供决策支持，具有重要意义。
42、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
43、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步地详细描述。
技术特征：
1.一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，对功率数据进行清洗的过程包括如下步骤：
3.如权利要求1所述的一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，采集的孔质量数据包括孔的入口、出口和孔壁的图像数据。
4.如权利要求3所述的一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，还包括孔质量识别器，其中，孔质量识别器包括标准数据库、特征提取单元和质量标定单元；
5.如权利要求2所述的一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，对功率数据进行清洗的过程还包括异常值的识别，步骤如下：
6.如权利要求1所述的一种面向cfrp制孔工艺质量的在线评价方法，其特征在于，利用功率分析仪监测制孔设备的加工功率，通过制孔设备的开始加工信号和结束加工信号截取一个时间窗口，从而实现只对窗口中的功率信息进行处理和计算，将加工功率数据传入所建立的制孔质量评价模型输出当前钻孔的质量评价结果。
技术总结
一种面向CFRP制孔工艺质量的在线评价方法，涉及复合材料机械加工技术领域，包括利用功率分析仪采集制孔设备原始加工功率数据；以及利用电子显微镜采集对应功率数据下CFRP材料的孔质量数据，形成样本数据库；对样本数据库中的功率数据进行清洗后，将功率数据的特征与孔质量数据进行重组，形成功率质量数据集；利用功率质量数据集中的重组数据对所搭建的模型进行训练，生成制孔质量评价模型；利用得到的制孔质量评价模型对实时产生的制孔功率数据进行在线评价，得到当前钻孔的质量等步骤，实现了在制孔过程中不使用额外的硬件可直接在加工过程中实现在线评价CFRP制孔的加工质量的效果。
技术研发人员：马峰,陈送阳,黄顺虎,张旭刚,王石锋,龚青山
受保护的技术使用者：武汉科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23