CN112859590A - 基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法及系统。方法采用的方法步骤为：1)建立工件‑刀具车削颤振模型。2)通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度。3)以机床加工成本，工件加工质量和切削效率建立目标函数，以工件表面质量、机床功率和刀具寿命建立约束方程，以背吃刀量、主轴转数和进给量为优化参数进行粒子群优化。4)线性变换稳定切削宽度迭代求解获得最优切削参数。该方法考虑了工件加工中的变形问题，可以改进目前选择车削加工参数保守的问题，提高加工效率，改善工件表面加工质量，同时避免了采用不当切削参数引起的颤振问题。

Description

基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法及系统

技术领域

本发明属于机床动力学技术邻域，涉及一种基于工件变形的车削颤振切削参 数优化方法及系统，具体涉及到带约束的粒子群算法和车削颤振的动力学建模。

背景技术

机械加工过程中，车削时发生颤振会严重影响所加工表面的质量，同时对机 床带来不良影响。刀具和工件之间的周期性相对运动会导致加工工件表面粗糙度 增大，加工过程中会产生周期性动态切削力，使得刀具疲劳，引起机床和夹具加 速磨损，使其丧失精度，发生车削颤振时会产生严重的噪声，危害操作者的健康。 为了避免出现车削颤振，操作者通常选择较为保守的切削参数，无法满足加工效 率的需要。基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法可以快速确定车削过程中 稳定的最优切削参数，提高加工效率。

美国学者Tlusty提出颤振通常是限制金属去除率低下的一个因素，会严重降 低机器的加工效率。通过将再生效应和模态耦合效应考虑为车削过程中主要的颤 振激振因素，分析了刀具在切削过程中与颤振系统结构之间存在的内在相互关系， 结果以颤振稳定边界图的形式进行表示。

法国学者Serra,R提出了机床加工过程中识别动态不稳定性的重要性，研究了 机床颤振的稳定性，并讨论了各种相关参数对于颤振结果的影响，表明了在颤振 稳定图的稳定区域选择加工切削参数可以避免颤振现象的发生。

美国学者Nejat Olgac根据颤振正交模型提出了基于时滞系统根轨迹图分析的颤振稳定性研究及其推理，并且给出了相应的计算公式。

东北大学李金华基于再生型颤振原理建立了数控机床外圆车削的颤振动力学 模型，并且利用Matlab开发了颤振分析专用软件包，表明了切削稳定性和机床主 轴转数具有明显的关系。

同济大学刘海江以加工过程中的经验公式为约束条件，以最大生产率和最低 生产成本为优化目标函数，同时引入协调系数进行粒子群优化，表明了粒子群优 化适用于机床加工过程中的切削参数优化。

但是目前以上研究针对的车削切削参数优化基本是针对一般切削加工进行相 应的参数优化，而没有考虑具体加工过程中的颤振的稳定性条件，同时由于加工 过程中的工件变形导致车削颤振稳定极限发生变化，一般的颤振正交模型无法得 到基于工件变形的车削最优加工切削参数。

发明内容

针对目前车削过程中加工参数选择保守，选择切削参数耗费时间较长，不能 够充分发挥机床的加工能力，且加工时会发生车削颤振的问题，本发明提出了一 种基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法及系统，该方法通过机床车削系统 并考虑加工工件变形建立相应的车削颤振模型获得该机床颤振稳定性图中的极限 切削宽度和稳定切削宽度，利用带约束的粒子群优化算法对切削参数进行优化， 通过最优切削加工参数可以改进目前车削过程中参数取值保守、选择切削参数耗 费时间较长和加工效率较低的问题，避免加工过程中出现颤振，大幅度提高车削 加工效率，节约加工时间。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法，包括以下步骤：

获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动系统的固有参数；

建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进行拉普拉斯变换提取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图；通过车削颤振稳定图获得 极限切削宽度和稳定切削宽度；

利用切削效率、机床加工成本以及加工工件表面质量提取目标优化函数；

以机床功率、刀具使用寿命、工件表面质量以及机床固有技术参数作为车削 切削参数优化的约束条件；

根据目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模型；

使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤振切削参数优化；根据 稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽度进行迭代优化；

选择最优车削稳定切削参数输出。

作为本发明的进一步改进，所述加工工件物理属性包括工件的长度、截面直 径、截面面积以及截面惯性矩；其中，截面面积以及截面惯性矩的影响因素包括 截面形状和质心的位置；

加工工件材料属性包括材料的密度、材料类型以及材料弹性模量；

所述机床振动系统等效质量的影响因素包括机床结构的材料和结构形状，等 效刚度的影响因素包括车削刀具、机床结构以及机床结构材料，等效阻尼系数的 影响因素包括机床润滑条件和机床结合面物理特性。

作为本发明的进一步改进，所述工件-刀具的结构动力学方程考虑车削加工时 切削力产生的工件变形影响；所述机床车削颤振稳定性图包括机床主轴转数和极 限切削宽度的对应关系。

作为本发明的进一步改进，所述的目标函数为最高的生产率的工件加工机动 时间；

所述的约束条件包括表面质量约束、机床功率约束、机床进给机构强度约束、 机床主轴转矩约束、机床主轴转数约束、机床允许进给量约束、刀杆强度约束、 刀具寿命约束、工艺背吃刀量约束。

作为本发明的进一步改进，所述的带约束的粒子群优化模型是以优化目标函 数作为优化参数评价目标，以约束条件作为可行域限制条件建立优化模型。

作为本发明的进一步改进，所述的车削颤振切削的优化参数包括主轴的转数、 刀具背吃刀量和刀具进给量。

作为本发明的进一步改进，所述的稳定性条件包括极限切削宽度；所述的线 性变换稳定切削宽度是以线性函数增大稳定切削宽度进行迭代优化。

作为本发明的进一步改进，所述的选择最优车削稳定切削参数输出是以优化 目标函数和极限切削宽度为条件进行选择。

作为本发明的进一步改进，所述的粒子群算法是利用随机初始粒子在搜索空 间以一定速度飞行且飞行速度由个体飞行经验和群体的飞行经验进行动态调整， 通过飞行过程中的粒子位置计算优化目标函数适应值，根据适应值的大小得到最 优解，从而实现参数优化。

一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化系统，包括：

参数获取模块，用于获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动 系统的固有参数；

特征方程建立模块，用于建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进 行拉普拉斯变换提取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图； 通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度；

目标优化函数提取模块，用于利用切削效率、机床加工成本以及加工工件表 面质量提取目标优化函数；

约束条件获取模块，以机床功率、刀具使用寿命、工件表面质量以及机床固 有技术参数作为车削切削参数优化的约束条件；

优化模型建立模块，根据目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模 型；

参数优化及迭代模块，使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤 振切削参数优化；根据稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽 度进行迭代优化；

参数输出模块，选择最优车削稳定切削参数输出。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明通过机床车削系统并考虑加工工件变形建立相应的车削颤振模型获得 该机床颤振稳定性图中的极限切削宽度和稳定切削宽度，利用带约束的粒子群优 化算法对切削参数进行优化，通过最优切削加工参数可以改进目前车削过程中参 数取值保守、选择切削参数耗费时间较长和加工效率较低的问题，避免加工过程 中出现颤振，大幅度提高车削加工效率，节约加工时间。根据工件材料的不同考 虑了加工过程中工件变形的车削颤振切削参数优化，优化过程中充分考虑了表面 质量、机床功率以及刀具寿命等影响切削参数选择的因素，同时可以提供给操作 者颤振发生时的机床转数和切削宽度，指导操作者更快更准确的选择切削参数， 提高加工效率，避免颤振的发生。该方法通过考虑加工过程中工件变形建立机床 车削颤振物理模型得到极限切削宽度和稳定切削宽度作为切削参数极限的限制条 件，通过建立约束条件利用带约束的粒子群算法进行切削参数优化，可以改进车削加工中参数选择过于保守的问题。

附图说明

图1为本发明的基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法流程图。

图2为本发明的考虑工件变形的车削颤振物理模型图。

图3为车削工件变形示意图。

图4为本发明的考虑工件变形的车削颤振稳定性图。

图5为利用带约束的粒子群算法参数流程图。

图6为粒子群算法优化粒子收敛图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施 例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以 解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法。其中考虑了包括工 件材料、工件支撑方式、刀具系统及机床类型的问题。采用的方法步骤为：

(1)建立工件-刀具车削颤振模型。

(2)通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度。

(3)以机床加工成本，工件加工质量和切削效率建立目标函数，以工件表面 质量、机床功率和刀具寿命建立约束方程，以背吃刀量、主轴转数和进给量为优 化参数进行粒子群优化。

(4)线性变换稳定切削宽度迭代求解获得最优切削参数。

该方法考虑了工件加工中的变形问题，可以改进目前选择车削加工参数保守 的问题，提高加工效率，改善工件表面加工质量，同时避免了采用不当切削参数 引起的颤振问题。

本发明具体包括以下步骤：

S101：获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动系统的固有参 数，即机床振动系统等效质量、等效刚度以及等效阻尼系数；

所述加工工件物理属性包括工件的长度、截面直径、截面面积以及截面惯性 矩。其中截面面积以及截面惯性矩的影响因素包括截面形状和质心的位置。加工 工件材料属性包括材料的密度、材料类型以及材料弹性模量。

所述机床振动系统等效质量的影响因素包括机床结构的材料和结构形状，等 效刚度的影响因素包括车削刀具、机床结构以及机床结构材料，等效阻尼系数的 影响因素包括机床润滑条件和机床结合面物理特性。

S102：建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进行拉普拉斯变换提 取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图。

所述工件-刀具的结构动力学方程考虑车削加工时切削力产生的工件变形影 响。

所述机床车削颤振稳定性图包括机床主轴转数和极限切削宽度的对应关系。

S103：根据实际加工需要确定目标函数、约束条件以及优化变量。利用切削 效率、机床加工成本以及加工工件表面质量提取目标优化函数，以机床功率、刀 具使用寿命、工件表面质量以及机床固有技术参数作为车削切削参数优化的约束 条件。

所述的目标函数为最高的生产率的工件加工机动时间。

所述的约束条件包括表面质量约束、机床功率约束、机床进给机构强度约束、 机床主轴转矩约束、机床主轴转数约束、机床允许进给量约束、刀杆强度约束、 刀具寿命约束、工艺背吃刀量约束。

S104：构建带约束的粒子群算法优化模型，根据目标函数和约束条件建立带 约束车削粒子群优化模型。

所述的带约束的粒子群优化模型是以优化目标函数作为优化参数评价目标， 以约束条件作为可行域限制条件建立优化模型。

S105：使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤振切削参数优化。

所述的粒子群算法是利用随机初始粒子在搜索空间以一定速度飞行且飞行速 度由个体飞行经验和群体的飞行经验进行动态调整，通过飞行过程中的粒子位置 计算优化目标函数适应值，根据适应值的大小得到最优解，从而实现参数优化。

S106：根据稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽度进行 迭代优化。

所述的车削颤振切削的优化参数包括主轴的转数n、刀具背吃刀量a_p和刀具进 给量f_v。

所述的稳定性条件包括极限切削宽度b_{D lim}。

所述的线性变换稳定切削宽度是以线性函数增大稳定切削宽度进行迭代优 化。

S107：选择最优车削稳定切削参数输出。

所述的选择最优参数是以优化目标函数和极限切削宽度为条件进行选择。

以下结合具体实施例和附图对本发明进行详细的说明。

图1为本发明的基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法流程图。如图1 所示，本发明的基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法包括以下步骤：

步骤1：获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动系统的固有参 数，即机床振动系统等效质量、等效刚度以及等效阻尼系数；

通过所加工工件的几何尺寸和材料说明分别获得工件的物理属性和材料属 性，同时通过机床模态试验获得机床振动系统的等效质量、等效刚度以及等效阻 尼系数。

步骤2：建立考虑工件变形的车削颤振稳定性图；

车刀车削外圆过程如图2所示。车削颤振正交模型建立过程是：

机床车削外圆中车削系统可以简化为由机床振动系统等效质量、等效刚度以 及等效阻尼系数组成的单自由度系统。

车削振动系统的动力学微分方程为：

其中，m为机床振动系统等效质量(单位：kg)，c为机床振动系统等效阻尼 系数(单位：N.s/m)，k为机床振动系统等效刚度(单位：N/m)，y(t)为车削刀具 当前振动位移(单位：m)，F(t)为车削切削力(单位：N)，θ为切削力和刀具之间 的夹角(单位：度)

切削力可以表示为：

F(t)＝Cbh(t) (2)

其中C为切削刚度(单位：N/m²)，b为切削宽度(单位：m)，h(t)为瞬时 切削厚度(单位：m)

考虑工件变形的车削模型瞬时切削厚度h(t)为：

h(t)＝h₀-y(t)+y(t-T)-u(x，t)+u(x，t-T) (3)

其中h₀为名义切削厚度(单位：m)，T为主轴旋转周期(单位：s)，u(x,t) 为本次切削时工件的变形挠曲线，u(x,t-T)为上一周期切削时工件的变形挠曲线。

(1)、(2)式联立得到系统的车削动力学方程为：

车削加工工件振动微分方程为：

圆形截面的惯性矩为：

其中d为所加工工件直径(单位：mm)。

圆形截面面积为：

A_c＝πd²/4 (8)

脉冲函数为：

如图4，工件在切削力的作用下产生变形，其中x₁为工件受力点相对于主轴端 面的距离(单位：m)

其中E为工件弹性模量(单位：Mpa)，I为惯性矩(单位：m⁴)，ρ为工件材 料密度(单位：kg/m³)，A_C为截面面积(单位m²)。

将u(x,t)分离变量表示为：

其中Φ_n(x)为各阶自振频率对应的振型函数，q_n(t)为各阶振型对应的时间函数。

将式(6)、(10)联立得：

其中

考虑所加工工件的一阶固有频率，(11)式可以表示为：

车床加工工件的支撑方式为固支-简支，振型函数Φ₁和w₁为：

Φ₁(x)＝sinα₁x-sinhα₁x+tanα₁L(coshα₁x-cosα₁x) (13)

其中α₁＝3.927/L。

将(1)、(3)、(12)式联立，经过拉普拉斯变换整理后得：

其中：

车削系统的特征值方程为：

经过频率域变换可得极限宽度b_lim为：

车削振动系统主轴周期为：

其中，w为颤振的角频率(单位：rad/s)，n＝0,1,2,3…为颤振叶瓣数，T为主 轴旋转周期(单位：s)。

根据(17)、(18)式画出考虑工件变形的车削颤振稳定性图，如图4所示。

步骤3：建立车削参数优化模型的目标函数、约束函数和优化变量。

A、确定目标函数

本发明所述的优化切削参数考虑加工工件表面质量和加工效率，加工效率和 工件表面的质量受到工件加工的机动时间的影响，则目标函数可以表示为：

其中L为工件加工长度(单位：m)，f为进给量(单位：mm/r)，n为主轴转 数(单位：r/min)。

B、确定约束函数

a)刀具寿命约束

刀具在加工过程中会产生磨损，刀具过快磨损将极大降低加工效率，其中刀 具寿命约束如下式：

其中m、x_v、y_v、C_V、k_V表示需要通过刀具和加工情况确定的相关系数。

b)刀杆强度约束

其中B×H为刀具截面面积(单位：mm²)，l为刀杆伸出长度(单位：mm)，σ_b为抗弯强度。

c)机床主切削力约束

其中F_{Z max}根据车床技术确定。

d)机床功率约束

在车削加工过程中采用的切削参数所产生的功率需限定在机床功率范围内， 否则将会损坏机床，其中机床功率约束如下式：

其中，

x_Fc、y_Fc、n_Fc表示需要通过刀具和加工情况确定的相关系数。v_c为 主轴线速度，F_z为主切削力，P_m为机床名义功率，η为机床传动效率。

e)机床主轴转矩约束

其中M_s为机床相应极限主轴转矩。

f)加工表面粗糙度约束

在实际加工中，加工表面粗糙度是衡量表面质量的重要指标，加工表面的粗 糙度主要受到刀具进给量的影响，建立表面粗糙度约束为：

f≤K_R·R_Z ^u (26)

其中K_R、

为根据切削速度和刀尖圆弧半径确定的系数。

g)机床主轴转数约束

n_min≤n≤n_max (27)

其中n_min、n_max分别为机床主轴最小转数和最大转速。

h)机床刀具进给量约束

f_min≤f≤f_max (28)

其中f_min、f_max分别为机床刀具最小进给量和最大进给量。

i)工艺背吃刀量约束

a_{p min}≤a_p≤a_{p max} (29)

a_{p max}＝b_{D lim}·sinκ_r (30)

其中b_{D lim}为车削颤振极限切削宽度，κ_r为刀具主偏角，a_{p min}通过加工工艺决定。

C、确定优化变量

在机床加工过程中，切削三要素是影响切削加工表面质量、刀具寿命和工件 尺寸精度的重要因素，本发明选择刀具背吃刀量a_p、进给量f_v和主轴转速n作为优 化变量进行带约束的粒子群参数优化。

步骤4：根据考虑工件变形的切削颤振稳定性图4获得稳定切削宽度b_s和极限 切削宽度b_{D lim}，通过目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模型。

本发明选择带约束的粒子群算法进行车削参数优化，优化过程如图5所示。 根据机床技术限制参数和稳定切削宽度b_s将初始粒子随机初始化，通过设置粒子的 速度在解空间中对粒子进行位置的迭代更新，进而优化出最佳的车削切削参数。

为了加快粒子在初始寻优的全局搜索能力和后期寻优的收敛效果，本发明采 用改进的位置和速度更新公式，速度和位置的更新方式如下：

其中，R₁、R₂、R₃、R₄为设定初值，w_max、w_min为最大和最小权重值。t和T_max分别为当前进化数和最大进化数。

其中图6为不同代数切削参数粒子优化收敛图。

步骤5：车削颤振切削参数优化

首先根据实际的加工情况确定粒子群总数和最大进化数T_max，设定带约束的 粒子群优化算法R₁、R₂、R₃、R₄初值以及w_max、w_min权重值，根据机床技术参数以及 约束条件随机初始化优化参数的进给量f_v和主轴转速n，确定初始粒子分布位置， 同时将车削颤振稳定图4确定的稳定切削宽度b_Ds变换作为优化刀具背吃刀量a_p的 初始优化值进行优化。其中优化过程的粒子速度和位置更新方式如式(29)。切削 参数优化流程图如图5所示，在粒子迭代优化的过程中通过粒子速度调整粒子的 位置变化进而通过适应度值的求解不断进行粒子优化，最终得到优化后的车削切 削参数。

步骤6：将带约束的粒子群算法优化出的车削参数中的切削宽度进行切削颤振 稳定条件条件判断。

为了满足车削颤振稳定性条件，避免车削过程中出现颤振，需要对优化后的 切削参数进行检查，判断方法如下：

b_D≤b_{D lim} (32)

其中

a_p为刀具背吃刀量，κ_r为刀具主偏角。

对于优化的车削参数，如果满足颤振稳定性条件，则对该优化参数进行保存。

步骤6：对稳定切削宽度进行线性变换迭代优化。

为了充分利用车削颤振稳定性图3所示主轴转数和极限切削宽度b_{D lim}之间的关系，对稳定切削宽度b_s进行线性变换进行迭代粒子群优化以进一步提高切削效率。 其中线性变换方式为：

b_Dn＝b_s+h·t (33)

其中h为根据实际加工所选取的线性变换系数，t为当前进化数，b_Dn为线性变 换后的切削宽度。

为了保证优化参数结果的稳定性，需要对线性变换后的切削宽度进行判别， 其方式为：

b_Dn≤b_{D lim} (34)

线性变换切削宽度满足式(32)则再次进行粒子群迭代优化寻找边界最优参 数进一步提高切削效率。

步骤7：最优车削稳定切削参数输出

将所保存的各次符合条件的稳定车削参数使用目标函数进行求解，获得切削 效率最高的车削参数进行输出。

在相应的实际应用中，本发明的方法可以进一步在铣削加工等加工方式中进 行稳定切削参数的相应优化。表1为切削参数优化结果对比。

表1

本发明还提供一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化系统，包括：

参数获取模块，用于获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动 系统的固有参数；

特征方程建立模块，用于建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进 行拉普拉斯变换提取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图； 通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度；

目标优化函数提取模块，用于利用切削效率、机床加工成本以及加工工件表 面质量提取目标优化函数，

约束条件获取模块，以机床功率、刀具使用寿命、工件表面质量以及机床固 有技术参数作为车削切削参数优化的约束条件；

优化模型建立模块，根据目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模 型；

参数优化及迭代模块，使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤 振切削参数优化；根据稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽 度进行迭代优化；

参数输出模块，选择最优车削稳定切削参数输出。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明 的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保 护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动系统的固有参数；

建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进行拉普拉斯变换提取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图；通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度；

利用切削效率、机床加工成本以及加工工件表面质量提取目标优化函数；

以机床功率、刀具使用寿命、工件表面质量以及机床固有技术参数作为车削切削参数优化的约束条件；

根据目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模型；

使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤振切削参数优化；根据稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽度进行迭代优化；

选择最优车削稳定切削参数输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加工工件物理属性包括工件的长度、截面直径、截面面积以及截面惯性矩；其中，截面面积以及截面惯性矩的影响因素包括截面形状和质心的位置；

加工工件材料属性包括材料的密度、材料类型以及材料弹性模量；

所述机床振动系统等效质量的影响因素包括机床结构的材料和结构形状，等效刚度的影响因素包括车削刀具、机床结构以及机床结构材料，等效阻尼系数的影响因素包括机床润滑条件和机床结合面物理特性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工件-刀具的结构动力学方程考虑车削加工时切削力产生的工件变形影响；所述机床车削颤振稳定性图包括机床主轴转数和极限切削宽度的对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的目标函数为最高的生产率的工件加工机动时间；

所述的约束条件包括表面质量约束、机床功率约束、机床进给机构强度约束、机床主轴转矩约束、机床主轴转数约束、机床允许进给量约束、刀杆强度约束、刀具寿命约束、工艺背吃刀量约束。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的带约束的粒子群优化模型是以优化目标函数作为优化参数评价目标，以约束条件作为可行域限制条件建立优化模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的车削颤振切削的优化参数包括主轴的转数、刀具背吃刀量和刀具进给量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的稳定性条件包括极限切削宽度；所述的线性变换稳定切削宽度是以线性函数增大稳定切削宽度进行迭代优化。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的选择最优车削稳定切削参数输出是以优化目标函数和极限切削宽度为条件进行选择。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的粒子群算法是利用随机初始粒子在搜索空间以一定速度飞行且飞行速度由个体飞行经验和群体的飞行经验进行动态调整，通过飞行过程中的粒子位置计算优化目标函数适应值，根据适应值的大小得到最优解，从而实现参数优化。

10.一种基于工件变形的车削颤振切削参数优化系统，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获得所加工工件的物理属性和材料属性，提取机床振动系统的固有参数；

特征方程建立模块，用于建立考虑工件变形的工件-刀具的结构动力学方程进行拉普拉斯变换提取车削系统的特征方程，进而获得该机床车削颤振稳定性图；通过车削颤振稳定图获得极限切削宽度和稳定切削宽度；

目标优化函数提取模块，用于利用切削效率、机床加工成本以及加工工件表面质量提取目标优化函数；

约束条件获取模块，以机床功率、刀具使用寿命、工件表面质量以及机床固有技术参数作为车削切削参数优化的约束条件；

优化模型建立模块，根据目标函数和约束条件建立带约束车削粒子群优化模型；

参数优化及迭代模块，使用带约束的粒子群算法进行基于工件变形的车削颤振切削参数优化；根据稳定性条件进行优化参数判定，并且线性变换稳定切削宽度进行迭代优化；

参数输出模块，选择最优车削稳定切削参数输出。

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