基于振动行为预测微织构涂层球头铣刀铣削钛合金表面质量的方法

基于振动行为预测微织构涂层球头铣刀铣削钛合金表面质量的方法，本发明为解决现有技术对振动行为与表面质量关联性的研究不足，缺乏系统性预测方法的问题，本发明通过实验设计采集不同刀具铣削钛合金时的振动信号、铣削力、温度及刀具磨损数据，重点分析振动幅值特征及其与加工性能的关联性；利用MIC‑BP神经网络筛选关键振动特征，构建WAA‑BiLSTM‑SVM预测模型，通过加权平均算法优化BiLSTM超参数，结合支持向量机实现表面粗糙度Ra的高精度预测。实验表明，模型训练集R2达0.942，测试集R2为0.835，显著优于传统方法。本发明为钛合金铣削工艺优化提供了数据驱动的智能预测手段，可实时指导加工参数调整，提升表面质量稳定性。本发明属于机械加工技术领域。