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A deterministic reverse engineering framework for multi-stage EDM: optimizing stage selection and parameters for efficiency and surface integrity
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AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae4679.png)
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摘要
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电火花加工（EDM）对于高硬度材料至关重要，但其过程常表现为复杂、非线性的过程，并存在材料去除率（MRR）与表面粗糙度（Ra）等相互冲突的输出特性。传统工业实践依赖次优的固定两阶段序列（粗加工和精加工），需要解决一个稳健的反问题：系统确定满足多个预定义输出标准的最佳工艺参数。本研究提出了一种多阶段EDM的确定性逆向工程框架，利用反向约束传播确定最佳阶段数和精确参数。该方法从期望的最终Ra值开始，反向进行，嵌入关键物理约束：将后续切削深度设定为前一阶段平均白层厚度（AWLT）的2-3倍，以确保完全去除亚表面损伤，并纳入阶段特定的电极磨损率（EWR）补偿。该框架在所有操作测试中一致确定五阶段配置为最优。与传统的两阶段操作基准相比，优化后的序列使总加工时间减少了57.00%。从两阶段到三阶段的转变——主要创新点——仅此一项就比当前工业实践提高了52.55%。对比基准测试证实了其优越性，加工时间比文献中报道的固定三阶段方法快16.9%至32.4%。此外，全面的敏感性分析表明该框架的确定性稳定性和普适性，五阶段配置在多样化工件几何形状（圆柱体、L形）中仍保持最优，性能变化低于0.1%。可持续性分析揭示了显著优势：优化方法实现了能耗的98.4%降低（从每件251.16 kWh降至3.96 kWh）。该方法论为高效EDM规划提供了稳健、系统的解决方案，显著提升了效率，同时保持了表面完整性。
Keyword:
electrical discharge machining (EDM)
reverse engineering
multi-stage optimization
surface roughness (Ra)
average white layer thickness (AWLT)
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
引用论文
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