本发明涉及机械加工，具体是一种针对钻削加工中钻削力计算的方法，该方法结合了单元刀具线性综合法与迁移学习技术，旨在提高钻削力的计算精度和计算效率。
背景技术：
1、在钻削加工中，钻削力对工件质量和钻头寿命均有重要影响。研究钻削力的计算(预报)方法不仅有助于深入理解钻削过程的力学特性，还能为优化加工参数、提高加工效率和降低成本等提供理论依据。目前，钻削力的计算方法主要有理论解析法、经验公式法、有限元法及神经网络法：①理论解析法在计算钻削力时将钻头的切削刃分解为多个微小的切削单元(微元)，每个单元的切削力通过简单的微元切削力计算模型来进行计算，然后将所有单元的切削力叠加起来得到整把麻花钻的钻削力。这种方法忽略了钻削过程中的非线性效应(如钻削热效应、刀具磨损、积屑瘤等对钻削力的影响)，只有在非常精确的微元切削力计算模型的条件下，计算出的钻削力才比较准确。②经验公式法利用实验数据通过回归分析建立钻削力与钻削用量及钻头结构参数之间的数学关系。这种方法的准确性和外推性较差。③有限元法通过数值方法来模拟钻削过程中材料与钻头之间的相互作用，进而计算出麻花钻的钻削力。这种方法计算量大、耗时长，钻削力的准确性受材料本构模型参数选取、网格划分精度等因素的影响较大，难以处理复杂工况，并且需要大量实验数据进行验证和校准。④神经网络法利用大量的实验数据，自动学习输入变量(如钻削用量及钻头结构参数)与钻削力之间的关系。这种方法对数据的依赖性较强，需要大量的高质量实验数据来训练模型，在数据不足或者特征选择不当时，容易出现过拟合问题，导致模型泛化能力差。
2、综上所述，现有的几种计算钻削力的方法大都需要大量的实验数据，在钻削力的计算精度、计算效率等方面也有待进一步提高。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于单元刀具线性综合法与迁移学习的钻削力计算方法，克服现有方法在计算钻削力时所需实验数据量大、精度低等问题，该方法通过分解钻头切削刃为多个单元刀具，利用神经网络模型计算各单元刀具的切削力，并结合线性综合法和迁移学习技术，实现钻削力的准确计算。
2、为实现上述内容，本发明提出以下技术方案。
3、基于单元刀具线性综合法与迁移学习的钻削力计算方法，包括以下步骤：
4、s1：单元刀具划分
5、将钻头两条主切削刃和横刃划分为一系列首尾相接、各自以不同的前角、刃倾角和切削用量进行切削的单元刀具；
6、s2：直角切削力计算神经网络模型
7、利用不等分剪切区模型获取一系列直角切削力理论计算结果作为源域数据集，训练直角切削力计算初始神经网络模型；
8、通过少量直角切削实验获取目标域数据集，利用迁移学习法训练得到直角切削力计算神经网络模型；
9、s3：斜角切削力计算神经网络模型
10、利用等效平面法将斜角切削工况转化为等效的直角切削工况，在等效平面内计算等效前角及等效直角切削用量，利用直角切削力神经网络模型获取等效的直角切削力，并转化为斜角切削力；
11、将通过少量斜角切削实验获取的斜角切削力数据作为目标域数据集，利用迁移学习法训练得到斜角切削力计算最终神经网络模型；
12、s4：线性综合法
13、利用线性综合法将各个单元刀具的切削力进行累加，得到整把麻花钻钻削力的理论计算结果；
14、s5：迁移学习
15、获取一系列采用不同直径麻花钻与钻削用量工况下的钻削力理论计算结果，并将其作为源域数据集，训练一个钻削力计算初始神经网络模型；
16、进行少量钻削实验，获取钻削力实验实测数据，并将其作为目标域数据集；
17、利用迁移学习法，将初始钻削力计算神经网络模型的部分结构、权重或参数迁移到钻削力计算最终神经网络上，冻结该神经网络前几层的权重，利用少量的钻削力实验实测数据进行二次训练，获得钻削力计算最终神经网络。
18、进一步的，将钻头各切削刃划分为若干个首尾相接的单元刀具，具体包括：
19、将钻头半径等分为n等份，得到n个从大到小排列的半径ρ1,ρ2,ρ3,……ρi。以钻轴为轴线，各等分半径为半径画n个同轴圆柱，将相邻两圆柱面之间所夹的、位于钻头同一切削刃上的刀具部分，定义为一个单元刀具，即第i个圆柱表面与第i+1个圆柱表面之间所夹的同一切削刃上的单元刀具定义为第i个单元刀具，对应的切削刃为pipi+1；
20、利用公式(1)计算单元刀具的位置向径ρi：
21、ρi＝xii+yij+zik#(1)
22、其中，xi，yi，zi(i＝1,2,……,n)是沿刀刃划分单元刀具的分隔点(pipi+1中点)的坐标；i,j,k分别表示x,y,z轴三个方向的单位向量；
23、利用公式(2)计算单元刀具的取向bi：
24、
25、利用公式(3)计算单元刀具的合成切削速度向量vall：
26、vall＝vc+vf＝ρi×2πnj+nf/1000j#(3)
27、其中，vc是单元刀具的主运动线速度，vf是单元刀具的进给运动，f是钻头每转进给量(mm/r)，n是主轴转速(r/min)；
28、利用公式(4)计算单元刀具的工作基面r、工作切削平面s及工作主截面o的单位法矢：
29、
30、利用公式(5)计算单元刀具的工作刃倾角λse、工作前角γoe和工作主偏角kre：
31、
32、其中，f'为进给方向的单位向量f在工作基面上的投影方向上的单位向量，
33、利用公式(6)计算单元刀具的切削用量(切削宽度ac和切削厚度aw)：
34、
35、其中，z是刀齿数，对于钻头，z＝2；u是单元刀具的合成切削速度与主运动线速度之间的夹角，sinu＝j·r
36、进一步的，利用公式(7)计算组成麻花钻横刃处单元刀具的法向前角αn：
37、
38、其中，是锋角，ψ是横刃斜角。
39、进一步的，建立直角切削力计算神经网络模型，具体包括：
40、(1)利用不等分剪切区模型获取一系列具有不同前角和切削用量工况下的直角切削力理论计算结果作为源域数据集，训练一个直角切削力计算初始神经网络模型；
41、(2)进行少量直角切削实验，获取以直角切削力实验实测数据为内容的目标域数据集；
42、(3)利用迁移学习法，将初始直角切削力计算神经网络模型的部分结构、权重或参数迁移到直角切削力计算最终神经网络上，冻结该计算最终神经网络前几层的权重，利用少量的直角切削力实验实测数据进行二次训练，获得直角切削力计算最终神经网络。
43、进一步的，建立斜角切削力计算最终神经网络模型，具体包括：
44、(1)利用等效平面法将斜角切削工况转化为等效的直角切削工况，在等效平面内计算等效前角及等效直角切削用量，利用直角切削力神经网络模型获取等效的直角切削力，并转化为斜角切削力；
45、(2)将一系列基于等效平面法和直角切削力计算神经网络的不同切削角度和切削用量工况下的斜角切削力理论计算结果作为源域数据集；
46、(3)进行少量斜角切削实验，获取斜角切削力实验实测数据，作为目标域数据集；
47、(4)利用迁移学习法，将初始斜角切削力计算神经网络模型的部分结构、权重或参数迁移到斜角切削力计算最终神经网络上，冻结该最终神经网络前几层的权重，利用少量的斜角切削力实验实测数据进行二次训练，获得斜角切削力计算最终神经网络。
48、进一步的，利用等效平面法将斜角切削工况转化为等效的直角切削工况，具体包括：
49、根据斜角切削的切屑流动方向u'和前刀面的法方向n'定义等效平面pequ；
50、在等效平面内，利用公式(8)计算等效前角αe：
51、tanαn＝tanαe·cosη#(8)
52、其中，αn为法向前角，η为流屑角；
53、建立直角坐标系xyz,x为切削主运动方向单位向量，y为进给运动方向的单位向量，将直角坐标系xyz绕x轴旋转λ0(刃倾角)、再绕变换后的y轴旋转αn(法向前角)、最后绕变换后的x轴旋转η(流屑角)，得到坐标系x'y'z'，x'、y'、z'为x'、y'、z'方向上的单位向量；
54、在等效平面内，利用公式(9)计算等效进给量fequ：
55、fequ＝fe/(dfe·z')#(9)
56、其中，fe为斜角切削工况中的进给量，dfe为等效进给方向上的单位向量，
57、在等效平面内，利用公式(10)计算等效切削速度vequ：
58、vequ＝ve·(dfe·z′)#(10)
59、其中，ve为斜角切削工况中的切削速度，dte为等效切削主运动方向上的单位向量，
60、在等效平面内，利用公式(11)计算等效切削宽度wequ：
61、wequ＝we/(dte·x')#(11)其中，we为斜角切削工况中的切削宽度；
62、利用公式(12)将等效的直角切削力转化为斜角切削力：
63、
64、其中，ft为等效直角切削工况下的主切削力，ff为等效直角切削工况下的进给抗力；fr为斜角切削工况下的主切削力，fs为斜角切削工况下的进给抗力，fo为斜角切削工况下的切深抗力。
65、进一步的，利用线性综合法将各个单元刀具的切削力进行叠加，具体包括：
66、通过坐标变换，利用利用公式(13)得到第i个单元刀具在钻头整体坐标系xyz下的切向力feli、径向力femi和轴向力feni：
67、
68、其中，li、mi、ni分别代表第i个单元刀具所在位置的切向、径向和轴向方向的单位向量；ri、si、oi分别代表单元刀具工作基面的单位法矢、工作切削平面的单位法矢、工作正交平面的单位法矢；feri、fesi、feoi分别表示单元刀具的主运动方向、进给运动方向、切深方向上的切削力。
69、利用公式(14)得到单元刀具的扭矩tei：
70、
71、其中，xi、zi分别表示第i个单元刀具在整体坐标系xyz内的x、z方向上的坐标；
72、利用公式(15)得到麻花钻整体的扭矩t和轴向力fn：
73、
74、本发明的有益效果：
75、1.本发明所提方法与通过经验公式法或神经网络法获取钻削力相比，无需大量的实验数据即可获得较为准确的钻削力；
76、2.本发明所提方法与通过有限元法获取钻削力相比，大大减少了计算时间；
77、3.本发明所提方法与通过理论解析法获取钻削力相比，钻削力的计算精度得到提高。
78、说明书附图
79、图1为基于单元刀具线性综合法与迁移学习的钻削力计算流程；
80、图2为麻花钻整体坐标系与单元刀具的局部坐标系；
81、图3为等效平面法示意图。