前言

理论上，数控加工中只要使用零件模型编程，生成“正确”的程序，就能加工出合格的零件。然而，在实际的生产实践中，尤其是航空复杂薄壁零件的加工中，数控加工过程并非一直处于理想状态，材料去除会导致出现多种复杂的物理现象，如加工几何误差、热变形、弹性变形以及系统振动等。这些问题的存在，使得根据理论模型生成的“正确”程序，并不一定能够加工出合格、优质的零件，同时设备加工能力得不到充分发挥，机床组件及刀具的使用寿命也会受到影响。产生上述问题的原因在于，传统加工过程经常只考虑了数控机床或者加工过程本身，缺乏对机床与加工过程交互作用机理的综合理解，难以实现事先对加工工艺系统进行准确建模。而这种交互作用又经常产生难以预知的效果，大大增加了加工过程控制的难度，使对加工过程的精确控制难以实现。航空发动机等复杂装备上的整体叶盘、整体机匣等零件的结构越来越复杂，其极端恶劣的服役环境对加工过程与加工品质的要求也越来越高。作者在30余年航空复杂薄壁零件研制工程实践经验与研究的基础上，近8年来对加工工艺的智能化技术进行了系统性研究，提出了智能加工技术的基本框架及实施途径，取得的主要研究成果包括：

（1）提出了“无试切”侦测加工方法，通过主动激励与在线监测相结合，将试切融入零件加工过程，保证试切和实际加工过程中工件材料、结构、工艺和过程四个因素完全相同，解决现有工艺模型由于建模条件与加工过程不同而导致的模型不精确问题。

（2）提出了基于侦测加工的自主学习与模型进化方法。利用在线侦测获取实时工况和系统响应信息，通过建立联想记忆知识模板表征工况、界面耦合行为和工件品质之间的映射关系，实现工艺知识的积累与模型的进化；针对加工过程中工件状态、刀具磨损的强时变特性，通过时空细分多态演化建模方法实现工件、刀具状态在工步内的动态建模；利用工步间的数据存储模板，基于在位测量和离线检测实现综合加工误差补偿模型的迭代学习与进化，解决了现有工艺模型和建模方法难以实现动态建模、自主学习与自适应进化的问题。

（3）建立了残余应力变形感知预测的数学模型，基于超静定理论提出了基于装夹力监测的残余应力变形感知预测模型的求解方法，为航空复杂薄壁零件加工变形的在位预测提供了新的思路。

相关的一系列模型和方法应用于航空发动机大型风扇叶片、整体叶盘、整体机匣和飞机结构件等零件的研制中，取得了良好的应用效果。

本书内容具有先进性、新颖性，对数控加工、CAD/CAM、智能制造、航空制造工程等领域的科研和工程技术人员具有重要的参考价值，同时也适合作为高等院校相关专业的研究生教材或参考书。

在本书完成之际，作者衷心感谢各位学术前辈、师长和同事们的支持与帮助。本书是在作者所指导博士研究生的研究成果的基础上综合而来的，包括周续、韩飞燕、刘一龙、侯永锋、侯尧华、韩策、梅嘉炜、马俊金、王骏腾、刘冬生、姚琦等，在此也向他们表示谢意！

感谢国家重点基础研究发展计划课题（2013CB035802）、国家自然科学基金项目（51305354、51475382、51575453、51675438、91860000）、西北工业大学中央高校基本科研业务费项目（3102017gx06008、3102018jcc004、31020190505002）和西北工业大学“双一流”研究生核心课程建设项目的支持！

由于作者水平有限，书中难免会有纰漏和疏忽，敬请读者批评指正。

特别声明：本书没有统一的符号表，各章的符号定义自成体系。

作　者

2019年8月