【摘 要】
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在日益紧张的国际形势下,拥有我国自主研发、掌握主动权的大型激光装置是必不可少的一环。而在典型的激光装置中,磷酸二氢钾（KH2PO4,KDP）是唯一可用的倍频元件材料。经过大量研究和实验表面,加工KDP晶体采用超精密飞切机床进行精加工是最好的选择,其重复性好、表面质量可达纳米级别。但目前机床在加工KDP的过程中,缺乏一套行之有效的辅助监控系统,以及对偶发的一系列加工误差难以追根溯源。因此,本文针对上
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在日益紧张的国际形势下,拥有我国自主研发、掌握主动权的大型激光装置是必不可少的一环。而在典型的激光装置中,磷酸二氢钾（KH2PO4,KDP）是唯一可用的倍频元件材料。经过大量研究和实验表面,加工KDP晶体采用超精密飞切机床进行精加工是最好的选择,其重复性好、表面质量可达纳米级别。但目前机床在加工KDP的过程中,缺乏一套行之有效的辅助监控系统,以及对偶发的一系列加工误差难以追根溯源。因此,本文针对上述问题,从数据-现象-机理的角度出发,首先利用在工业界使用愈发广泛的机器学习算法对机床加工情况进行监控和预测,然后对在研究数据模式中发现的KDP晶体典型误差现象进行有限元仿真和实验。对本文的研究内容概括如下:（1）针对机床三个位置的振动数据与KDP晶体合格与否的联系,采用EMD-ICA的特征提取方法提取各个信号的关键特征并丢弃一些与原信号无关的虚假分量,然后利用连续小波变换将信号转换为二维时频域图像,接着简单介绍了现代卷积网络的发展历程以及各模型优缺点,最终根据实验效果选择了预训练的Res Net-18作为本节模型,对连续小波变换后的图像数据集进行二分类预测。（2）针对机床八股不同位置的温度数据与KDP晶体表面低频指标P-V之间的联系,首先介绍了KDP晶体的各频段表面质量指标及其意义,将晶体检测结果的大矩阵根据时间顺序划分为小矩阵块与温度数据进行一一对应,研究了温度数据之间存在的共线性关系并采用特征工程的方式削弱共线性对算法的影响,多角度对比了多层感知机和XGBoost在本节数据集的表现情况,说明了使用XGBoost的优越性。（3）在对第（1）、（2）部分数据的研究过程中,发现在KDP晶体上存在中频段、低频段两种典型误差,分别为“切削方向圆弧形条纹”问题与“加工后期质量变差”问题。对于前者,提出了对圆弧形条纹质量情况的计算方法和补偿公式并将其时域质量情况转换为频域,然后建立主轴系统模型并在有限元分析软件中进行模态仿真,说明了主轴系统的振动与此问题存在的关联性;对于后者,提出了对质量变差这一问题的评判方式并推断与加工过程中机床温度的上升有关,构建了相应的机床整机模型并计算其在整个加工过程中的瞬态温度场,最终结合实验验证了上述猜想。
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