刀具磨损是切削领域中最重要的问题之一,也是深孔加工中的突出问题之一。在许多高精度深孔加工过程中,都不允许在中间停止和返回刀具以避免损坏加工孔的表面。而且,深孔刀具通常很昂贵,合理使用刀具有利于提高生产和加工质量并降低加工成本。伴随着科技的不断进步、机械加工产品的快速更新、高强度硬度和各种难于加工新材料的产生,对于深孔加工的质量、加工效率和刀具的使用效率有了更高的要求。然而在实际加工过程中,对于深孔加工刀具而言只有38%的刀具耗尽了全部使用寿命。在本文中,对BTA加工刀具的磨损量与磨损率进行相关分析与预测,进而实现对刀具的有效利用,对深孔钻削的正常进行和钻削质量的提高有很重要的意义。本文应用ANSYS软件对BTA刀具分别进行静力学分析、模态分析以及谐响应分析,获得了刀具在不同轴向力下的变形量以及刀具前十阶固有频率,求得了刀具的临界转速。应用Deform-3D软件对BTA钻削过程进行了模拟,分别研究了工件材料、刀具材料、加工方式以及初始加工温度对于刀具磨损的影响。记录了基于难加工材料TC4时刀具磨损率、温度、轴向力、扭矩的模拟数值。采用模糊神经网络,以加工过程中的温度、轴向力、扭矩为输入,以刀具磨损率为输出建立了拥有27条模糊规则的模糊网络模型,在网络的基础上实现了对刀具磨损率的有效预测,并与传统的BP网络模型进行了比较。并且在本文中就刀具磨损率影响因素以及磨损率仿真数值进行了实际验证。研究结果表明:BTA刀具磨损受许多因素的影响,包括工件材料、刀具材料、刀具和工件的相对运动以及初始加工温度。BTA刀具磨损率随着加工过程中温度、轴向力和扭矩增加而增加。利用模糊神经网络预测刀具磨损率,可以克服传统BP神经网络难以表达输入输出具体关系,网络训练容易陷入局部极小值,预测误差很大的缺点。进行刀具磨损率预测,进而通过相关手段实时控制刀具的磨损率,从而实现刀具的有效利用,降低因刀具磨损而带来的工件加工质量下降的风险。对于提高刀具寿命和深孔加工中加工孔的质量具有一定的意义。