针对变截面涡旋盘瞬时铣削力预测存在的多元非线性难题,从涡旋盘实际铣削过程出发,建立了考虑刀具跳动的瞬时铣削力数学模型,提出了一种基于改进粒子群优化算法（PSO）对铣削力模型参数进行求解的方法,以提高瞬时铣削力预测模型精度。通过4组不同铣削参数下的瞬时铣削力实验对该方法进行验证,结果表明:该方法求解得到的变截面涡旋盘瞬时铣削力与实验测得的瞬时铣削力在形状和峰值处有较高的吻合度,4组实验的峰值误差在15%以内；采用自适应惯性权重和随机扰动因子的改进PSO算法能够有效地提高变截面涡旋盘瞬时铣削力系数辨识的收敛速度和收敛效果,还能提高算法整体搜索能力。该方法只需较少的实验次数就能辨识出较高精度的模型参数,比平均铣削力求解方法的实验成本更低,对涡旋盘的加工具有重要参考价值。
