SLS的成形工艺参数对木塑复合材料烧结性能的影响

以木粉、热熔胶及聚丙烯等为原料,制备木塑复合材料,在HRPS—Ⅲ激光快速成形机上成形试件,试验采用正交优化设计方法,对木塑复合材料采用不同工艺参数(激光功率、激光束扫描速度、扫描间距及预热温度)进行烧结,以烧结密度为主要性能指标,采用方差分析法分析,得出一组既保证烧结质量与加工效率,又合理匹配的优化成形工艺参数.结果表明,扫描速度越低、激光功率越大、扫描间距越小和预热温度越高,烧结密度越大.     

基于LSSVM和AFSA的摩擦焊接工艺参数优化

为了准确和快速确定最佳摩擦焊接工艺参数,提出了一种最小二乘支持向量机与鱼群算法相结合的摩擦焊接工艺参数优化方法。以摩擦时间、摩擦压力和顶锻压力3个主要摩擦焊接工艺参数为优化对象,焊接接头抗拉强度为优化目标,通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系。首先进行焊接试验,以试验数据为样本对模型进行训练,然后用鱼群算法对模型进行优化,获得最佳摩擦焊接工艺参数。结果表明,该方法具有建模容易、求解快捷等优点,优化得到的工艺参数与正交回归优化的工艺参数相比,使焊接接头的抗拉强度提高了2.1%。     

基于选区激光烧结（SLS）技术成形多孔金属材料的工艺研究

本文基于选区激光烧结技术对多孔金属材料的成型工艺进行了研究，分析了多孔金属的孔隙成形机理，确定了工艺参数对孔隙率的影响规律，为多孔金属材料的仿生制造研究提供可靠依据。     

LS-SVM网络在LDF成形过程中的应用

讨论了LDF激光功率、扫描速度与送粉速率对其单道成形精度的影响.结果表明,它们之间存在复杂非线性内在的本质关系.根据这种非线性特点,采用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)网络对其成形精度进行预测;通过LDF单道成形试验采集了样本,建立了输入输出的非线性映射关系,并利用测试样本对训练的网络进行了检验,分析了该网络的训练性能与测试性能.结果表明,通过LS-SVM网络预测LDF成形精度,其函数逼近能力、泛化能力与实时性较好,实现了高精度薄壁零件的制造.     

基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(5⁴)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度 Ra 作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52 μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512 μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062 μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。     

基于LibSVM激光透射焊接聚碳酸酯的工艺参数优化

选用透明聚碳酸酯(PC)作为试验对象,铝粉碳粉混合物作为吸收剂,采用支持向量机算法对激光透射焊接聚碳酸酯试验数据进行回归分析,获得理论最优焊接工艺参数。首先,采用曲面响应法进行试验方案规划,获得焊接质量与焊接工艺相关性模型;其次,采用LibSVM支持向量机对与焊接工艺参数(激光功率、吸收剂配比、焊接速度、表面粗糙度)进行优化;最后,采用模型回归预测,并进行试验验证。研究结果表明,激光功率为37 W,焊接速度为5 mm/s,铝粉含量为29%,表面粗糙度为1.77 μm时获得最佳焊接质量,同时优化后的预测值与试验值误差较小,对降低焊接成本、提高焊接质量及焊接效率具有指导意义。     

基于机器学习的前轴辊锻工艺参数预测

使用基于混合核函数的最小二乘支持向量机算法来进行前轴第1道次辊锻工艺参数的预测,构造混合函数以提高预测模型的预测精度.对工艺参数预测模型进行实验验证,结果表明,与基于单独RBF核的LS-SVM算法相比,混合核函数LS-SVM算法构建的预测模型具有更高的预测精度,由3组不同核函数参数构成的预测模型对最大成形载荷及展宽的平...     

基于AR参数的液压阀故障信号检测

本文提出了一种使用最小支持向量机检测溢流阀故障信号的方法。通过提取溢流阀振动时的正常信号和故障信号,在此基础上进行了AR建模,并由建立的模型获取了信号的AR参数,之后利用这些参数作为最小支持向量机的输入进行故障辨识,取得了令人满意的结果。     

基于BP神经网络的SLS烧结件质量的预测

选择性激光烧结的烧结件质量预测是一个多变量、非线性的问题,采用传统的方法很难得到满意的结果。采用BP神经网络模型,在数值模拟取样的基础上,建立了烧结件质量的神经网络预测模型。该模型确定了工艺参数激光功率P、扫描速度v和预热温度T0与烧结宽度和烧结深度的关系。其预测结果与数值模拟结果相一致,说明该神经网络模型能定量地反映出工艺参数与烧结件质量之间的关系,据此可合理选择加工工艺参数。     

基于数值模拟的内螺纹冷挤压成形过程工艺参数优化

在内螺纹冷挤压数值模拟的基础上,获得了对其成形过程内螺纹质量及丝锥寿命有关键影响的工艺分析数据——挤压扭矩及挤压温度,并基于这两个指标,分别选取了不同工艺参数及水平进行了正交试验设计,分析了工件底孔直径、挤压速度及冷却润滑液的选择对它们的影响规律,获得了最优的工艺参数.验证试验结果表明,数值模拟及正交试验优化结果准确有效,成形之后内螺纹牙高率满足连接强度要求,螺纹表面平整性及成形质量较好.     

影响SLS烧结时间的工艺参数分析

从选区激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)工艺的工艺原理分析了影响SLS烧结时间的主要工艺参数,根据四因素三水平正交表L9(34)进行正交试验,对试验结果进行分析,确定了一组优化的工艺参数,在满足精度要求的前提下能有效提高烧结效率.     

基于PSO-LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。     

基于LASSO-WOA-LSSVM的海洋管线外腐蚀速率预测

目的 构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性.方法 建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素.应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并...     

基于正交试验法的切削参数优化研究

在数控加工中,切削三要素对加工质量的影响很大,在加工前应找到满足零件质量要求的切削三要素的最佳组合。采用正交试验法分析切削三要素对表面粗糙度的影响,该试验是一个3因素3水平单指标的试验,使用方差分析法进行分析。通过试验,得到了三要素对表面粗糙度的影响规律以及满足加工要求的三要素的最优组合。     

高效选择性激光烧结系统的研究

选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)是快速成形技术的一种,其成形效率是需要考虑的重要指标之一。为了提高成形效率,我们从机械和工艺两方面着手研究和改进,并在华中科技大学研制的HRPS-III型SLS快速成形系统中应用,取得了良好的效果。     

电火花线切割加工参数对加工速度和表面粗糙度影响的研究

讨论了电火花线切割加工中影响加工速度和表面粗糙度的几个主要参数:脉冲宽度、峰值电流、脉冲间隔及工件厚度,并通过正交试验分析了加工参数对加工速度、表面粗糙度的影响关系,为科学、合理地设定电火花线切割加工参数提供了参考。     

生物氧化提金中基于PSO-LSSVM的氧化还原电位建模研究

生物氧化预处理过程是一个复杂非线性的耦合过程,该过程关键参数氧化还原电位通常难以准确检测。为了预估该参数,将PSO算法与LSSVM相结合构建生物氧化预处理过程氧化还原电位预估模型。该模型采用改进的PSO算法优化LSSVM模型参数,克服了参数恒择的盲目性和耗时,具有恘习速度恩速、预测精度较高以及泛化能力强的优点。以新疆某金矿的实际数据进行仿真研究,结果表明：改进的PSO-LSSVM方法建立的模型的预测值与实测值拟合较好,对于生物氧化预处理过程的关键参数氧化还原电位的预估有一定的指导意义。     

基于SLS的随形冷却通道注射模间接快速制造技术

介绍了在广泛考察国内外制造随形冷却通道注射模技术的基础上,摈弃普遍采用的直接制模技术,提出将选择性激光烧结(SLS)技术和铸造工艺相结合,间接快速制造随形冷却通道注射模的新的制造工艺方法。利用SLS技术对腹膜砂和环氧树脂混加的材料成型注射模的布尔结构铸造砂型,对砂型进行后处理后,浇注铝合金形成模具铸件,最后对模具铸件进行清粉和后处理,完成注射模制造。同传统的随形水路模具制造技术相比较,本方法能成型较为复杂的随形冷却通道,并且由于直接用铝合金铸造成模具,其致密度、强度和尺寸精度相比较传统的脱脂、高温烧结和低温浸渍改性的环氧树脂等工艺方法得到的模具性能大幅度提高。该注射模寿命可达50 000次/副,强度可达588 MPa。从塑件质量可以得出,此工艺是一种快速制造适合小批量生产注射模的切实可行的方法。