基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。     

电火花加工8418钢的工艺预测模型

在电火花加工中,加工工艺指标的结果与工艺参数的设置密切相关。一般情况下,操作者在进行实际执行之前,只能根据以往的加工规律以及经验手段对其结果进行预判,达到预先评估加工结果的目的。针对这一情况,提出一种适用于电火花加工工艺指标结果预测的模型,该模型的建立是基于支持向量回归理论的数学方法,并利用遗传算法优化该方法中的各参数。以电火花加工8418模具钢为例,结合正交试验方法和经验加工方法选取加工工艺参数,并记录工艺指标结果。为保证EDM工艺指标预测模型的准确性,将试验数据随机分成训练集和测试集,利用训练集训练EDM工艺指标预测模型,可得加工时间模型均方误差T_(MSE)=0.95′10~(-4),平方相关系数T_(R2)=0.99 1;工件去除率模型均方误差MRR_(MSE)=1.02′10~(-4),平方相关系数MRR_(R2)=0.999 3;电极损耗率模型均方误差EWR_(MSE)=1.11′10~(-4),平方相关系数EWR_(R2)=0.998 9。再利用测试集验证该模型,可见预测结果与试验结果之间的误差在5%以内,从而证明电火花加工8418钢工艺预测模型的准确性和有效性。     

电火花加工表面粗糙度的正态分布特性

一、前言电火花加工表面是由无数凹坑和凸起所组成。由于放电的随机性,使得凹坑直径和深度变化较大,且具有面积重迭和深度重迭性。因此,凹坑实际上是无方向性的不规则的三维空间。用车、铣、刨等切削加工方法形成的加工表面是由方向性很强的加工纹理所组成。表面粗糙度常用垂直于纹理的轮廓算术平均偏差R_a或微观不平度十点高度R_z来评定,通常以R_a为主。电火花加工表面粗糙度由于没有专门的测试仪器,故也仍使用切削加     

最小二乘支持向量机在U71Mn高锰钢表面粗糙度预测模型中的运用

获取了U71Mn高锰钢在特定主轴转速n、进给量f、铣削深度ap、铣削宽度ae加工条件下的表面粗糙度Ra的原始数据。基于留出法原则将原始数据依次随机分为两组,一组为训练集用于训练U71Mn高锰钢的预测模型;另一组数据为验证集用于验证模型,并且通过机器学习性能评价指标来确定模型的最终预测精确率。通过实际建模对比发现最小二乘支持向量机预测模型其拟合以及预测精度明显高于传统多元线性回归模型。最小二乘支持向量机(LSSVM)通过对原支持向量机算法(SVM)进行了算法改进,在算法中把原求解Lagrange乘子α不等式约束的二次规划(QP)问题,转化为等式约束即求解线性方程组,显著减少了计算机运算的时间复杂度。并且通过寻求结构化风险最小提高了学习机的泛化能力,在观测样本数量较小的情况下,容易实现经验风险和置信范围的最小化,使模型对未知样本有良好的鲁棒性与预测精度。     

基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测

表面粗糙度是评价磨削加工质量的重要指标,表面粗糙度预测是实现表面粗糙度在线控制的前提。针对现有神经网络方法在预测外圆纵向磨削表面粗糙度方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测方法。在分析了影响外圆纵向磨削表面粗糙度预测主要因素的基础上,建立了基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度。     

电极材料对电加工8418钢表面质量的影响研究

采用紫铜电极、Cu W70在变化的峰值电流(I)、脉冲宽度(ton)电参数下加工8418钢,研究电极材料及电参数对电火花加工表面质量的影响。测得了工件表面粗糙度、微观硬度、白层厚度、微裂纹,结果表明:采用紫铜电极加工时工件表面粗糙度(Ra)及白层厚度(WT)均比采用Cu W70时略大,但在精加工放电参数下,电极材料对表面粗糙度的影响区别并不明显。工件表面粗糙度与白层厚度随着峰值电流和脉宽的增大而增大,且峰值电流对白层厚度的增加起主要作用。显微硬度随着与工件表面距离的增大而急剧减小。在低放电能量时,两种电极加工的8418钢表面基本上没有微裂纹,质量较好;在中高放电能量时,紫铜电极加工的工件表面微裂纹的数量比Cu W70电极的要多,但裂纹宽度差别不大。     

电火花加工工件表面粗糙度的三维测试方法研究

针对电火花加工工件表面相糙度的特征，提出了一种表面粗糙度的三维测试系统，此系统具有测量精度高，操作简单易行等特点。同时也给出了在取样面积内表面粗糙度评定参数的数学模型和数据的处理方法。     

基于人工神经网络的高速加工表面粗糙度预测模型

应用人工神经网络方法建立了高速铣削淬硬模具钢的表面粗糙度预测模型。该模型的预测结果与实测数据吻合良好,可为高速加工切削参数的选择和表面质量控制提供依据。     

电火花加工中测量加工参数对表面粗糙度影响的实验研究

电火花加工是一种非传统加工方法,近些年在世界各地被广泛用于模具生产。电火花加工中最重要的参数是表面粗糙度,其他参数还有材料去除率和刀具的磨损率等。研究通过实验完整地测定影响表面粗糙度的参数,以及使用实验方法的设计分析获得的有关参数,建立了一个以功率、脉冲时间和放电时间为参数的表面粗糙度方程,并对其作了讨论。     

基于图像技术的零件表面粗糙度支持向量机检测模型

针对随机采样图像法检测零件表面粗糙度时表面图像特征不能有效表征表面粗糙度的问题,提出并搭建了连续自动多区域图像采集系统,在此基础上建立了一种零件表面粗糙度支持向量机检测模型。首先采用单片机、步进电机、数字显微镜和上位机等搭建图像采集系统,连续自动采集零件表面多区域的图像,避免了单点随机采样导致的信息不全问题;其次,对采集的图像进行预处理,对比不同灰度化方法下的像素分布,提出了一种基于像素分量作比相加的灰度化改进方法,使得图像细节反差和纹理变化更明显;在此条件下,基于灰度共生矩阵提取了零件表面纹理特征,使其能够更好地辨识零件表面粗糙度;最后建立了零件表面粗糙度支持向量机检测模型,并以45钢零件为例进行不同表面粗糙度等级的零件检测,其检测准确率均在95%以上。通过对比实验表明,该方法的检测精度更高,可用于零件表面粗糙度的综合检测。     

2Cr13不锈钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

针对汽轮机叶片常用钢2Cr13不锈钢在切削加工中表面质量存在的问题,对高速铣削条件下2Cr13不锈钢表面粗糙度预测模型进行了研究。将最小二乘支持向量机原理应用到高速铣削2Cr13不锈钢的表面粗糙度预测建模中。得出的模型能方便地预测铣削参数对表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值。经试验验证,应用最小二乘支持向量机原理建立的粗糙度预测模型回归预测精度高。基于最小二乘支持向量机原理建模方法适合于表面粗糙度预测。     

混粉电火花加工中粉末对工件表面的影响

对不同加工条件下混粉电火花加工后工件表面的硅含量进行了对比测量。实验结果表明：当峰值电流小于4A时，混粉电火花加工后的工件表面硅含量随峰值电流的增大而急剧减小，而当峰值电流大于4A时，工件表面硅含量随峰值电流的增大而缓慢增加；混粉电火花加工后的工件表面硅含量随脉宽的增大而增加；在其他加工条件相同的情况下，对于相同的单次放电脉冲能量，混粉电火花加工获得的工件表面硅含量随峰值电流变化的关系呈近似二次曲线。引入熵的概念，对产生上述结论的原因进行了分析，并解释了混粉电火花加工可以改善工件表面质量的机理。     

高速切削表面粗糙度理论研究综述

表面粗糙度是评价产品精度和进行零件设计的技术要求之一，也是衡量切削加工性能的重要指标。对表面粗糙度的预报和控制，已受到国内、外研究学者的广泛关注。文中根据近几年来国内外研究进展情况，对表面粗糙度理论研究的相关问题进行了评述，并对今后研究的发展方向作了探讨。     

高硬刀片干切削淬硬GCr15轴承钢的表面粗糙度预测

采用陶瓷刀片和CBN刀片干切削淬硬GCr15轴承钢,测量了不同切削参数下切削后工件的表面粗糙度;基于微粒群优化算法建立了表面粗糙度预测模型,并与线性回归法建立的经验公式进行了比较;用扫描电子显微镜观察了切屑形态。结果表明:采用微粒群优化算法建立的表面粗糙度预测模型具有一定的可靠性,与线性回归法相比,能更精确地预测出加工工件的表面粗糙度;切削参数中对表面粗糙度影响最大的是进给量,其次是背吃刀量,切削速度的影响最小;锯齿状切屑能降低切削温度,提高工件表面质量;用陶瓷刀片和CBN刀片切削获得的最低表面粗糙度分别可达0.48μm和0.56μm。     

基于支持向量机方法建立超声振动磨削放电加工预测模型

针对采用机器学习理论建立超声振动磨削放电加工模型时存在试验样本数量少、预测量数值变化波动大的问题,提出利用支持向量机方法建立加工指标预测模型的方法。以超声振动磨削放电加工Si Cp/Al为例,利用正交试验获取学习样本数据,采用MATLAB软件建立超声振动磨削放电加工Si Cp/Al工艺指标的支持向量机预测模型,并利用该模型预测零件表面粗糙度和加工速度两项工艺指标。结果表明:支持向量机模型得到的工艺指标预测值与试验值具有较好的一致性,最大相对误差不超过12%,预测值精度较高,所建立的超声振动磨削放电加工工艺指标的支持向量机预测模型是可靠且有效的。     

混粉电火花加工中极性效应的研究

为研究极性效应对混粉电火花加工的影响规律．采用钢对钢加工、铜对钢加工两种电极组合在添加硅粉的煤油工作液及普通煤油工作液中进行实验，并更换不同的极性，考察了两极材料的去除率和表面粗糙度，结果表明负极总能得到更高的材料去除率，而正极总能得到更低的表面粗糙度值。此现象可从两极表面能量密度差异的角度予以解释。     

数控铣削表面粗糙度预测模型研究

通过建立铣削过程简化模型、螺旋刃刃线表达式,得出工件表面粗糙度预测模型。对模型进行仿真,验证了模型的正确性,然后分析了刀具切削速度和加工倾角分别对表面粗糙度的影响。