基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

液压阀芯超声切削表面粗糙度的试验与预测

采用聚晶立方氮化硼刀具对精密液压阀芯进行超声辅助车削试验,并建立基于反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,以及基于优化遗传算法的遗传算法-反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,对结果进行对比。结果表明,遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测精度高于反向传播神经网络预测模型的预测精度,且遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测结果与试验值的吻合性好于反向传播神经网络预测模型。     

基于人工神经网络BTA钻削时表面粗糙度的预测

为解决深孔加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于BP神经网络的表面粗糙度在线辨识方法,并以BTA钻削为例,建立表面粗糙度BP神经网络在线辨识模型,并将其引入钻削加工领域。该模型能方便地预测钻削加工参数对加工表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随切削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面粗糙度的控制提供了依据。实验和仿真结果表明,基于BP神经网络模型能够很好地预测表面粗糙度,对提高加工表面粗糙度具有一定的指导意义。     

镍基合金车削表面粗糙度理论分析与实验研究

高温合金GH4169具有良好的机械性能,广泛应用于航空、精密装配等领域。在精密车削加工中难以保证零件表面粗糙度要求。为了研究切削参数对加工表面粗糙度的影响关系,根据正交试验数据,运用极差与方差分析出切削三要素对加工表面粗糙度的影响关系,预测出表面粗糙度与切削三要素之间的最优模型,对分析表面粗糙度与切削三要素之间的响应关系,基于最优预测模型,运用多目标线性规划模型优化参数,得出在切削GH4169过程中的最优参数,为以后加工GH4169奠定了理论基础。     

铣削加工粗糙度的智能预测方法

提出了一种基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度智能预测方法.首先进行了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的正交实验,再通过对主轴转速、进给速率和切削深度三因素,以及各因素之间交互三水平实验的数据分析,找出了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的一些规律.利用最小二乘支持向量机算法建立了铣削预测模型,通过该模型能在有限实验基础上利用工艺参数方便地得到粗糙度预测值.实际预测表明,在相同情况下,该模型构造速度比反向传播神经网络建模预测方法高2个～3个数量级,预测精度高10倍左右.     

基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

铌基合金切削加工过程中刀具优化研究

通过研究硬质合金和CBN刀具切削加工铌基合金材料过程中的加工性能,优化出适合铌基合金材料零部件超精密切削加工的刀具材料。通过硬质合金刀具在铌基合金材料切削加工过程中切削三要素(切削速度、进给量和切削深度)的正交切削加工试验,研究了其对切削加工表面粗糙度的影响,建立了硬质合金刀具切削加工铌基合金材料表面粗糙度预测模型,并利用AdvantEdge金属切削有限元仿真软件开展了切削工艺参数对切削加工过程的影响。     

2024铝合金超精密车削表面形貌的实验研究

超精密加工是获得超光滑高质量工件表面的重要手段,其加工条件和工艺参数对超精密加工质量有重要影响。文章设计了振幅梯度变化的T形零件进行单晶金刚石超精密端面车削,获得了不同振动条件下的加工表面形貌,振动激烈的部位形貌刀痕深度大,呈一字形重叠,粗糙度大;离中心点较近的大部分中间区域振动最小,表面呈光滑镜面;过渡区域振动平缓些,表面会出现很多类似丘陵状或鱼鳞状的多边形。探索了超精密加工进给量、主轴转速及切削深度对加工表面质量的影响。结果表明随切削进给量的增加,表面粗糙度变大;随着主轴转速增大,表面粗糙度变小,但当主轴转速增大到一定值时,表面粗糙度反而有增大的趋势;随着切削深度的增加,表面粗糙度也变大,并且从工艺参数与表面粗糙度的关系示意图可以看出,切削深度对表面粗糙度的影响要小于进给量和主轴转速对其的影响。     

基于RBF神经网络和遗传算法的油膜附水滴切削参数优化

为了优化油膜附水滴切削工艺参数,降低切削力,减少刀具磨损和提高切削加工质量,结合神经网络和遗传算法,基于MATLAB软件对切削试验数据进行训练.通过构建径向基函数RBF和反向传播BP神经网络模型,并对切削力和表面粗糙度综合加权后综合目标进行预测.对比两种模型的精度后,选择更精确的RBF神经网络模型.利用遗传算法GA优化...     

超精密车削表面粗糙度的控制与优化

金刚石车削是利用高精度机床与锋利的单晶金刚石刀具加工出尺寸精度高、表面完整性好的零件的一种金属加工技术。用回归分析的方法，根据金刚石车削铝合金的实验结果可以建立表面粗糙度预测模型，这种方法能够以较少的实验次数获得大量的加工信息。在一定条件下，利用优化设计软件可以实现切削参数的优选，用优选得到的最优切削参数组合进行超精密加工，能够获得超光滑加工表面。