基于进化神经网络的磁粒研磨表面粗糙度预测方法研究

目的 为实现磁粒研磨光整加工的表面粗糙度精准预测,提出一种遗传算法优化表面粗糙度BP神经网络的预测模型.方法 将表面粗糙度作为预测的目标,影响磁粒研磨5052铝合金管内表面粗糙度的五个主要工艺参数作为神经网络的输入.合理设计正交试验,得到不同工艺参数配置下的表面粗糙度值,将其作为神经网络的输出.通过建立非线性预测模型,对比遗传算法优化后和传统BP神经网络的均方差与仿真时间,分析优化前后表面粗糙度的预测效果.结果 通过试验数据建立了结构为5-11-1的神经网络,进化BP神经网络预测模型均方差为0.044,建模仿真时间为0.187 s,其平均相对误差率为13.2％.传统的BP神经网络预测模型均方差为0.231,建模仿真时间为1.840 s.结论 通过遗传算法优化后的BP神经网络均方差更小,建模仿真时间更短,进化BP神经网络可以实现更为精准的预测,同时能够极大地避免传统BP神经网络易陷入局部极小值的弊端.     

基于改进遗传算法的磨削能耗预测及工艺参数优化

针对磨削过程中能耗预测及低能耗加工问题,提出了一种基于改进遗传算法的磨削能耗预测及工艺参数优化方法。首先,基于多元非线性拟合回归理论建立了表面粗糙度和磨削能耗的预测模型,并验证了预测模型的准确性;其次,遗传算法中将能耗预测模型作为目标函数,表面粗糙度预测模型作为约束条件,并采用改进的十进制编码解码和染色体三点同时变异方式进行工艺参数寻优;最后,通过实验数据验证了多元非线性拟合回归预测模型的准确性和求解算法的有效性。实验结果表明:该方法预测的工艺参数理论值可实现磨削加工中能耗最小化。     

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。     

铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度预测与控制方法

研究了一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度智能预测及控制的方法,轧辊磨削精度和表面质量指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素.提出的基于模糊神经网络的轧辊磨表面粗糙度智能预测方法对于在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,对于如何在加工过程中辨识表面粗糙度及时作出砂轮动作的调整,保证轧辊磨削质量有重要意义.同时由于可以实现砂轮表面粗糙度的在线控制与调整,提高了轧辊磨削的生产率.     

纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削（OG）及纵-扭超声磨削（L-TUG）材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明：在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。     

基于神经网络的磨削工艺参数智能预测模型

磨削参数的合理选择对于磨削加工过程有着重要的影响,将人工智能运用到磨削工艺参数的选择过程中是现代发展的一个新趋势.在分析现有的智能算法后,提出了一种利用BP神经网络模型来确定磨削参数的方法.在该方法中综合考虑影响磨削加工的因素,把它们列为神经网络系统的输入参数,并对输入参数进行编码;同时也对输出参数(砂轮速度、工件速度、磨削深度、磨削进给速度)进行了归一化处理以适应神经网络的学习.采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,从而最终建立了磨削参数智能预测模型,并利用Matlab进行仿真预测,仿真结果表明该预测模型准确率很高,能为磨削参数的选择提供可靠数据.     

钛合金表面缓进给砂带磨削变参数优化方法及其试验研究

目的 改善钛合金砂带全生命周期中磨削的表面质量。方法 提出了钛合金缓进给砂带磨削变参数优化方法。首先,采集磨削过程中的加工参数、砂带磨损、表面粗糙度等数据。其次,采用SVM算法构建以磨削参数和磨损数据为输入、以表面粗糙度为输出的粗糙度预测模型,并且以预测的粗糙度和砂带磨损为约束应用NSGA-Ⅱ算法,针对缓进给砂带磨削过程中的全生命周期的加工参数进行优化。最后,通过对比分析变参数和固定参数磨削方法下的砂带磨损特点和钛合金表面粗糙度、形貌特征、微观特征、表面氧化的特点,对砂带全生命周期变参数磨削方法进行验证。结果 SVM预测的精度可达0.95以上,MAE低至0.064。采用NSGA-Ⅱ算法优化后的加工参数能够有效地改善表面质量,优化前的全生命周期中的粗糙度从0.787μm逐渐降低至0.509μm,优化后的粗糙度从0.934μm降低至0.457μm;并且优化后的钛合金形貌要优于传统的加工方式,变参数磨削的钛合金表面氧化程度明显小于固定参数磨削方法。此外,提出的变参数优化方法能够有效地改善砂带的磨损,降低缓进给磨削所带来的砂带快速磨损现象。结论 本文所提出的SVM-NSGA-Ⅱ磨削参数优化算法...     

切削加工表面粗糙度影响因素及预测建模综述

表面粗糙度对零件的使用寿命有很大影响,正确、合理地选用表面粗糙度数值,可以减少零件的加工费用,提高零件的使用寿命。对表面粗糙度的评定参数及测量方法进行了介绍,重点阐述了表面粗糙度的产生机制和切削参数对表面粗糙度的影响;从回归分析法、响应曲面法和神经网络建模方法3个方面综述了表面粗糙度预测与建模的研究进展。指出用多参数表征表面粗糙度和建立加工表面粗糙度的预测、优化和工艺工况为一体的综合预测模型是未来发展方向。     

20CrMnTi高速外圆磨削试验研究及参数优化

为改善20Cr Mn Ti渗碳合金钢的表面磨削效果,对20Cr Mn Ti合金钢进行了高速外圆磨削试验,分析了磨削工艺参数对表面粗糙度的影响规律。基于高速磨削试验,利用最小二乘多元线性回归方法,推导并求解出了20Cr Mn Ti合金钢的磨削粗糙度预测模型。利用最优化设计方法和MATLAB优化工具箱,以加工效率为目标函数和以粗糙度预测模型为约束条件,针对企业实际的磨削问题优选了工艺参数。优化的工艺参数在保证表面加工质量的基础上可提高加工效率,这为加工企业降低生产成本提供了重要的理论依据和案例参考。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度研究

研究工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度的影响因素。利用氮化硅陶瓷内圆磨削正交试验,分析了砂轮线速度、工件线速度与磨削深度对表面粗糙度的影响,并在此基础上进行了砂轮粒度单一因素影响试验,采用泰勒粗糙度测量仪测得了加工表面粗糙度从0.2646μm~0.5424μm的一系列磨削表面,分析试验结果建立了氮化硅陶瓷内圆磨削表面粗糙度经验公式预测模型。由试验结果得到表面粗糙度随砂轮粒度号的增大、砂轮线速度的提高及工件线速度的降低而减小,随磨削深度的增加整体上呈变大趋势,且砂轮线速度的影响较大,工件线速度次之,磨削深度的改变对表面粗糙度的影响作用不是很明显。经F检验表明预测模型具有较好的预测效果,最大相对误差为10.23%,为实际加工合理选择磨削参数提供了试验依据和参考。     

基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测

轧辊磨削精度和表面质量主要指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素。在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,在加工过程中辨识表面粗糙度,保证了轧辊磨削质量的同时也提高轧辊磨削的生产率。     

铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究

为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。     

高速铣削TC4表面粗糙度预测模型研究

零件表面粗糙度的影响因素具有复杂性和不确定性,切削参数是能够人为控制并对零件的表面质量有较大影响的因素之一。为了优选合适的切削参数以达到提高零件表面加工质量的目的,通过设计正交试验并在此基础上建立了钛合金TC4高速铣削表面粗糙度的GRNN广义回归神经网络预测模型和经验回归模型,对其预测误差进行了比较分析。结果表明:所建立的GRNN预测模型较回归预测模型有更高的预测精度,能够更好的对表面粗糙度进行动态控制。     

RV减速器摆线齿轮磨削表面粗糙度试验研究

为研究RV减速器摆线轮的表面完整性,开展了20CrMnTi钢摆线轮成型磨削试验,分析砂轮的旋转速度、摆线轮进给速度、磨削深度以及砂轮粒度对摆线齿面粗糙度的影响规律。结果表明：砂轮粒度对表面粗糙度的影响最显著,砂轮旋转速度次之,进给速度最不显著。选用粒度为150目的砂轮、采用不同的磨削参数进行试验,获得摆线齿轮磨削后的表面粗糙度预测模型,当砂轮转速为3 200 r/min、摆线轮进给速度为12 m/min及磨削深度为012 mm时,可使摆线轮齿面获得较低的表面粗糙度,预测模型具有较高的预测效果,最大相对误差仅为 51%,为实际加工合理选择磨削参数提供有益的参考。     

结合CSSA-BP神经网络的砂带磨抛表面粗糙度预测研究

镍基合金在航空涡轮机、压气机的叶片制造中广泛应用，提升其加工效率与质量是行业热点。为实现航发叶片恒力磨抛的表面粗糙度准确预测，提出一种基于改进麻雀搜索算法（CSSA）优化BP神经网络的预测模型，开展机器人砂带磨抛工艺参数预测研究。选取4个主要影响因素为变量进行正交试验和极差分析；利用BP神经网络建立表面粗糙度预测模型，引入Tent混沌映射和种群多样性变异，进行麻雀搜索算法的改进，再通过CSSA对预测模型进行优化。结果表明：优化后的粗糙度预测误差降低了85.9%，相比优化前提升明显，可准确预测所输入工艺参数对应的粗糙度值。     

磨削智能预测控制系统研究

建立了一种智能预测控制系统。该系统根据各磨削阶段的特点,在不同阶段分别采用不同的优化控制策略：粗磨阶段,采用在烧伤极限内大进给和变速磨削优化策略;精磨阶段,采用由神经网络预测、模糊逻辑控制的工件尺寸智能优化方法;光磨阶段,采用工件表面粗糙度模糊神经网络预测辨识控制方法。基于神经网络的专家系统,提供各阶段初始磨削加工参数。实验结果表明,该系统在外圆磨削加工中适应性强,可极大地提高磨削质量和效率。     

超声振动磨削放电加工指标预测模型的研究

超声振动磨削放电加工过程复杂,难以用精确的理论公式进行描述,通常在试验基础上,借助于机器学习理论做出分析。针对实际加工中试验样本数量有限、预测量数值变化波动大的情况,采用BP神经网络和支持向量机两种方法分别建立超声振动磨削放电加工SiCp/Al指标预测模型,并利用两个模型预测零件表面粗糙度和加工速度等工艺指标。预测结果表明,零件表面粗糙度的数值变化范围较小,两种模型预测值与试验值均具有较好的一致性,预测精度较高;加工速度的数值变化较大,支持向量机模型的预测精度优于BP模型。因此,支持向量机模型更适合于解决小样本及指标变化范围大的预测问题。