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.     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

磁粒研磨加工技术的研究进展

磁粒研磨加工是一种应用广泛且高效的表面加工技术,具有加工质量高、适用范围广、柔性加工、自锐性好、易于实现自动化等优点,能够有效去除工件表面的划痕、积碳、毛刺和卷边等缺陷.首先,综述了磁粒研磨加工技术的发展与研究,包括磁粒研磨加工技术的提出与发展、数学模型分析和加工参数产生的影响,其中着重论述了加工过程中单颗磨粒的力学模...     

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%。     

弯管磁粒研磨的差异化加工工艺试验研究

根据弯管冲蚀破坏处的特点,提出一种新的差异化加工工艺。利用机械手的灵活性,在弯管加工过程中改变弯管内外侧的加工间隙,实现弯管内壁的差异化研磨,提高其表面质量。结果表明:在加工时间为75 min,弯管内外侧加工间隙均为2.0 mm时,弯管外弧的内表面粗糙度从0.70 μm下降到0.34 μm,弯管内弧的内表面粗糙度从0.82 μm下降到0.32 μm;在差异化研磨时,弯管外侧加工间隙为1.5 mm,内侧加工间隙保持为2.0 mm不变,弯管外弧的内表面粗糙度从0.70 μm下降到0.26 μm,弯管内弧的内表面粗糙度从0.82 μm下降到0.29 μm。差异化研磨可有效提高弯管的内表面质量。      

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。     

采用神经网络和遗传算法优化磁粒研磨TC4弯管工艺参数

目的 提高研磨TC4弯管内表面质量及加工效率,对磁粒研磨加工工艺参数进行优化。方法 首先设定最优表面质量为优化的目标,然后将影响磁粒研磨TC4弯管内表面质量的四个主要工艺参数作为优化对象,对所要建立的神经网络隐含层节点数的个数进行试验,并选择最优值,之后建立反映TC4弯管内表面粗糙度和主要工艺参数的非线性映射模型,最终使用遗传算法得到TC4弯管内表面粗糙度最优值和磁粒研磨加工TC4弯管内表面的最优工艺参数组合,并且通过试验验证其预测结果的精确性。结果 通过建立结构为4-5-1的BP神经网络,并利用遗传算法的预测,得到了磁粒研磨加工TC4弯管最优工艺参数配置组合：磁极转速为570 r/min,加工间隙为2.0 mm,磨料粒径为178 μm（80目）,进给速度为80 mm/min。结论 使用BP神经网络创建的反映TC4弯管内表面粗糙度与加工TC4弯管内表面工艺参数之间的映射模型具有较好的精度,同时应用遗传算法全局寻优得到了最佳的工艺参数,是一种准确度较高的优化磁粒研磨TC4弯管内表面加工工艺参数的新方法。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

基于逐步回归分析法的表面粗糙度预测

为减少渗碳钢轴的导磁性对磁粒研磨加工的影响,将磨料贮存于周围镶嵌多个磁极的圆形容器中,使被工件带走的磁性粒子能够在磁极间循环利用,虽然降低了磁性磨料在单个磁极处的自我更新作用,但是能够防止磁性磨料的流失。开展对20CrMnTi材质的轴类零件的试验,以加工时间、工件转速、磁性磨料和研磨液的质量比、磁性磨粒的粒径为自变量,工件表面粗糙度作为因变量,采用逐步回归分析建立表面粗糙度预测模型,通过试验验证预测结果的准确性。结果表明:预测模型的表面粗糙度的相对误差绝对值能够控制在7%以内,具有较好的预测能力。      

基于响应面法的镍钛合金血管支架管材内壁磁粒研磨工艺参数研究

目的 研究磁粒研磨工艺参数对超细长镍钛合金血管支架管材内壁表面粗糙度的影响.方法 搭建镍钛合金血管支架管材内壁磁粒研磨加工实验设备,使用自由降落气固两相流双级雾化快凝磁性磨料制备方法,制备了铁基金刚石磁性磨料,对内径为1.0 mm、外径为1.2 mm、长度为1800～2000 mm的镍钛合金血管支架管材内壁进行磁粒光整加工.以表面粗糙度为评价指标,设计4因素3水平的响应曲面实验,探究管材旋转速度、磁极进给速度、磨料填充量和磨料粒径对表面粗糙度的影响规律及其相互作用关系,并建立4个工艺参数关于表面粗糙度模型的回归模型.使用Design-Expect 12软件对工艺参数进行优化,得到最优工艺参数组合,并加以试验验证回归模型的准确性.结果 根据响应面分析结果,管材旋转速度与磁极进给速度、管材旋转速度与磨料填充量以及管材旋转速度与磨料粒径,对表面粗糙度的交互影响作用显著.以表面粗糙度为评价指标,各工艺参数对表面粗糙度的影响因素大小排序为:管材旋转速度>磁极进给速度>磨料填充量>磨料粒径.以表面粗糙度值最小为目标,得到工艺参数组合为:管材旋转速度100 r/min,磁极进给速度5 mm/min,磨料填充量0.1 g,磨料粒径100.00μm.预测表面粗糙度Ra为0.101μm,试验实际表面粗糙度Ra为0.112μm,实际值与预测值的误差为10.9％.结论 使用磁粒研磨法对镍钛合金血管支架管材内壁进行光整加工,解决了超细、超长的镍钛合金血管支架管材内壁的光整加工问题.响应曲面法可对镍钛合金血管支架管材内壁磁粒研磨工艺参数进行优化,建立的表面粗糙度模型具有良好的预测能力,对实际工程应用具有指导意义.     

超声磁力研磨加工参数对蓝宝石表面粗糙度的影响

目的提高蓝宝石研磨后的表面质量。方法采用超声研磨与磁力研磨相结合的工艺方法,对蓝宝石进行研磨加工。超声研磨采用恒流超声电源及等效阻抗控制进给方式,通过改变不同阻抗阈值获得不同的加工表面。磁力研磨采用永磁体及磁场旋转的运动方式,通过调节转速、更换磨粒大小获得不同的加工表面。以旋转磁场速度、磁性磨粒大小、阻抗阈值作为主要工艺参数,以表面粗糙度值R_p、R_v、R_z、R_a为评价指标,设计相应的工艺试验。结果采用超声磁力研磨加工方法,当旋转磁场转速为1200 r/min、磁性磨粒目数为120目、阻抗阈值为330?时,得到了蓝宝石加工表面粗糙度值分别为:R_p=1.992μm,R_v=1.313μm,R_z=3.305μm,R_a=0.055μm。结论采用超声磁力研磨工艺加工蓝宝石时,在旋转磁场转速及阻抗阈值一定的情况下,磁性磨粒大小对表面粗糙度值的影响较显著;在磁性磨粒大小一致的情况下,旋转磁场转速及阻抗阈值主要对表面粗糙度值Rp及Rv的影响较大。     

非磁性外圆表面磁性磨粒光整加工实验研究

目的对比不同类型磁性磨粒的光整加工效果,找出加工效果较优的磁性磨粒以提高非磁性外圆表面的光整加工质量。方法以6061铝合金管为研究对象,在相同条件下采用不同类型的磁性磨粒进行光整加工实验。采用粗糙度测量仪测试试件加工前后粗糙度值的变化。使用电子天平测试试件加工前后的质量变化,得出不同类型磁性磨粒加工的材料去除率(MRR)。运用超景深显微镜观测试件加工前后的形貌变化,进一步对比不同类型磁性磨粒光整加工的效果。结果采用粘结法磁性磨粒光整加工时,Ra值从初始的0.326μm减小到0.286μm,Rz值从初始的2.34μm减小到1.95μm,MRR为0.26μm/min。采用简单混合磁性磨粒光整加工时,Ra值从初始的0.346μm减小到0.303μm,Rz值从初始的2.42μm减小到2.09μm,MRR为0.195μm/min。采用粘弹性磁性磨粒光整加工时,6 min后达到加工极限,Ra值从初始的0.332μm减小到0.146μm,Rz值从初始的2.25μm减小到1.05μm,MRR为0.651μm/min。结论与其他类型的磁性磨粒相比,采用粘弹性磁性磨粒光整加工非磁性外圆表面时,加工效果最优,试件表面质量得到大幅度提高。     

基于多轴刀路轨迹的自由曲面磁粒研磨试验

目的 通过自由曲面的磁粒研磨试验,使工件曲面经研磨后能够获得较好的表面形貌,降低工件的表面粗糙度。方法 使用UG生成曲面三维模型,利用后处理功能,生成包含刀具位置和姿态的刀位文件,提取刀位文件中原始的刀路轨迹点,分析刀路轨迹,利用曲率的临界值提取轨迹的特征点。采用积累弦长参数化法对提取的轨迹特征点进行三次B样条插值,对比插值前后轨迹点拟合曲线在z轴的误差,再根据刀轴矢量计算机械臂末端姿态。选择磁极的不同开槽方式,并在Ansoft Maxwell软件里进行仿真模拟和分析,选定理论上较优的球形开槽磁极形式。通过试验加工铝合金自由曲面,对比研磨前后的表面形貌和表面粗糙度。结果 使用积累弦长参数法进行3次B样条插值,获得了步长较为均匀的轨迹点,优化了原始刀位轨迹。在球形磁极上进行开槽,使均匀磁场变为非均匀磁场,同时使最大磁感应强度由0.556 T增至0.727 T,增大了磁粒研磨过程中的研磨力。对铝合金曲面的部分区域进行60 min的研磨,其表面平均粗糙度从原始的Ra 8.71 μm降至Ra 0.56 μm。结论 将磁粒研磨与六自由度机械臂结合,进行曲面的光整加工,可以有效改善工件的表面质量,...     

磁力研磨工艺对整体叶盘表面完整性的影响

针对铣削加工对整体叶盘零件表面完整性控制不能满足使用要求的难题,利用磁力研磨所特有的柔性、自适应性、可控性等优点,研发了一种基于机器人的自由曲面磁力研磨装置,对整体叶盘零件进行加工试验。试验结果表明:经过磁力研磨后零件的表面粗糙度数值大幅度降低;铣削加工残留下来的加工纹理基本去除;原始表面上的微裂纹减弱或彻底消除;近表层原始显微组织中的变质层被部分去除;残余应力也明显减小。由此表明磁力研磨加工工艺能够提高整体叶盘的表面完整性,从而可以提高零件的疲劳强度和使用寿命。     

磁性磨料在磁力研磨加工中受磁场力作用的研究

针对国内在磁力研磨加工机理领域上研究的不足，论文在磁力研磨加工原理的基础上，利用建立磁场图的方法，对磁力研磨加工中磁性磨料所受的磁场力进行了理论上的分析和推导，结果表明磁场对磁性磨料的作用力大小与磁性磨料的粒度、磁性磨料的磁化率、加工区域的磁场强度、磁通集中情况以及磁场梯度有着重大的关系。