花键冷滚打表面粗糙度灰色预测模型

为了改善花键冷滚打表面粗糙度,提高花键冷滚打表面质量。根据花键冷滚打成形原理,以花键冷滚打表面粗糙度作为主要影响因素,滚打轮转速和工件进给量作为变量,进行花键冷滚打试验,利用花键冷滚打试验结果构建花键冷滚打表面粗糙灰色预测模型,对比分析表面粗糙度试验值与预测值,运用后验差比值和小误差概率验证构建的花键冷滚打表面粗糙度预测模型。研究表明:计算得到后验差比值为0.367,小误差概率大于0.95。将计算得到的后验差比值和小误差概率与灰色预测模型精度表进行对照,验证了所构建预测模型的正确性与可行性。     

冷滚打花键表面粗糙度加工参数敏感性研究

为获得给定范围的冷滚打花键表面粗糙度加工参数的最优区间,以渐开线花键为研究对象,开展冷滚打花键表面粗糙度试验。构建冷滚打花键表面粗糙度指数函数经验模型,分析冷滚打花键表面粗糙度对加工参数的灵敏度,确定冷滚打花键加工参数的稳定和非稳定域,研究冷滚打花键表面粗糙度试验结果,对确定的稳定与非稳定域进行优选。研究结果表明:表面粗糙度对滚打轮转速的变化最敏感,对工件进给量的变化敏感较弱;滚打轮转速的优选范围为2032～2258 r·min~(-1),工件进给速率的优选范围为21～35 mm·min~(-1)。研究成果为控制冷滚打花键表面粗糙度提供了理论基础和试验依据。     

冷滚打成形表层残余应力模型建立

为提高冷滚打成形工件的表面性能,实现对冷滚打成形过程中残余应力的控制,以渐开线花键为研究对象,采用轮廓法测量冷滚打成形花键齿廓不同位置的残余应力,依据实验结果采用响应曲面法建立冷滚打成形花键齿廓齿根处、分度圆处和齿顶处的残余压应力峰值和残余压应力层深与冷滚打成形参数的关系模型,对比分析了实验结果与模型的预测结果。研究表明所建立的残余压应力峰值模型的最大预测误差为3.3%,残余压应力层深模型的最大预测误差为6.1%,预测结果具有较高的可信度,可以进行不同冷滚打成形参数的齿廓空间残余应力和残余压应力层深度的预测。     

冷滚打花键表层性能熵权-灰色理论优化研究

为提高花键冷滚打成形表面性能,研究冷滚打加工参数对表层性能的影响程度,筛选影响冷滚打花键表层性能最优的冷滚打工艺参数,以渐开线花键为研究对象,以冷滚打转速和进给速度为主要工艺参数,将熵权理论与灰色理论相互结合,对花键齿面分度圆处的表面粗糙度、残余应力和硬化程度进行关联分析研究。结果表明:花键表面粗糙度和硬化程度随进给速度的增加而增大,随冷滚打转速的增加而减小;花键残余应力随进给速度的增加而减小,随冷滚打转速的增加而增大;进给速度对冷滚打花键表层性能影响较大;冷滚打花键表层性能最优的冷滚打工艺参数为冷滚打转速1428 r·min~(-1)和进给速度42 mm·min~(-1)。     

冷滚打花键表层性能组合权重理想点法多目标决策

为获得最优冷滚打花键表层性能(表面粗糙度、残余应力和表面硬化程度)加工参数组合,以渐开线花键为研究对象,基于冷滚打花键表层性能试验研究,将主观赋权层次分析法和客观赋权熵权法进行线性组合求取组合权重,构建组合权重理想点法,计算各试验次序对应的接近度,从而决策出冷滚打花键表层性能各指标最优加工参数组合。研究结果表明:组合法确定的冷滚打花键表层性能各指标重要程度依次是表面粗糙度残余应力硬化程度;在滚打轮转速为1428～2258 r·min~(-1),工件进给量为21～42 mm·min~(-1)的范围内,冷滚打花键表层性能最优的加工参数组合为滚打轮转速1428 r·min~(-1),工件进给量42 mm·min~(-1)。得到的最优加工参数组合能够提高冷滚打花键表层性能。     

基于BP神经网络的电火花线切割多次切割工艺参数的预测研究

利用正交试验法对模套进行多次切割试验,将试验得到的表面粗糙度值作为输出层,以试验因素作为输入层,构建6-12-1的3层BP神经网络模型,并进行神经网络训练。结果表明,BP神经网络的预测值与真实的试验值之间的误差较小,最大误差为4.67%,判断BP神经网络模型好坏的决定系数R~2的值为0.93568,所以用构建的BP神经网络来预测多次切割后表面粗糙度值有较高的可靠性。     

冷滚打花键表层加工硬化模型建立

基于20钢材料的冷滚打花键样本进行了显微硬度试验,研究了冷滚打工艺参数与冷滚打花键表层硬度、硬化层深度、加工硬化程度的关系,建立了冷滚打花键表层加工硬化的回归模型并验证了该模型的可靠性。研究结果表明冷滚打花键表层硬度、硬化层深度、加工硬化程度皆随冷滚打转速的增加而降低,随进给量的增加而增加,且进给量对3个指标的影响大于转速对其的影响;所建立的冷滚打花键硬度峰值与加工硬化程度双因素回归模型的最大相对误差分别为1.20%和4.03%,冷滚打花键表层硬度3因素回归模型的最大相对误差为6.13%,所建立模型可以进行不同工艺参数的冷滚打花键加工硬化指标的预测及优化。该模型的建立旨在优化冷滚打工艺参数,控制冷滚打花键表层硬度,提高花键表层性能。     

20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能优化

为了实现对20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能的合理控制,以冷滚打转速、进给量和滚打轮圆角半径为试验参数,进行了冷滚打成形正交试验,分别测量花键分度圆处的表层加工硬化程度和残余应力,采用田口理论信噪比权衡各加工参数对花键表层物理力学性能的影响程度;运用熵权理论与田口过程能力指数设置各评价指标的权重,建立花键表层物理力学性能的改进田口过程能力指数优化模型,使用广义简约梯度法对模型进行优化,将得到的最优加工工艺参数组合通过冷滚打成形试验进行验证,并对其表层微观组织形貌进行观察和分析。结果表明:进给量对冷滚打花键表层物理力学性能影响程度最大,滚打轮圆角半径次之,冷滚打转速最小;花键表层物理力学性能最优加工参数组合为冷滚打转速1581 r·mm-1,进给量42 mm·min-1,滚打轮圆角半径2 mm;所对应的花键表层物理力学性能最优值为:表层加工硬化程度148. 92%,表层残余应力-85. 83 MPa。     

基于正交实验与BP神经网络的2AL2激光切割工艺参数优化

运用正交试验对2A12铝合金激光切割参数中激光功率、切割速度、气体压力的工艺数据进行极差、方差分析,得到综合质量最优的因素组合。并以切口粗糙度为研究对象,建立其BP神经网络预测模型,训练后的模型在验证样本测试中的预测值和实际值之间误差较小,从而证明了建立BP神经网络来预测激光切割切口表面粗糙度的可行性,在实际生产中对指导激光切割获得较好的切割质量有一定的实用价值。     

高速冷滚打成形硬化程度预测模型建立

为提高冷滚打成形工件的表面质量,改进冷滚打成形工艺,以渐开线花键为研究对象,进行了高速冷滚打成形工件的显微硬度试验,并对实验得到的数据进行了数理统计分析,根据冷滚打加工参数对工件齿廓不同位置表面硬化程度的影响关系,采用曲面响应法建立了成形花键齿廓不同位置表面硬化程度随滚打轮转速和工件进给量变化的多元回归模型,并对模型进行了显著性检验及方差分析,通过试验数据与预测模型的对比分析,证明了该模型在滚打条件相近的情况下,能够对齿廓不用位置的表面硬化程度起到精确的经验预测作用。     

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。     

基于神经网络的并联机床表面粗糙度预测

将人工神经网络改进后应用到并联机床粗糙度的预测模型中,有效预测了机床进给速度、主轴转速、加工角度、加工作用力以及加工次数等工艺参数变化下对粗糙度的影响。结果表明:当网络的训练步数控制在200到400次时,整个网络模型的训练样本均方误差是平稳且收敛的,并且训练中加入的检验样本的预测误差可以控制在5%以下,满足预测模型的训练要求,证明经过改进的神经网络预测模型用于实际加工预测过程中是可行的,且精度较高。     

基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究

目的 研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法 对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果 发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056 098,平均误差为0.022 277,而BP方法的最大误差为0.074 947,平均误差为0.036 578。结论 环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。     

变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

目的精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量。方法首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值。然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度。最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析。结果经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43%,最大误差为3.09%。改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33%,最大误差为3.22%。两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627%,最大误差为1.51%。结论齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差。各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz吃刀深度ap刀具转速n侧吃刀量ae。随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低。     

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。     

汽车后围板拉深成形过程中的回弹预测

以汽车后围板为对象,运用BP神经网络对其拉深过程中的回弹量进行预测。通过CATIA建立CAD模型,运用Dynaform软件对板料冲压过程进行仿真分析,借助正交试验获取不同参数组合下的回弹数据,并通过试验验证了关键数据的可靠性,建立了4-9-6的3层BP神经网络回弹预测模型。通过对数据样本进行训练学习,控制其预测的精度为0.01,将预测结果与实际测量结果进行对比,显示预测误差最大为5.62%。说明运用BP神经网络可以实现对复杂拉深件成形的回弹预测,可以大量节省仿真预测的时间,对模具的设计具有很好的指导作用。     

Analysis of hard-facing appearance of specific powdered superalloys for PTA-coating processes

Artificial neural network (ANN) modeling and multiple linear regression (MLR) analysis have been used to develop a powder hard-facing process using high-energy plasma-transferred (HEPT) heating. HEPT heating can produce coatings with minimal surface roughness. An optimal procedure was developed involving the least number of process parameters but producing the most desirable performance characteristic. The quality characteristic of interest is the surface roughness after HEPT processing, utilizing the “the-smaller-the-better” criterion. Process performance was evaluated with respect to the signal-to-noise ratios, which were obtainable through experiments. The experimental results conclude that ANN models demonstrate a greater accuracy of predicting the surface appearance than the MLR models in terms of prediction error and the coefficient of determination. The results also reveal the most significant process control parameters. The predicted value of powder hard-facing roughness, through the implementation of optimal settings, produces a satisfactory result. The confirmation experiment showed that the ANN method achieved the expected optimal design goals for the HEPT powder hard-facing, thereby justifying the reliability and feasibility of the approach.     

基于BP神经网络的传力片冲裁凸模磨损仿真预测

以离合器盖总成中的传力片作为研究对象,借助Deform-3D仿真软件模拟了传力片冲裁过程中的凸模磨损情况,依据正交仿真试验的数据以及BP人工神经网络对传力片冲裁凸模的磨损量进行仿真预测。将冲裁间隙、凹模刃口圆角半径与冲裁速度作为BP神经网络的输入层,将冲裁凸模的最大磨损深度作为BP神经网络的输出层,建立3-12-1的3层BP神经网络。BP神经网络通过训练之后,仿真预测的最大误差为1.14%。基于正交试验的仿真数据对BP神经网络的性能进行检验,BP神经网络的仿真预测值与数值模拟值之间的误差为2.09%,并利用冲压级进模对BP神经网络的仿真预测值进行试验验证,两者之间的相对误差为8.25%,验证了BP人工神经网络应用于传力片冲裁凸模磨损仿真预测的准确性。     

BP神经网络技术在金刚石检测中的应用

以金刚石外部形貌参数椭圆度、透光度和其磁化率为输入量,以金刚石的冲击韧性TI值、热冲击韧性TTI值为输出量, 通过BP神经网络建立输入与输出量之间的映射关系,得到金刚石TI、TTI的BP神经网络预测值。结果表明:TI、TTI的预测结果较为准确,其预测值与实际检测值平均相对误差不高于1.4%,最大相对误差不高于5.4%,在一定程度上可以替代当前的有损检测方法。