用神经网络分析法评价机械加工工艺参数

神经网络提供了获取知识的一条新途径，在机械加工学科中，人们可以利用影响工件表面粗糙度的切削或磨削参数来建造神经网络模型，然后通过实际样本对神经网络进行自学习训练，使此模型变成切合车间不同设备的实用模型，从而可以有针对性地改变某些切削或磨削参数，以降低工件表面粗糙度和提高表面质量，本文论述了神经网络模型的建立，自训练原理和降低表面粗糙度的途径。     

氮化硅陶瓷套圈内圆磨削表面质量的实验

目的 研究高速磨削试验下砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度等工艺参数对工程陶瓷材料磨削表面粗糙度的影响.方法 利用MK2710型数控内外圆复合磨床对工程陶瓷内表面进行磨削加工,并利用Surtronic 25接触式粗糙度测量仪进行表面粗糙度的测量,得到不同磨削工艺参数下的表面质量.结果 单一因素试验分析得出表面粗糙度随着砂轮粒度的变小而降低,随着砂轮线速度增加而降低,随着工件转速的增大而减小,随着磨削深度的增大而增大;通过正交试验的分析得出,与工程陶瓷表面粗糙度关系最大的为砂轮粒度,其次为砂轮速度和磨削深度,工件速度影响最小.结论 揭示了砂轮粒度、砂轮速度、磨削深度、工件速度对工程陶瓷表面粗糙度的不同影响,确定了最佳磨削工艺,并且进行试验验证,为工程陶瓷材料磨削加工提供了依据.     

考虑材料形变的旋风铣削螺纹工件表面粗糙度建模

表面粗糙度对工件的耐磨性、疲劳强度和接触刚度有重要影响,在金属切削过程中,表面粗糙度受到工件材料形变的影响.根据赫兹弹性接触理论,建立工件材料形变的弹性回复高度模型.基于摩擦磨损计算原理,提出工件材料形变的塑性变形高度模型.分析刀具-工件接触运动,建立工件表面的残留高度模型.结合工件材料形变和残留高度的影响,建立滚珠丝杠旋风铣削表面粗糙度理论模型.通过旋风铣削试验验证表面粗糙度模型,结果表明理论模型值与试验值吻合良好.分析切削参数（切削速度、最大切削深度和刀具个数）对表面粗糙度的影响,揭示工件材料形变与表面粗糙度的关系.     

外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊预测与控制

在大量实验数据和专家经验基础上,建立了外圆纵向磨削零件表面粗糙度Ra的模糊预测和模糊控制模型。对影响表面粗糙度的12个主要变量进行了深入研究,并对其中的7个主要变量的成员函数和模糊规则进行了详细介绍。该模型能根据磨削条件和工件参数的变化,不断地调整磨削参数。将所得结果输入到模糊自适应控制器中,系统即可实时调整工件转速,得到符合要求的表面粗糙度。试验结果表明:表面粗糙度的模糊预测和控制方法非常有效,可操作性强,尤其适用于非线性、多变量的工况。     

陶瓷材料超声铣磨加工的实验研究

对陶瓷材料的超声铣磨加工系统的结构与工作原理进行分析,并采用超声振动实验系统对陶瓷材料进行超声磨削加工正交实验,研究不同工艺参数对超声加工陶瓷材料表面粗糙度的影响。实验表明:与传统机械加工相比,超声加工能够使工件的表面粗糙度值降低;当振幅最大、主轴转速最大、进给速度最小、切深最小时,得到的加工表面粗糙度值最小;加工参数对粗糙度值影响大小依次为:进给速度、主轴转速、振幅和切削深度。     

精车工件表面粗糙度预测系统的开发

开发精车丁件表面粗糙度预测系统．应用模糊自适应BP算法建立一件表面粗糙度与其影响因素之问的关系模型；依据给定的数据样本对模型进行训练，将训练好的网络用于实际的工件表面粗糙度预测；采用VB和MatLab语言相结合的方法开发系统．实现数据采集和神经网络预测功能．实验结果表明．利用该系统进行工件表面的粗糙度预测是切实可行的．     

钛的电解-不织布磨削复合加工

分析了纯钛的磨削工艺，给出了用电解—不织布复合加工法对纯钛进行磨削的原理；并用正交试验与单因素试验相结合的方法，对降低钛工件表面粗糙度的工艺参数进行了优化．克服了用刚性磨削引起的各种表面质量问题，提高了磨削效率．     

钛的电解－不织布磨削复合加工

分析了纯钛的磨削工艺，给出了用电解—不织布复合加工法对纯钛进行磨削的原理；并用正交试验与单因素试验相结合的方法，对降低钛工件表面粗糙度的工艺参数进行了优化．克服了用刚性磨削引起的各种表面质量问题，提高了磨削效率．     

低温冷风磨削加工高速钢试验研究

为解决高速钢磨削加工时工件表面质量难以保证问题,采用低温冷风和常温干式两种冷却方式对高速钢试件进行了不同冷却条件下磨削试验,分别从表面粗糙度、表面烧伤、金相组织变化等方面进行了对比分析.试验结果表明:当采用低温冷风磨削时,工件表层金相组织变化深度较干式磨削减少了1~1.5倍,低温冷风磨削温度降低,磨削烧伤抑制,工件表面粗糙度值较干式磨削减小,工件表面质量较干式磨削提高.     

球头铣刀高速铣削铝合金表面粗糙度研究

球头立铣刀铣削曲面时，刀具轴线与工件曲面法线之间的夹角对工件表面质量及刀具寿命有着重要影响，通过对球头铣刀刀具轴线和工件加工表面之间的倾角研究，提出了调整刀具和工件之间的加工倾角，有效改善切削条件的策略；通过高速铣削铝合金表面粗糙度的实验研究，获得了进给量、切削速度以及进给方向对高速铣削铝合金表面粗糙度的影响规律，对高速铣削参数以及刀具切削路径的优选具有一定的指导意义．     

基于零件摩擦学性能的磨削参数优化

采用遗传算法和神经网络相结合,以表面形貌评价参数（表面算数平均偏差、表面支承指数、核心区液体滞留指数和谷底区液体滞留指数）为输入层,以磨削参数（砂轮转速、工件速度、横向进给量和背吃刀量）为输出层,建立多输入多输出的优化预测模型;针对不同使用需求的特定表面形貌结构,利用此模型预测流体润滑条件下相应的磨削工艺参数.验证实验采用与样本实验不同的机床、砂轮和工件尺寸,结果显示,预测值与实验值的最大偏差为12.87%,充分证明了该模型的优化精确性、可靠性和普适性;该模型可有效提高工艺方案的设计效率.     

基于人工神经网络的磨料水射流精密特种加工

磨料水射流是一种先进的绿色加工工具.为了获得较高的表面精度,必须精确控制水射流加工的各种工艺参数.一种可行的办法是建立水射流加工过程中的主要参数之间的非线性关系,通过加工速度的补偿来间接控制工件表面质量.本文基于人工神经网络理论,建立了水射流加工过程的神经网络模型.在获取大量样本数据的基础上,对网络模型进行训练.经过训练的水射流加工神经网络模型可以准确预测与给定压力、磨料流量、工件厚度、期望的表面粗糙度所对应的切割速度,实验验证获得满意结果.     

提高齿轮刀具工艺性的新方法

在分析改善齿轮刀具工艺性传统方法的基础上,介绍了一种组装-可分式结构的盘形和蜗杆形齿轮刀具。这种结构的齿轮刀具刀头更换方便,可集中刃磨,且刃磨后可保证刀具的原始参数不变。不仅提高了齿轮刀具的工艺性,便于高速切削刀具材料的应用,而且在使用过程中,可获得较高的齿形精度和较小的齿面粗糙度。     

平面凸轮磨削过程磨削力的适应控制研究

以数控凸轮磨床的磨削过程为研究对象,提出了一种基于神经网络的适应控制方法,并采用MATLAB进行了控制器的设计和磨削加工的仿真验证,结果表明该方法能有效地解决凸轮磨削过程中的磨削力的波动问题,控制器具有良好的动态特性,实现了凸轮磨削过程中恒磨削力控制,进而提高凸轮磨削质量的目的。     

硬切削加工表面完整性及预测方法研究

硬切削取代磨削加工的关键是如何获得理想的加工表面完整性,以硬切削加工的表面粗糙度、白层、残余应力分布等表面完整性因素的形成机制、影响作用规律、预测方法和服役性能为对象,总结了PCBN刀具切削淬硬钢表面完整性的研究状况,提出了从零件使役性能角度来控制和优化硬切削加工表面完整性的研究思路,为硬切削加工表面完整性的控制及其疲劳磨损性能的提高,提供了理论和实用基础.     

基于人工神经网络的磨料水射流切削工艺建模

磨料水射流（AWJ）切割工艺已经被遍及世界的许多车间所采用，其优点广为人知。为了进行精密加工，如精密切割、铣削、钻孔和磨削等，必须精确预测AWJ的侵蚀深度。文章基于人工神经网络（ANN）对AWJ切割工艺进行建模。模型采用三层结构，输入变量有水射流压力、水喷嘴直径、磨料粒子粒度（直径）、磨料流量和切割头进给速度。输出量为AWJ的切割深度。样本数据在JJ-Ⅰ水射流切割机床上实验获取，A3钢样板作为切割试件。采用改进的BP算法和样本数据对建立的人工神经网络进行训练。训练好的网络以一定精度建立了AWJ切割工艺中各参数之间的映射关系。所建模型可以精确预测AWJ的切深。将该模型集成到AWJ切割机床的计算机数控器中，可以实现AWJ精密加工。     

基于正交试验的面齿轮磨削表面质量研究

磨削表面质量直接影响面齿轮的使用性能。在正交面齿轮磨削正交试验结果的基础上,采用极差分析法,得出了砂轮转速ns、工件进给速度vw、磨削深度af对磨削表面粗糙度Ra的影响规律,并得到了参数优选方案;采用多元线性回归方法,建立了表面粗糙度与磨削参数之间的关系预测模型,实验验证了该模型具有较好的准确性。利用金相显微镜对面齿轮磨削表层金相组织进行检测分析,得到齿面残余奥氏体量实验设计矩阵及结果;采用二次响应曲面法,建立了磨削表面残余奥氏体量的预测模型,该模型检验的显著性明显,可对残余奥氏体量进行预控。     

基于BP神经网络的立铣加工振动快速预估

结合研制的立铣加工过程虚拟仿真系统和实验测量铣削力信号,训练并建立优化的1-20-1型BP神经网络模型,快速实现铣削加工过程刀具-工件系统振动状态的预估.对比神经网络模型预估的振动结果与实验测量振动信号可以看出,二者数据吻合较好,表明铣削虚拟仿真系统与神经网络技术的结合能够高效低耗地用于不同铣削加工条件下铣削振动状态的快速预估和加工过程监测.     

正交车铣运动轨迹的研究

为了研究正交车铣加工时轴向进给量、铣刀与工件转速比以及铣刀偏心量等主要切削参数对被加工零件表面质量的影响,通过对正交车铣运动过程的分析,在建立了正交车铣加工刀具运动矢量模型的基础上,应用高级计算机语言编程和实际运行,对其运动轨迹进行了仿真．通过对仿真图形和正交车铣加工实验结果的综合分析比较,归纳总结了轴向进给量、铣刀与工件转速比以及铣刀偏心量等主要切削参数对被加工零件表面质量的影响．结果表明,减小铣刀的轴向进给量、增加铣刀与工件的转速比,均可减小被加工表面粗糙度,提高表面加工质量,而偏心量的变化对被加工表面粗糙度的影响很小．