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针对工程陶瓷电火花加工的工艺电参数与工件的加工效果之间具有高度的非线性关系,难以建立精确数学模型的问题,建立了BP神经网络模型,以预测工程陶瓷电火花加工工艺效果。采用自适应位置变异粒子群算法,优化了网络模型的阈值和连接权值,解决了BP神经网络算法迭代速度慢、易于陷入局部最优解的问题;以碳化硼为例完成了算法的实现,对该材料工件的加工效果进行了预测。研究结果表明:自适应位置变异粒子群神经网络算法可以较好地反映电参数与表面粗糙度之间的非线性关系,算法的迭代次数显著减少,并具有较高的预测精度,模型的可靠性和有效性得以证实。 相似文献
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针对绝缘陶瓷电火花加工的工艺特点及其复杂性,提出一个基于神经网络的绝缘陶瓷电火花加工工艺效果预测模型,可映射电参数与加工结果之间的关系.计算机仿真结果显示了其良好的预测精度,最后分析了引起预测误差的原因. 相似文献
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基于径向基函数神经网络的电火花线切割机床可靠性数据模拟生成 总被引:6,自引:0,他引:6
针对电火花线切割机床(Wire electrical discharge machining,WEDM)可靠性数据分布模型无法确定的问题,提出应用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对可靠性数据进行模拟仿真,扩大可靠性数据样本量,从而确定其分布模型的方法。选取聚类学习算法作为神经网络学习方法,通过无监督学习确定RBF神经网络中各隐节点的数据中心,并根据各数据中心之间的距离确定隐节点的扩展常数,然后用有监督学习训练各隐节点的输出权值。经过对原始可靠性数据进行拟合训练后生成一套RBF神经网络,随机产生100个可靠度数据输入该神经网络产生与原始可靠性数据具有相同失效统计规律的数据。对扩充后的可靠性数据通过图估计法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-smirnov,K-S)检验法确定电火花线切割机床可靠性数据分布模型为对数正态分布模型,同时对可靠性模型的参量估计更加准确。 相似文献
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复合运丝型电火花线切割加工参数分析与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新型电火花线切割机床,即电极丝作往复直线运动的同时还绕自身轴线高速旋转的复合运丝型线切割机床。介绍了该类机床与其他线切割机床加工的基本工艺指标。通过与高速走丝电火花线切割机床比较实验,分析了脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲峰值电流等电参数对加工工艺指标的影响,实验表明这种独特的复合运丝方式在降低表面粗糙度、提高加工精度等方面较传统运丝方式具有较大的优越性,且机床结构较为简单,对于各种工艺参数和电参数具有更加广泛的适用性,具有进一步研究和推广价值。 相似文献
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借助ANSYS软件对变幅杆、夹具和工件进行整体的动力学研究,设计了一套超声振动电火花线切割复合加工装置。在相同加工参数下,分别采用工件超声振动电火花线切割复合加工和传统的电火花线切割加工对45钢进行切割试验。试验结果表明:与传统的电火花线切割加工相比,超声振动电火花线切割复合加工的效率提高了约15%,表面粗糙度减小了约10%。 相似文献
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Velichko S. A. Kravchenko I. N. Martynov A. V. Rakov N. V. 《Russian Engineering Research》2021,41(10):967-970
Russian Engineering Research - In electrical discharge machining, the formation of the modified surface layer depends on the physicochemical properties of the anode and cathode and the machining... 相似文献
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加工误差的控制是自动化加工技术中的难题,传统的控制理论不能解决一些问题。通过人工神经网络建立起切削加工自动控制系统,具体训练网络采用离线训练,将样本数据准备后用Matlab工具箱函数即可完成,并应用于实际的切削过程。结果表明,神经网络控制系统能有效的控制加工误差。 相似文献