应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

涂层刀具高速铣削模具钢SKD11的表面粗糙度模型预测

为有效控制和预测高硬度模具钢加工的表面质量和加工效率,通过设计正交切削试验,研究了在不同切削参数组合(主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度)及冷却润滑方式条件下、Ti Si N涂层刀具对模具钢SKD11(62HRC)的高速铣削。应用BP神经网络原理建立表面粗糙度预测模型,并进行试验验证其准确性。研究表明,在不同加工条件下,基于BP神经网络模型建立的涂层刀具铣削模具钢SKD11表面粗糙度模型有较好的预测精度,其预测误差在3.45%-6.25%之间,对于模具制造企业选择加工工艺参数、控制加工质量和降低加工成本有重要意义。     

高速铣削工件表面粗糙度的预测

表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。     

基于BP神经网络的微铣削切削比能预测

针对微铣削加工过程中功率和加工能耗变化问题,对微铣削机床主轴系统加工功率进行了采集。建立了主轴转速、每齿进给量和切削深度3个重要切削参数影响切削比能的BP神经网络预测模型。通过45#钢子午线轮胎模具微铣削试验,获得试验数据样本来训练和检测BP神经网络,实现了不同切削参数组合下切削比能的预测,并利用遗传算法对切削参数进行寻优。预测和优化结果表明,最小切削比能可在最大切削参数组合下取得。因此在不考虑表面粗糙度和刀具磨损的情况下,高水平的切削参数组合可获得大的材料去除率和相对较小的切削比能,提高加工效率并降低加工能耗。     

TC17钛合金低温铣削表面粗糙度预测

进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度.采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律.基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析.研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(...     

基于ELMAN网络的高速平面铣削表面粗糙度的研究

本文使用人工神经网络方法建立了高速平面铣削条件下切削参数对加工表面粗糙度影响的模型。通过高速切削实验，利用正交试验组合数据组训练神经网络。研究和预测切削速度、切削深度和每齿进给量对加工表面粗糙度的影响，通过实测数据测试了模型的性能，取得了较好的效果，该方法可以用于预测高速平面铣削表面粗糙度。     

基于正交试验的铣削参数对表面粗糙度影响研究

切削参数是影响零件加工表面粗糙度的重要因素,为了分析切削参数对表面粗糙度的影响,利用正交试验安排铣削试验,分析铣削速度、铣削深度、铣削宽度和进给量4个因素对表面粗糙度的影响规律。试验结果表明,进给量、铣削速度、铣削深度对表面粗糙度影响显著,各因素对加工表面粗糙度的影响从大到小依次为进给量﹥铣削速度﹥铣削深度﹥铣削宽度;通过多元线性回归分析得出表面粗糙度的经验公式,为切削参数优化和表面粗糙度预测提供理论依据。     

基于人工神经网络BTA钻削时表面粗糙度的预测

为解决深孔加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于BP神经网络的表面粗糙度在线辨识方法,并以BTA钻削为例,建立表面粗糙度BP神经网络在线辨识模型,并将其引入钻削加工领域。该模型能方便地预测钻削加工参数对加工表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随切削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面粗糙度的控制提供了依据。实验和仿真结果表明,基于BP神经网络模型能够很好地预测表面粗糙度,对提高加工表面粗糙度具有一定的指导意义。     

基于广义神经网络多目标铣削参数自适应研究

为了研究多参数多目标自适应优化,通过Ti6Al4V铣削试验采集了各铣削参数水平下的铣削力和工件表面粗糙度数值,以控制铣削力和表面粗糙度值为目标,对各水平铣削参数进行稳健设计优化,获得铣削参数的非劣解集。基于非劣解集数据,采用广义神经网络算法建立铣削参数自适应优化训练模型,将训练模型预测的数据与非劣解集中的参数进行对比,结果显示二者具有很好的一致性。因此,该自适应模型能够通过限定的铣削力和粗糙度目标值预测得出自适应优化的切削速度、进给量、轴向切削深度和径向切削深度参数值。铣削参数的自适应调节方法为:当所限定的铣削力和粗糙度值所对应的参数值与预测值之间的均方误差超过10%时,则先前的铣削参数会自适应调节为广义神经网络模型预测的值。     

GA-BP神经网络预测钛合金表面粗糙度

为了有效预测铣削加工中钛合金工件的表面粗糙度,建立了以切削速度、进给量、径向切深、轴向切深为输入参数,表面粗糙度为输出参数的预测模型。该预测模型将遗传算法与BP神经网络结合起来,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,进行铣削实验获得实验数据,并对神经网络进行训练,最终获得预测模型。通过对比分析GA-BP预测模型、BP预测模型、线性回归预测模型的预测精度,得出GA-BP预测模型具有相对较好的预测精度,证明该预测模型是有效的。