纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型 |
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引用本文: | 陈友广,聂佳梅,马文举.纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型[J].机床与液压,2022,50(22):74-79. |
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作者姓名: | 陈友广 聂佳梅 马文举 |
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作者单位: | 苏州健雄职业技术学院智能制造学院;江苏大学汽车与交通工程学院;河南科技大学机电工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(51775249) |
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摘 要: | 为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削(OG)及纵-扭超声磨削(L-TUG)材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明:在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。
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关 键 词: | 纵-扭超声磨削 粗糙度 正交试验 BP神经网络 |
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