基于BP神经网络的电镀金刚石套钻使用寿命的研究

首先运用正交试验法优化了对使用寿命有较大影响的各参数,然后用BP神经网络分析方法对正交试验的结果进行分析处理,预测并得到较正交试验法最优参数组合时更高的使用寿命。     

电镀金刚石套钻最佳结构参数的研究

在分析了各因素对金刚石套粘使用寿命和钻削效率影响的基础上,采用正交实验法对各因素进行了优化,得出最优的结构参数。实践证明,采用这些参数加工的电镀金刚石套钻其使用寿命和钻削效率明显提高。效果显著。     

电镀金刚石环行钻头钻削玻璃的研究

重点研究了电镀金刚石环行钻头在玻璃上钻孔时,出口崩边问题。通过实验分析了电镀金刚石环行钻头端产内外倒角大小、倒角长度、外加载荷对出口崩边“锥体状况”断裂浓度及扩口圆大小的影响。获得了合理的参数及外加载荷。选用该参数可获得较好的钻孔出口的加工质量。     

基于BP神经网络的钻削力预测研究

通过给定不同的钻头直径,转速和进给量,进行多次BTA钻削实验,获得了不同切削参数下钻削加工轴向力和扭矩。根据实验所得数据,利用MATLAB建立了BP神经网络预测模型,通过输入切削参数可以预测到轴向力和扭矩。将预测结果与实验测量结果对比表明,所建立的网络模型能够很好的学习输入和输出之间的关系,有效预测BTA钻削时的轴向力和扭矩,为其钻削性能的研究提供一定的依据和指导意义。     

基于BP神经网络的镗削加工工艺参数优选研究

用BP神经网络对镗削加工工艺参数正交试验的结果进行了分析处理，并再次优选各工艺参数，取得了较为理想的效果。     

基于神经网络的微孔钻削力的实时监控

建立了基于神经网络的微孔钻削力实时监控系统,以轴向力和扭矩信号为监测对象,应用BP神经网络进行多路传感器信息融合,判断微钻头工作状态,为微孔钻削加工力的智能化在线监控提供一种有效的技术方法.     

钎焊金刚石刀具钻削新型复合板试验

为解决新型“三明治”复合层板“凯芙拉复合材料-特种陶瓷-铝合金”孔加工的难题，文中尝试在Z5125立式钻床上采用电镀金刚石套料钻和最新研制的钎焊金刚石套料钻钻削通孔。试验结果表明：电镀金刚石套料钻仅钻削1／2个孔，金刚石磨料就完全脱落；钎焊金刚石套料钻连续钻削10个孔，切削部位无明显变化，加工效率高且孔表面光滑平整，完全满足技术要求，为新型复合材料层板“凯芙拉复合材料-特种陶瓷-铝合金”孔加工寻到了一条方便、经济、有效的新途径。     

基于BP神经网络的铣削力仿真技术研究

应用人工神经网络技术建立了铣削力仿真的BP网络模型。通过正交试验,获取训练样本,并对网络进行了训练。最后将网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了人工神经网络能够准确地预测铣削力的大小。     

基于神经网络优化Cu-W-Ni电镀工艺

本文用神经网络BP优化电镀Cu-W-Ni工艺。BP预测数据与同参数正交实验结果相同,优化后的CuW-Ni镀层质量好。说明BP神经网络有很好的非线性映射能力和泛化能力,与传统的实验方法比较,优化复杂的电镀工艺参数更具有优越性。     

新型碳纤维复合材料孔加工刀具——电镀金刚石复合钻

１．前言碳纤维增强复合材料（简称ＣＦＲＰ）具有比强度高、比模量高、减振性好等优点,在航空航天领域得到了广泛应用,在汽车、医疗器械、体育器械等行业的应用也日益增多。随着ＣＦＲＰ应用领域的扩大,解决ＣＦＲＰ的高精度、高效加工问题也日益迫切。为此,笔者开发...     

微孔钻削加工的钻削力监控

对以钻削力为监测对象的微孔钻削实时监测系统进行了研究。建立了一个BP神经网络模型,利用该模型对钻削过程进行监测。有效地避免了微钻头的折断,提高了微钻头的利用率。     

采用BP神经网络预测碳纤维增强树脂基复合材料的钻削力

采用双锋角钻头对碳纤维复合材料进行钻削试验,基于反向传播算法的人工神经网络建立钻削轴向力与主轴转速、进给速度之间的非线性关系模型,对比分析三种不同第二主切削刃与第一主切削刃之比的双锋角钻头在试验加工参数下钻削轴向力变化规律。结果表明:与多元线性回归预测模型对比,在相同试验数据为基础的预测计算下,BP神经网络预测值相对误差明显减小,网络预测值误差均在3%之内,而多元线性回归模型最大误差值达到了12.46%,BP神经网络能建立更精准轴向力预测模型。从降低钻削轴向力的角度分析,应采用第二主切削刃与第一主切削刃之比为1的双锋角钻头进行钻削加工。     

电沉积金刚石钻头钻削玻璃试验研究

通过电沉积金刚石钻头对玻璃的钻削试验,探讨了磨料粒度,电沉积金刚石磨料层数,主轴转速,轴向进给力,冷却方式等加工因素对钻削玻璃的影响。     

基于BP神经网络的超声振动钻削钻头磨损状态监测试验研究

搭建了超声轴向振动钻削钻头磨损状态的钻削力和声发射信号采集系统,采集不同磨损状态下钻中区域的钻削力和声发射信号进行小波分解,得到与钻头磨损状态相关的特征量作为识别钻头磨损状态的特征参数,输入到建立的6-13-3的三层BP神经网络模型中进行融合,识别钻头磨损状态。试验结果表明,通过BP神经网络技术将钻削力和声发射信号融合识别钻头磨损的准确率约88.9%,能够有效监测钻头磨损状态。     

烧结金刚石套料钻钻削凯芙拉纤维增强复合材料的研究

介绍凯芙拉纤维增强聚合物基复合材料的结构和性能特点,针对复合材料在钻孔加工过程中产生各种加工缺陷的原因,采用烧结金刚石套料钻和专用的工艺装置进行加工试验,分析加工机理,给出合适的工艺参数,为加工该类纤维复合材料提供一条新的途径,具有实用和推广价值。     

基于BP神经网络的破碎机主轴系统参数优化

为了优化破碎机主轴系统的主要工作和结构参数,采用离散变量型正交试验法得到部分参数水平组合,并利用有限元分析软件ANSYS进行分析,得到在这些组合下主轴系统各个性能指数,应用层次分析法和综合评价法得到了主轴系统的综合性能指数,用以上数据训练反向传播(BP)神经网络,并利用完成训练的BP神经网络,预测在其余参数水平组合下的主轴综合性能数指数。根据主轴系统性能指标,优选出利于提高破碎机主轴系统的综合性能的结构和工作参数水平组合,实现废金属破碎机主轴系统参数优化。     

基于BP神经网络的SU-8光刻胶工艺参数优选研究

SU-8是一种性能优异的厚胶,广泛应用于高深宽比的MEMS微结构中。本文首先用正交试验研究了前烘时间、曝光剂量、后烘时间以及显影时间对SU-8光刻胶图形尺寸精度的影响,得到了优化的工艺组合。在此基础上,运用BP神经网络对试验数据进行分析处理,预测了较正交试验分析结果更为优化的工艺组合,并用试验验证了其正确性。结果表明,经正交试验数据训练过的BP神经网络,很好地映射了工艺参数与优化指标之间的复杂非线性关系,此时应用BP神经网络对工艺参数进行优选研究能够得到更全面、准确的结果。     

金刚石工具钻削加工工程陶瓷孔的研究(Ⅰ)

本文对金刚石工具钻削加工工程陶瓷扎进行了研究。理论分析了材料去除机理，建立了钻削加工工程陶瓷孔时的材料去除率模型。由公式得出：材料去除率随着载荷、磨粒直径和工具转速的增大而增大，随着工件材料断裂韧性和硬度的升高而降低，并实验验证了理论推导的材料去除率公式。     

基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。     

基于BP神经网络的纳米复合沉积层显微硬度预测研究

在复合电沉积工艺中,通过适当控制工艺条件可以获得具有特殊性能的纳米复合镀层。运用正交试验法优化对复合沉积层显微硬度有较大影响的各工艺参数,然后用BP神经网络分析方法对正交试验的结果进行分析处理。预测并得到较正交试验法所得最优工艺水平组合时更高的复合沉积层显微硬度,证实了将神经网络模型应用于复合沉积层性能预测和工艺优化的可行性和有效性。