考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法

目的提出一种考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法,精确预测零件表面粗糙度。方法首先采集车削过程中的功率和振动信号,测量加工表面粗糙度值,利用集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和小波包分析提取振动信号的时域与频域特征,联合功率信号的时域特征、能耗特征与切削参数,构造联合多特征向量。然后采用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理生成融合特征。最后将融合特征作为基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的表面粗糙度预测模型的输入特征,并使用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对SVM模型相关核参数进行优化以提高预测精度。结果预测得到的表面粗糙度平均相对误差为4.91%,最大误差为0.111μm,预测时间为9.24 s。与单传感器预测方法及多传感器联合特征预测方法相比,多传感器融合预测方法具有最高的准确率且预测速度快。结论多传感器采集的信息更全面、准确,保证了预测的准确性,对特征进行融合可进一步提高预测精度。     

铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

基于神经网络的表面粗糙度智能预测系统

表面粗糙度趋势分析及预测技术是计算机集成制造系统故障诊断技术发展的迫切需要。本文在讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,基于神经网络方法设计了智能型的工件表面粗糙度监测预测系统,将非线性预测和多因素预测引入表面粗糙度预测模型中,即在进行工件表面租糙度预测时兼顾了刀具磨损,从而使本系统拥有可靠和高精度的预测效果。     

切削加工表面粗糙度预测方法

表面粗糙度是进行零件设计的重要技术要求之一,也是衡量工件加工质量的重要指标,因此,在实际加工前,对表面粗糙度进行预测和加工参数优化具有重要的意义.文章根据近年来国内外的研究进展情况,总结和讨论了切削加工过程中表面粗糙度的预测方法:理论方法、设计实验方法和人工智能方法,并探讨了该研究领域今后的发展方向.     

预测数控加工表面粗糙度的解析模型研究

解析模型是基于刀具切削刃包络面形成的原理来研究零件表面形貌的形成.在解析模型的基础上研究球头刀铣削过程的零件表面生成机理、分析影响加工表面粗糙度大小的因素以及表面粗糙度的趋势,进而预测表面粗糙度,有助于数控加工条件的最优化.本文利用计算机图形学算法进行建模,该模型能够仿真已加工表面轮廓的形成和表面形貌的可视化、预测表面粗糙度和评估加工过程参数的合理性.     

切削加工表面粗糙度影响因素及预测建模综述

表面粗糙度对零件的使用寿命有很大影响,正确、合理地选用表面粗糙度数值,可以减少零件的加工费用,提高零件的使用寿命。对表面粗糙度的评定参数及测量方法进行了介绍,重点阐述了表面粗糙度的产生机制和切削参数对表面粗糙度的影响;从回归分析法、响应曲面法和神经网络建模方法3个方面综述了表面粗糙度预测与建模的研究进展。指出用多参数表征表面粗糙度和建立加工表面粗糙度的预测、优化和工艺工况为一体的综合预测模型是未来发展方向。     

虚拟数控车削加工过程仿真与表面粗糙度预测

虚拟切削仿真加工主要包括几何仿真和物理仿真两个方面,目前几何仿真方面的研究比较全面和深入,而物理仿真尤其是表面粗糙度的仿真研究还比较少,为此,基于C++ Builder软件仿真了工件的实际加工过程,并对表面粗糙度进行了仿真,以发现制造过程中可能出现的问题,在产品实际生产之前就采取预防措施,从而达到产品一次性制造成功.降低了成本,缩短了产品开发周期.     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

二维超声振动车削6061铝合金圆筒表面粗糙度研究

目的 研究分析二维超声振动车削加工中切削参数和声学参数对6061铝合金圆筒表面粗糙度的影响。方法 结合二维超声振动特性,建立二维超声振动车削表面粗糙度理论模型,采用四因素四水平正交试验,获得二维超声振动车削6061铝合金圆筒过程中切削参数和声学参数对工件表面粗糙度的影响规律,选取其中4组进行二维超声振动车削与普通车削对比实验,并通过白光干涉仪和超景深显微镜对加工后的工件表面进行观测。结果 正交试验结果表明,切深对加工表面粗糙度的影响不明显,超声振幅、转速、进给量对加工表面粗糙度的影响程度分别为84.35%、11.36%、4.29%。超声和无超声对比实验表明,二维超声振动车削相较于普通车削能显著降低车削表面的粗糙度,最大下降率为47.65%,最小下降率为11.27%;相比于普通车削加工,二维超声振动车削表面具有均匀分布的鱼鳞状微织构。结论 加工参数对表面粗糙度影响的显著从高到低为超声振幅>转速>进给量>切深,最优加工参数为f_r=0.15 mm/r、n=400 r/min、A=2μm、a_p=0.2 mm。采用二维超声振动车削的加...     

TB9钛合金车削系统振动特性与表面粗糙度关系的试验研究

目的 通过车削加工TB9钛合金试验,定量研究不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响规律,并建立基于振动参数的表面粗糙度预测模型。方法 选用涂层硬质合金刀具对TB9钛合金线材进行车削加工。通过8704B25和3333A2加速度传感器对试验过程中不同位置的切削振动进行检测。运用Matlab对振动加速度信号进行处理和分析。采用TR2000高精度表面粗糙度仪测量工件表面粗糙度。结果 车削系统不同位置的振动特性均与表面粗糙度存在线性关系。车削系统中刀具振动加速度均方根值、主轴振动加速度均方根值以及后导向振动加速度均方根值与表面粗糙度的Pearson相关系数分别为0.379 93、0.331 90、0.181 95。表面粗糙度预测模型的预测平均百分比误差小于3%。结论 车削加工时刀具、主轴以及后导向的车削振动均对表面粗糙度有一定影响。车削系统不同位置的振动特性对表面粗糙度的影响次序为刀具>主轴>后导向,可见距离切削位置越近的振动对车削加工表面粗糙度的影响越大。基于振动参数的表面粗糙度预测模型的准确度较高,可作为表面粗糙度的预测模型。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型研究

分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用响应曲面法（RSM）建立了钢及其合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。     

超声振动铣削2A12表面粗糙度实验研究

利用小径立铣刀对铝合金进行超声振动铣削实验,重点探讨了超声振幅与每齿进给量对工件槽底表面粗糙度的影响.实验结果表明:槽底表面粗糙随着超声振幅的增大而增大,在每齿进给量fZ<4μm/z时槽超声振幅为主要影响因素;每齿进给量fZ>6μm/z时每齿进给量为主要影响因素.在超声振动铣削加工中应尽量选择小进给量可获得较小槽底表面粗糙度.通过扫面电镜对工件微观形貌观测证实了施加振动后脉冲切削和断续切削双重作用导致槽底表面粗糙度增大.     

薄壁盘类零件超声振动车削实验研究

薄壁盘是典型的弱刚度轻量化零件,其壁厚很薄(最薄处仅0.3 mm),型面面积较大,故刚性较差。在切削过程中,切削力导致的型面变形是薄壁盘类零件加工的主要难题,传统加工方法很难得到高精度和高质量的产品。利用超声振动切削技术尝试进行弱刚度薄壁盘加工,在自行搭建的实验平台上对超声振动车削和普通车削加工薄壁盘进行对比实验。结果表明:与普通车削相比,超声振动车削可显著减小切削力和切削变形,大幅提高加工质量,同时具有断屑特性,是加工薄壁盘类零件的有效方法。     

基于改进的粒子群优化神经网络粗糙度预测模型

神经网络算法在金属零件加工表面粗糙度预测中有着广泛的运用,但是尚存网络初始化及梯度弥散这类"黑盒"问题.提出一种基于传统PSO-BP框架的改进模型,使用Xavier替代传统高斯分布初始化粒子群,在算法优化器方面使用最新的自适应矩限制取代随机梯度下降算法进行模型参数更新,经实际测试发现其训练集均方误差及其测试集绝对误差相...     

基于数字图像处理的铸造表面粗糙度自动检测

提出了一种用计算机对铸造表面粗糙度进行数字图像处理和三维参数自动检测的方法。该方法利用CCD摄像头摄取铸造表面图像并存入计算机，首先用中值滤波、图像边缘增强和图像二值化等对图像进行预处理，然后通过特征提取获得铸造表面粗糙度数值。试验结果表明，铸造表面粗糙度数字图像三维评价方法具有可行性。     

径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用

应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.     

非晶带表面波纹对表面粗糙度的影响

观察分析了非晶带表面由平纹、沟纹组成的波纹规律,其频率数量级为１×１０４次／ｓ,平纹和沟纹本身的粗糙度、粗糙度的差值及二者宽度比决定着表面质量。