干式电火花线切割的参数优化

研究了气中电火花线切割的加工特征，提出了独特的判别指标。在此基础上应用神经网络理论中的遗传-BP算法来预报加工的质量和优化参数，并用实验的数据验证了该系统。     

电火花线切割工艺的进展

本文叙述了电火花线切割工艺在实现高效率加工、高精度加工和自动化加工过程中主要的技术进步。列出了电火花线切割工艺艺术所能达到的综合工艺指标。探讨了今后的发展方向。     

电火花线切割技术发展动态分析

随着机械行业的飞速发展,对各类电火花线切割机床的需求量不断提高,市场竞争日趋激烈.这种形势刺激了相关厂商加大对相关技术的研究力度,促进了对电火花线切割机床性能及功能的提升,实现了电火花线切割技术的进一步发展.     

人工神经网络理论在电火花线切割加工非正常断丝预报中的应用

本文研究了线切割加工中断丝时出现的先兆特征,并提出了独特的判别指标。在此基础上,作者应用神经网络理论中的遗传－ＢＰ算法来预报非正常断丝的出现,并对系统进行了验证。     

应用电火花线切割法修复冲模

我厂是生产游标卡尺,外径千分尺和电子数显卡尺等长度测量量具的工厂,每年生产批量较大。游标卡尺类产品的主尺、尺框毛坯都是用4～12mm厚钢板冲制成形。而这些冲模在使用中经常出现凸凹模损坏现象,有的冲模刚制好,冲几百件坯件,模具就出现缺陷问题,如崩碎一块、凹模开裂等。因有缺陷,这副冲模就不能使用而报废,太可惜。重新制造周期长,既浪费又影响正常生产。为此,我们采用嵌镶和套箍法修补,这样节约费用,缩短周期、效果好。     

电火花线切割工艺效果智能预测系统研究

以二次通用旋转组合设计进行试验研究并提取样本数据,采用径向基函数(RBF)神经网络建立工艺参数模型,训练网络以实现给定加工条件的工艺效果智能预测.检验结果表明该电火花线切割工艺效果的智能预测系统性能稳定、可靠性高,可在实际生产中推广应用.     

电火花线切割车削机床的研究及实现

介绍了数控电火花线切割车削机床的机械结构及利用旋转主轴进行的加工.电火花线切割车削机床利用数控线切割机床新增加的旋转轴,不仅可以加工大锥度的圆台,还可以加工形状复杂的空间曲面零件.为解决快走丝电火花线切割加工空间曲面的难题打下基础,具有较高的应用和推广价值.     

电火花线切割加工技术的现状和发展

一、概述 自1956年前苏联生产出第一台电火花线切割机床至今已有40多年。在此期间无论国外还是国内电火花线切割加工都经历了巨大的变化,从最初的靠模电火花线切割机床,到光电控制电火花线切     

新颖的Agiecut Evolution2型电火花线切割机床

在AGIE公司的电火花线切割机(WEDM)系列顶端的是Agiecut Evolution 2机床,它与公司其它的机床完全不同,采用了全封闭结构,没有单独的脉冲电源柜或者庞大的CNC控制柜和操作台,一切操作集中于安装在机床罩壳的穿孔面板上。在性能和外观上与过去的机床比有巨大差异。该公司认为,这不仅是一台新机床,而是开创了一套全新的WEDM系统。 Agiecut Evolution 2机床的成功正值该公司自持在经     

气体电介质在电火花线切割加工中的应用

本文介绍了电介质在电火花线切割中的作用,讨论了气体电介质在电火花线切割中的应用特点。并进行了加工实验,实验结果表明在气体中进行电火花线切割可有效的提高工件的加工质量和切割速度。     

一种面向机加工能力的公差反求方法

从全面考虑机床的加工能力、加工中心偏移等各种加工因素的角度出,提出了一种由机械加工能力反求公差的新方法,能较正确地反映零件加工的真实过程。最后给出实例并分析了其计算结果。     

一种基于模糊神经网络确定电火花加工条件的新方法

在电火花加工中,影响因素较多,难以确定最优加工条件。应用模糊神经网络确定电火花加工条件是一种新的尝试,它可以充分发挥模糊逻辑和神经网络的长处。为方便操作者决定粗加工最优加工条件,并提高表面加工效果和粗加工速度,本文提出了一种基于模糊神经网络自动确定和优化电火花成形加工中加工参数的方法。经实践证明,用该方法所确定的最优加工条件,能保证较高的粗加工速度,方便了操作者对加工条件的确定。     

复合运丝型电火花线切割加工参数分析与研究

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。     

高速走丝气中电火花线切割模具钢的研究

对高速走丝线切割机床进行了气中和液中的加工工艺对比分析。实验结果表明，采用气中切割加工工艺，可提高其加工工件的切割速度和表面质量。     

基于模糊理论、遗传算法和神经网络的切削参数混合智能优化

提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化与普通搜索方法的对比实例。     

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

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。     

润滑油智能分析系统中BP神经网络结构的设计

探讨了运用遗传算法,对润滑油添加剂分析系统中神经网络结构的设计,对不同结构的网络进行编码,每个码链对应一个网络结构,利用多种不同的初始连接权值分别对每个网络进行训练,利用误差函数确定适应度函数,利用交叉、变异等遗传操作算子对群体进行处理,从而得出最佳网络结构.     

面向现场加工的全液压驱动主轴水下钻孔特性建模与优化方法

针对现场摩擦叠焊修复加工中高速液压驱动主轴头在低速时钻孔效率低的问题,提出了一种全液压驱动主轴水下钻孔特性建模与离线优化方法。 通过多次实验获得钻孔数据,通过BP神经网络对数据进行拟合得到水下钻孔扭矩特性,并通过遗传算法寻优,得到了最优切削参数,该参数作为在线优化的初始输入。结果表明,通过该方法能够得到全液压驱动主轴的水下钻孔特性和最优切削参数,缩短了现场钻孔加工的在线优化时间,提高了钻孔加工效率。     

人工神经网络技术在数控加工误差控制中的应用

在介绍了人工神经网络模型特点的基础上,描述了采用BP算法的三层感知器神经网络模型的工作原理,及其在数控加工误差控制中的具体运用。