基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

硬车削零件表面粗糙度的影响因素及切削参数优化

本文对我公司生产的变速箱副箱减速齿轮热后车锥面的表面粗糙度影响因素进行分析,对零件表面粗糙度及加工零件数量统计,确定最优加工参数组合,提高刀具耐用度,保证零件表面质量。     

基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测

将人工神经网络引入磨削加工领域。针对BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部极小值以及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的进化神经网络预测模型。实验和仿真结果表明。基于进化计算的BP神经网络可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度较高，对提高外圆纵向磨削加工的自动化程度具有重要的意义。通过在线监测磨削拳数。所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。     

基于正交试验法的W-Fe-Ni合金车削表面粗糙度研究

运用正交试验法对W-Fe-Ni合金半球试件车削加工表面粗糙度进行了试验,并采用极差分析法分析了试验结果。结果表明,球形零件的加工表面粗糙度随进给量、切削深度的增大而增大,随切削速度的增大而减小,其中进给量是最主要的影响因素,其次为切削深度,切削速度的影响很小。     

基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法

利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。     

TensorFlow框架下的车削工件表面粗糙度预测方法

利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz.利用数控车床加工数据对神经网络进行训练,训练好的网络可以用来预测工件的表面粗糙...     

基于一种T-S网络修正算法的车削表面粗糙度预测技术

利用神经网络预测车削表面的粗糙度有利于改进车削过程的自动化程度,但神经网络输入数据的误差和网络自身的缺陷不可避免地给预测带来了误差.采用了一种基于T-S网络的技术,对原神经网络的输出进行了修正,能有效地减少预测误差.相关的试验不但证明了其有效性,而且还对网络结构和有关参数提出了建设性的建议,其结果对实践有重要的指导意义.     

液压阀芯超声切削表面粗糙度的试验与预测

采用聚晶立方氮化硼刀具对精密液压阀芯进行超声辅助车削试验,并建立基于反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,以及基于优化遗传算法的遗传算法-反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,对结果进行对比。结果表明,遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测精度高于反向传播神经网络预测模型的预测精度,且遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测结果与试验值的吻合性好于反向传播神经网络预测模型。     

基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法

针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法.获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-...     

PCD刀具几何参数对铝合金加工表面粗糙度的影响

文中研究了PCD刀具在不同的刀具几何参数下车削铝合金的加工表面粗糙度.分别改变刀具的前角、后角和刀尖圆弧半径3个几何参数做单因素切削试验,试验后利用表面轮廓仪测量工件的表面粗糙度,最后分析刀具几何参数对加工表面粗糙度的影响.     

提高芳纶纤维拉杆表面质量的车削工艺

通过合理选择刀具材料、优化刀具参数和切削用量,来提高芳纶纤维复合绝缘拉杆的车削加工的表面质量。     

工件表面粗糙度的在线测量技术

提出一种基于激光散射法的在线测量方法,以条形激光光束作为光源照射被测物表面,然后用配有高倍率镜头的工业相机采集散射光的图像,最后通过计算机数据处理得到表面粗糙度值.实验证明,该测量方法具有测量速度快、仪器结构简单、非接触且能直观显示被测工件的表面形貌等优点.     

Surface Roughness in Face Turning of Large-Diameter Parts

The roughness in face turning of large-diameter cylindrical parts is experimentally studied. Parts made of materials that differ in machinability are turned. Recommendations are made regarding the cutting conditions that ensure the elimination of buildup in the face turning of large-diameter parts.     

Influence of Vibration on Surface Roughness in Turning

Russian Engineering Research - Errors in machining and the relation between the final surface roughness and the vibration of the machining system (the lathe, the attachment, the tool, and the...     

超精密车削表面粗糙度的控制与优化

金刚石车削是利用高精度机床与锋利的单晶金刚石刀具加工出尺寸精度高、表面完整性好的零件的一种金属加工技术。用回归分析的方法，根据金刚石车削铝合金的实验结果可以建立表面粗糙度预测模型，这种方法能够以较少的实验次数获得大量的加工信息。在一定条件下，利用优化设计软件可以实现切削参数的优选，用优选得到的最优切削参数组合进行超精密加工，能够获得超光滑加工表面。     

基于激光散射光分布的表面粗糙度在线测量方法

介绍了基于光散射原理的激光测量装置非接触在线检测表面粗糙度。它利用半导体激光器为光源,CCD摄像头接收与表面粗糙度具有对应关系的散射光带,可同时得出表面粗糙度的值和试件表面纹理一致性的情况。并采取多种抗干扰措施,保证其可以对试件进行非接触在线检测。     

基于激光散射光分布的表面粗糙度在线测量方法

介绍了基于光散射原理的激光测量装置非接触在线检测表面粗糙度.它利用半导体激光器为光源,CCD摄像头接收与表面粗糙度具有对应关系的散射光带,可同时得出表面粗糙度的值和试件表面纹理一致性的关系.并采取多种抗干扰措施,保证其可以对试件进行非接触在线检测.     

影响超精密车削表面粗糙度几种主要因素分析

论述了影响超精密车削表面粗糙度的几种主要因素,详细分析了刀具几何形状、最小切削厚度、不规则的金属变形、切削用量、振动等因素对加工表面粗糙度的影响,为超精密车削加工表面质量的控制提供了依据。     

单点金刚石切削加工表面粗糙度的影响因素分析

本文研究了单点金刚石切削加工表面微观形貌形成机理,建立了圆弧刃金刚石刀具超精密加工表面微观形貌的理论模型,重点分析了主轴转速、进给量、刀尖圆弧半径和振动等因素对超精密加工表面粗糙度的影响。     

Development of Empirical Models for Surface Roughness Prediction in Finish Turning

Surface roughness plays an important role in product quality. This paper focuses on developing an empirical model for the prediction of surface roughness in finish turning. The model considers the following working parameters: workpiece hardness (material); feed; cutting tool point angle; depth of cut; spindle speed; and cutting time. One of the most important data mining techniques, nonlinear regression analysis with logarithmic data transformation, is applied in developing the empirical model. The values of surface roughness predicted by this model are then verified with extra experiments and compared with those from some of the representative models in the literature. Metal cutting experiments and statistical tests demonstrate that the model developed in this work produces smaller errors than those from some of the existing models and have a satisfactory goodness in both model construction and verification. Finally, further research directions are presented.