基于小波时间序列模型的磨加工尺寸预测技术研究

磨削加工是高精密零件的重要加工环节,且影响磨削工件尺寸精度的因素复杂。针对传统预测模型无法准确预测其趋势变化或预测效果较差,且预测精度不高这一问题,通过对磨加工过程进行分析,对尺寸预测技术的适用性进行研究,提出将小波变换与时间序列分析相结合的预测模型。通过实验验证小波时间序列模型预测平均误差不超过1μm,平均绝对误差MAE=0.105,均方根误差RMSE=0.185,平均绝对百分比误差MAPE=0.159,证明了基于小波时间序列模型的磨加工尺寸预测技术的精确性与可行性。     

基于灰色关联支持向量机的磨削尺寸精度预测模型研究

针对由于影响磨削工件尺寸精度因素复杂,传统预测模型无法准确预测其趋势变化,且预测精度低这一问题,提出了将灰色关联系统与支持向量机相结合的预测模型,灰色关联系统通过分析比对关联系数筛选出影响程度大的因素,并将对应的参数作为输入,以此建出支持向量机预测模型。通过实验验证经过交叉参数寻优优化参数后的模型预测平均误差小于2μm,平均相对误差为MRE=0.0065,均方根误差为MSE=0.0015,实验证明了基于灰色关联支持向量机模型的可行性与可行性。     

基于PSO-LSSVM的拉线棒腐蚀预测

根据鄂西某输电线路拉线塔的拉线棒腐蚀数据,通过灰色关联度算法分析了土壤因素与拉线棒腐蚀情况之间的相关性;应用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的关键参数进行优化;利用灰色关联度权重对有关数据进行处理,建立了PSO-LSSVM和考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM预测模型。实例计算表明,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM预测模型训练集所得结果的均方根误差下降了15.3%;预测集的均方根误差下降了35.71%。考虑灰色关联度权重后,PSO-LSSVM预测模型训练集和预测集的均方根误差进一步下降,分别减少了24.59%和20%。PSO-LSSVM用于拉线棒腐蚀预测具有较好的精度,考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM模型的预测精度更高。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

弹性磨抛轮加工硅片面形预测模型及试验验证

目的 为分析弹性磨抛轮磨削硅片面形精度变化的影响因素,优化加工参数以获得良好的磨削面形。 方法 通过建立考虑弹性磨抛轮转速、硅片转速、偏心距等参数的弹性磨抛轮磨粒运动轨迹模型,结合单颗磨粒切削深度,提出了弹性磨抛轮加工硅片的材料去除非均匀性预测方法,建立了基于弹性磨抛轮磨削硅片的面形预测模型,并通过不同转速比下的磨削试验验证了预测模型的准确性。结果 面形预测模型仿真出的面形与弹性磨抛轮加工试验后的硅片面形一致,均呈“凸”形,且PV值随转速比的增大而增大。转速比为1时,磨削后硅片面形PV值为0.54 μm,仿真模型计算出的PV值为0.49 μm,转速比为5时,磨削后硅片面形PV值为2.12 μm,仿真模型计算出的PV值为2.38 μm。结论 磨削试验面形PV值与模型计算面形PV值的预测误差小于13%,建立的面形预测模型能够成功预测硅片的面形规律,可以分析加工参数对硅片面形的影响规律。由面形预测模型分析可知,转速比对硅片面形精度有影响,且随着转速比的增加,硅片面形不断恶化,因此在实际加工中,应选择较小的转速比进行加工,以获得更优的硅片面形精度。     

基于长短时记忆网络的磨削在线预测与补调北大核心

为解决在线测量时误差判断滞后及补调延迟的问题,利用长短时记忆网络对在线测量加工的尺寸进行预测,并根据预测值对误差进行补调。通过神经网络实时预测磨削尺寸,当预测值大于理论边界时调整工艺参数,避免了误差累积。设计并进行了基于长短时记忆网络的在线测量磨削加工实验,并通过实验结果对输入张量的维度与预测精度之间的关系进行分析。结果表明,长短时记忆网络能够准确预测磨削尺寸序列,且具有较好的普适性。利用实验结果进行小批量加工,统计分析表明,使用神经网络进行磨削在线预测及补调,加工精确度显著提高。     

氮化硅陶瓷磨削表面质量的建模与预测

目的提升氮化硅陶瓷加工质量和效率,提高粗糙度模型预测精度。方法提出塑性与塑-脆性去除转变临界切深hc1和塑-脆性与脆性转变临界切深hc2,然后对原有模型进行修正,并引入塑性去除粗糙度修正系数φ1、τ1和塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2、τ2,建立基于不同去除方式的粗糙度Ra预测模型,后通过磨削实验对系数进行求解,并得出磨削参数对粗糙度和表面形貌的影响。结果塑性去除粗糙度修正系数φ1=5.872×10^-6、τ1=0.1094,塑-脆性去除粗糙度修正系数φ2=1.299×10^-5、τ^2=0.1582。砂轮线速度vs由30 m/s增大到50 m/s,粗糙度Ra由0.366μm减小到0.266μm,去除方式由脆性断裂向塑性变形转变,表面质量变好。磨削深度ap由5μm增大到45μm,粗糙度Ra由0.252μm增大到0.345μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。工件进给速度vw由1000 mm/min增大到9000 mm/min,粗糙度Ra由0.227μm增大到0.572μm,去除方式由塑性变形向脆性断裂转变,表面质量变差。模型预测值与实验值的相对误差δ在2.1%~8%之间。结论在加工中应控制磨削深度和工件进给速度,适当提高砂轮线速度,以保证加工精度和效率。基于不同去除方式的粗糙度预测模型,可较为精准地预测实际加工情况。     

柱形动压气浮轴承马达轴精密磨削加工工艺研究

针对GT35动压马达轴精密加工精度难以保证、效率低、成本高的难题,开展马达轴精密磨削加工工艺研究。通过开展不同结合剂,不同粒度、浓度的金刚石砂轮磨削对比试验,研究不同砂轮参数对工件形状精度、表面质量、比磨削能等的影响规律,设计超硬磨料砂轮;通过正交试验,确定影响轴精密磨削表面粗糙度、圆度、圆柱度的最优工艺参数;采用最优磨削参数对20件马达轴开展了磨削加工验证试验。研究得到:当工件转速304 r/min、进给速度0.003m/min、进给量1μm时,获得最优的马达轴圆度0.11μm、圆柱度0.34μm、粗糙度Ra0.041μm的合格工件。     

基于支持向量机的远程磨加工报警系统的研究

针对磨削加工中对加工尺寸误差超出预设值范围时报警的需求,基于交叉验证参数寻优与支持向量机(SVM)算法结合组态软件提出了一种远程磨加工报警系统,该系统对工件尺寸实时预测,并且当工件尺寸超出预设值范围时通过组态软件将报警信息传输到监控界面,防止由于进给速度不均匀而影响工件的磨削质量或导致工件最终加工尺寸受到影响。通过实验验证经过交叉参数寻优优化参数后的模型预测平均误差小于2mm,MRE=0.0070,MSE=0.0020,实验证明基于支持向量机模型的合理性与可行性,为建立报警系统提供了理论基础。     

磨削智能预测控制系统研究

建立了一种智能预测控制系统。该系统根据各磨削阶段的特点,在不同阶段分别采用不同的优化控制策略：粗磨阶段,采用在烧伤极限内大进给和变速磨削优化策略;精磨阶段,采用由神经网络预测、模糊逻辑控制的工件尺寸智能优化方法;光磨阶段,采用工件表面粗糙度模糊神经网络预测辨识控制方法。基于神经网络的专家系统,提供各阶段初始磨削加工参数。实验结果表明,该系统在外圆磨削加工中适应性强,可极大地提高磨削质量和效率。     

机床热误差非线性组合预测模型研究

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。     

SiC陶瓷非球面磨削工艺实验研究

为了研究磨削工艺参数对SiC材料磨削质量的影响规律,利用DMG铣磨加工中心做了SiC陶瓷平面磨削工艺实验,分析研究了包括主轴转速、磨削深度、进给速度在内的磨削工艺参数对工件表面粗糙度的影响。结果表明:工件表面粗糙度随着主轴转速的增加而减小,随着磨削深度和进给速度的增加而增加。在粗糙度工艺试验的基础上,以表面粗糙度最小为目标优选一组磨削工艺参数,进行了小口径SiC陶瓷非球面磨削实验,获得了较低的表面粗糙度值(0.5150μm)和较小的面形精度误差(4.668μm)。     

外圆高速磨削颤振可靠性研究

磨削颤振严重影响了加工精度和表面质量，以外圆高速磨削为研究对象，基于再生颤振机理，建立了工件-砂轮动力学模型，求解了理论临界磨削深度，并绘制了稳定性叶瓣图；考虑动力学参数的不确定性，建立了磨削加工系统可靠性模型，采用改进一次二阶矩法求解磨削深度的可靠性；通过模态试验获得系统频响函数，并计算了磨削颤振可靠度；最后，选取15种工况开展颤振可靠性磨削试验，并通过工件表面振纹对颤振进行辨识。结果表明稳定性叶瓣图预测结果可能存在误差，利用磨削颤振可靠度对其评判，可提高预测结果的准确性。     

ZrO_2陶瓷平面磨削力仿真分析与实验研究

研究工程陶瓷磨削参数对磨削力的影响,参数有金刚石砂轮线速度、磨削深度及工件进给速度,提高陶瓷加工效率和加工精度。以金刚石砂轮平面磨削ZrO_2陶瓷为例,通过正交实验法设计多组关于金刚石砂轮线速度、磨削深度和工件进给速度的磨削组合参数,利用平面测力仪测量不同磨削参数下的磨削力。同时,运用ABAQUS建立单颗金刚石磨粒磨削ZrO_2陶瓷的有限元模型,分析磨粒磨削陶瓷过程,将实验结果与仿真结果进行对比分析。金刚石砂轮线速度由30m/s增大到50m/s时,磨削力逐渐减小;平面磨削深度由5μm增大到15μm,磨削力逐渐增大;工件随着进给速度的增加,磨削力逐渐增大;实验结果与仿真结果基本一致。影响法向磨削力最大的因素是磨削深度,当平面磨削深度增大,法向磨削力也随之增大;砂轮线速度对切向磨削力的影响最大,随着线速度的增大,切向磨削力增大。研究结果对于提高工程陶瓷加工效率,改进加工质量具有重要的促进作用。     

基于STM32的嵌入式磨加工主动量仪的研究

磨加工主动测量控制仪已广泛运用到磨削加工中,提高了磨削加工的精度和自动化水平。针对主动量仪存在的数码管显示、界面不直观、功能单一、精度低、成本高等问题,提出一种基于STM32的嵌入式磨加工主动量仪。建立基于STM32主控芯片和信号电路的硬件系统,运用模块化设计方法实现软件系统的开发,完成人机交互界面的设计。利用数字滤波、断续表面差值修正法、尺寸预报模型等数据处理技术,实现磨加工主动量仪的测量与控制功能。通过磨削加工实验验证了该主动量仪的可行性,该嵌入式磨加工主动量仪对提高磨削加工自动化程度有一定的积极作用。     

工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度研究

研究工程陶瓷内圆磨削表面粗糙度的影响因素。利用氮化硅陶瓷内圆磨削正交试验,分析了砂轮线速度、工件线速度与磨削深度对表面粗糙度的影响,并在此基础上进行了砂轮粒度单一因素影响试验,采用泰勒粗糙度测量仪测得了加工表面粗糙度从0.2646μm~0.5424μm的一系列磨削表面,分析试验结果建立了氮化硅陶瓷内圆磨削表面粗糙度经验公式预测模型。由试验结果得到表面粗糙度随砂轮粒度号的增大、砂轮线速度的提高及工件线速度的降低而减小,随磨削深度的增加整体上呈变大趋势,且砂轮线速度的影响较大,工件线速度次之,磨削深度的改变对表面粗糙度的影响作用不是很明显。经F检验表明预测模型具有较好的预测效果,最大相对误差为10.23%,为实际加工合理选择磨削参数提供了试验依据和参考。     

面向电主轴热误差预测建模分析的改进IGWO-LSTM算法

针对电主轴复杂运行工况下的热误差建模问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的LSTM神经网络参数预测模型IGWO-LSTM。通过对灰狼算法收敛因子a计算方法进行优化来提高算法寻优性能;通过IGWO算法的适应度函数与LSTM隐含层节点数组成的IGWO-LSTM闭环系统对电主轴热误差预测模型进行训练和预测,避免陷入局部最优,同时提升模型预测精度。为了验证该算法性能,将它与改进前的算法进行对比,通过求取平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差对这两种神经网络进行评价,结果显示：文中算法的3种指标均优于改进前的LSTM模型,具有更好的热误差预测准确性和全局搜索能力。     

数控机床热误差建模及预测方法分析

热误差作为制约数控机床加工精度的关键因素,在重型数控机床上表现得尤为明显。以重型落地镗铣床为例,根据热误差测量试验数据,分析重型数控机床温度场特性,并基于兼顾相关系数和欧式距离的系统聚类准则,对温度测点系统进行优化,以减小温度测点间共线性。通过优化温度测点,采用多元线性回归分析,建立重型数控机床热误差预测模型。由现场试验可知,建立的热误差预测模型可将均方根误差控制在10μm以内,有效地提高了热误差预测精度。     

磨削硬化深度预测

磨削硬化是利用磨削过程中产生的热、机械复合作用直接对工件进行表面淬火的新工艺。通过建立磨削温度三维分析模型和热金属效应分析,实现磨削硬化加工工件硬度的预测。基于瞬时温度分布和运动非稳定三维热传导微分方程,并考虑砂轮与工件及冷却液与工件交互作用时热传导情况和材料本身的热扩散,建立了磨削温度三维分析预测模型,结合对加工过程奥氏体相位比例的计算及珍珠岩、残余奥氏体和马氏体的转变等热冶金效应分析,得出磨削硬化加工后硬化深度,实现随加工参数变化的硬化深度分布预测。将此模型与有限元模型进行对比,并通过实验进行了验证。     

微小振动影响超精密非球面加工精度的研究

超精密磨削已广泛应用于轴对称非球面光学元件及硬脆材料的加工，加工过程中砂轮的不平衡量和机床主轴引起的振动直接影响工件表面精度及粗糙度。为了适应非球面工件超精密加工的要求，本文通过分析加工过程中产生的振动现象，建立磨削中振动引起工件表面轮廓误差的数学模型，研究主轴转速变化及磨削加工参数对工件表面精度的影响；通过建立工件与砂轮之间的运动关系，得出砂轮的振幅、频率及加工速度的变化对工件表面精度的影响条件。研究结果表明：选择合理的加工参数能降低工件表面波纹度，提高工件的表面精度。