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基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化 总被引:2,自引:0,他引:2
建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。 相似文献
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铣削加工粗糙度的智能预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
吴德会 《计算机集成制造系统》2007,13(6):1137-1141
提出了一种基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度智能预测方法.首先进行了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的正交实验,再通过对主轴转速、进给速率和切削深度三因素,以及各因素之间交互三水平实验的数据分析,找出了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的一些规律.利用最小二乘支持向量机算法建立了铣削预测模型,通过该模型能在有限实验基础上利用工艺参数方便地得到粗糙度预测值.实际预测表明,在相同情况下,该模型构造速度比反向传播神经网络建模预测方法高2个~3个数量级,预测精度高10倍左右. 相似文献
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《制造技术与机床》2020,(7)
超精密加工是获得超光滑高质量工件表面的重要手段,其加工条件和工艺参数对超精密加工质量有重要影响。文章设计了振幅梯度变化的T形零件进行单晶金刚石超精密端面车削,获得了不同振动条件下的加工表面形貌,振动激烈的部位形貌刀痕深度大,呈一字形重叠,粗糙度大;离中心点较近的大部分中间区域振动最小,表面呈光滑镜面;过渡区域振动平缓些,表面会出现很多类似丘陵状或鱼鳞状的多边形。探索了超精密加工进给量、主轴转速及切削深度对加工表面质量的影响。结果表明随切削进给量的增加,表面粗糙度变大;随着主轴转速增大,表面粗糙度变小,但当主轴转速增大到一定值时,表面粗糙度反而有增大的趋势;随着切削深度的增加,表面粗糙度也变大,并且从工艺参数与表面粗糙度的关系示意图可以看出,切削深度对表面粗糙度的影响要小于进给量和主轴转速对其的影响。 相似文献
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