基于RBF神经网络的磨削表面粗糙度预测模型

工件表面粗糙度是反映表面完整性指标中极为重要的一个参数,也是衡量磨削加工质量的重要因素之一,准确地预测磨削表面粗糙度对于快速合理地选择磨削加工工艺参数具有重要意义。通过开展实际磨削实验获得磨削加工数据,对获取的样本数据进行归一化处理以适应RBF神经网络的学习。同时采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,最终建立了基于径向基函数神经网络的磨削表面粗糙度预测模型,并利用MATLAB进行仿真预测。仿真结果表明:该预测模型准确率很高,能为表面粗糙度预测研究提供可靠数据。     

砂带磨削表面粗糙度的研究

本文讨论了砂带磨削中磨削参数对磨削表面粗糙度的影响,提出了合理选择砂带以及磨削参数的依据。     

基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测

轧辊磨削精度和表面质量主要指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素。在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,在加工过程中辨识表面粗糙度,保证了轧辊磨削质量的同时也提高轧辊磨削的生产率。     

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。     

基于砂带磨削的铝合金磨削力和表面粗糙度的研究

建立了采用人工神经网络方法预测砂带磨削铝合金时磨削力和磨削表面粗糙度的分析模型.此模型可精确地描述砂带线速度、进给速度以及磨削深度对磨削力和磨削表面粗糙度的影响,实现了砂带磨削铝合金时磨削参数的优化.并可利用有限的试验数据得出整个工作范围内磨削力和表面粗糙度的预测值,大量减少了试验次数.     

结合CSSA-BP神经网络的砂带磨抛表面粗糙度预测研究

镍基合金在航空涡轮机、压气机的叶片制造中广泛应用,提升其加工效率与质量是行业热点。为实现航发叶片恒力磨抛的表面粗糙度准确预测,提出一种基于改进麻雀搜索算法（CSSA）优化BP神经网络的预测模型,开展机器人砂带磨抛工艺参数预测研究。选取4个主要影响因素为变量进行正交试验和极差分析;利用BP神经网络建立表面粗糙度预测模型,引入Tent混沌映射和种群多样性变异,进行麻雀搜索算法的改进,再通过CSSA对预测模型进行优化。结果表明：优化后的粗糙度预测误差降低了85.9%,相比优化前提升明显,可准确预测所输入工艺参数对应的粗糙度值。     

一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度预测与控制方法

研究了一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度智能预测及控制的方法,轧辊磨削精度和表面质量指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素.提出的基于模糊神经网络的轧辊磨表面粗糙度智能预测方法对于在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,对于如何在加工过程中辨识表面粗糙度及时作出砂轮动作的调整,保证轧辊磨削质量有重要意义.同时由于可以实现砂轮表面粗糙度的在线控制与调整,提高了轧辊磨削的生产率.     

砂带磨削表面粗糙度理论预测及灵敏度分析

目的 以钢化玻璃磨边为研究对象,建立金刚石砂带磨削表面粗糙度理论预测模型,并分析粗糙度对各工艺因素的灵敏度。方法 首先,采用多因素线性回归分析建立了关于磨削工艺参数的粗糙度理论预测模型;其次,通过正交试验研究了磨削压力、砂带线速度和砂带张紧力对粗糙度和材料去除率的影响大小,并得到了工艺参数的优水平组合;再次,根据正交试验结果计算了粗糙度理论预测模型的数学表达式,同时,建立了灵敏度模型来进行工艺因素的灵敏度分析和工艺参数的区间优化;最后,利用随机试验验证了粗糙度理论预测模型的准确性。结果 极差分析可知,RA（0.137）?RC（0.068）?RB（0.016）,MC（6.828）?MA（5.228）?MB（1.784）,磨削工艺参数的优水平组合为A2B3C3。电镀金刚石砂带磨削表面粗糙度理论预测模型的表达式为 。各工艺参数的优选区间为：磨削压力10~20 N,线速度15~30 m/s,张紧力40~60 N。随机试验可得,粗糙度理论预测模型的相对误差大小维持在5.5%~10%。结论 关于工艺因素对磨削质量的影响,磨削压力最大,砂带张紧力次之,砂带线速度最小。关于工艺因素对材料去除率的影响,砂带张紧力最大,磨削压力次之,砂带线速度最小。磨削压力为18 N、砂带线速度为30 m/s、砂带张紧力为55 N时,磨削表面质量最好,且材料去除率较高。试验参数范围内,粗糙度对磨削压力的灵敏度随磨削压力的增加而下降,对砂带线速度和砂带张紧力的灵敏度随着二者的增加而增加。15组随机试验表明,粗糙度理论预测模型具有较高的可靠性和准确性。     

砂带外圆纵磨表面粗糙度的试验研究

砂带磨削中,表面粗糙度是被磨工件表面质量的一个重要的技术指标。为了获得较低的表面粗糙度,特别是在要求获得尽可能高的磨抛效率时,必须选择适当的磨削条件和相应的配套技术。本文在大量试验的基础上,系统分析了各种磨削条件对表面粗糙度影响的规律,并对优化条件进行了探讨,通过生产验证,证明效果良好。     

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...     

基于神经网络的磨削工艺参数智能预测模型

磨削参数的合理选择对于磨削加工过程有着重要的影响,将人工智能运用到磨削工艺参数的选择过程中是现代发展的一个新趋势.在分析现有的智能算法后,提出了一种利用BP神经网络模型来确定磨削参数的方法.在该方法中综合考虑影响磨削加工的因素,把它们列为神经网络系统的输入参数,并对输入参数进行编码;同时也对输出参数(砂轮速度、工件速度、磨削深度、磨削进给速度)进行了归一化处理以适应神经网络的学习.采用循环算法比较得出隐层的最优神经元个数,从而最终建立了磨削参数智能预测模型,并利用Matlab进行仿真预测,仿真结果表明该预测模型准确率很高,能为磨削参数的选择提供可靠数据.     

基于进化神经网络的磁粒研磨表面粗糙度预测方法研究

目的 为实现磁粒研磨光整加工的表面粗糙度精准预测,提出一种遗传算法优化表面粗糙度BP神经网络的预测模型.方法 将表面粗糙度作为预测的目标,影响磁粒研磨5052铝合金管内表面粗糙度的五个主要工艺参数作为神经网络的输入.合理设计正交试验,得到不同工艺参数配置下的表面粗糙度值,将其作为神经网络的输出.通过建立非线性预测模型,对比遗传算法优化后和传统BP神经网络的均方差与仿真时间,分析优化前后表面粗糙度的预测效果.结果 通过试验数据建立了结构为5-11-1的神经网络,进化BP神经网络预测模型均方差为0.044,建模仿真时间为0.187 s,其平均相对误差率为13.2％.传统的BP神经网络预测模型均方差为0.231,建模仿真时间为1.840 s.结论 通过遗传算法优化后的BP神经网络均方差更小,建模仿真时间更短,进化BP神经网络可以实现更为精准的预测,同时能够极大地避免传统BP神经网络易陷入局部极小值的弊端.     

安全阀关闭件研磨修复粗糙度预测与实验研究

目的优化安全阀关闭件研磨工艺参数,提高安全阀密封面研磨质量。方法采用Al2O3砂纸为磨具,通过正交试验研究了磨粒细度、研磨时间、研磨转速、研磨压力对阀座和阀瓣表面粗糙度的影响规律。采用粗糙度测量仪对阀座和阀瓣的表面粗糙度进行检测,初步获得了较好的研磨工艺参数。采用MATLAB中BP神经网络解决非线性映射逼近问题,建立表面粗糙度预测模型,分析安全阀研磨工艺实验得来的16组真实样本数据,并对不同工艺参数下的粗糙度进行预测。结果通过正交试验可以初步获得较好的研磨工艺参数,分别是:磨粒细度1500目、研磨压力100 N、研磨转速100 r/min、研磨时间10 min。进一步设计更全面的正交试验,验证粗糙度模型的预测结果,得到最好的研磨方案是:砂纸细度1500目、研磨压力120 N、研磨转速80 r/min、研磨时间12 min。结论粗糙度预测模型能够很好地预测表面粗糙度,并得到最佳工艺参数,表面粗糙度可以降低到0.074μm,有效地提高了研磨质量。     

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.     

基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究

目的 研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法 对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果 发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056 098,平均误差为0.022 277,而BP方法的最大误差为0.074 947,平均误差为0.036 578。结论 环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

铝箔轧辊磨削和表面粗糙度

阐述了轧辊磨削参数和轧辊表面粗糙度的关系,为选定轧辊磨削参数提供了借鉴。