基于BP神经网络的机器人砂带磨削表面粗糙度研究

为提高机器人砂带磨削工件表面粗糙度的预测精度,采用基于BP神经网络方法进行研究,进行机器人砂带磨削铝合金板材试验,基于试验结果采用BP神经网络建立各工艺参数与工件表面粗糙度之间的预测模型。对该模型进行仿真预测,并通过试验验证该模型的预测精度。结果表明该模型预测精度高,可以预测不同工艺参数磨削后的工件表面粗糙度,实现了机器人砂带磨削铝合金板材工艺参数的优化。     

基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化

通过低膨胀微晶玻璃点磨削实验,测试了加工表面粗糙度、表面硬度,分析了实验数据变化趋势。通过最小二乘拟合,建立了关于粗糙度、表面硬度的一元数值模型,并将模型预测值与实验值进行了比较,以验证模型的精确性,结果表明模型具有较高的精度。根据正交实验结果,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立了粗糙度、表面硬度的多元数值模型并以此作为目标函数,以表面硬度最大和表面粗糙度最小作为优化目标,基于遗传算法进行了工艺参数的双目标优化,获得了一组点磨削工艺参数的最优解范围,实验验证结果表明优化结果是合理的。     

表面粗糙度模糊神经网络在线辨识模型

为解决零件加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于模糊神经网络的零件表面粗糙度在线辨识方法,并以外圆纵向磨削为例,建立表面粗糙度模糊神经网络在线辨识模型.首先研究前人建立的外圆纵向磨削零件表面粗糙度理论公式及经验公式,得出加工中的工件速度、砂轮速度、磨削深度和纵向进给量对零件表面粗糙度有直接影响,并进一步提出以在线测得的加工中工件与砂轮的速度比、磨削深度和纵向进给量作为零件表面粗糙度辨识模型的输入.由于加工过程极其复杂,无法建立加工中零件表面粗糙度与加工参数之间的精确数学模型,故将模糊神经网络引入建模过程中.同时,由于加工中零件表面粗糙度的对数与加工参数的对数存在线性关系,故模型中采用了T-S型模糊推理.此模型应用于实际磨削加工中,建模型精度可达97%,这进一步证明此在线辨识方法的可行性.     

基于最小二乘支持向量机的外圆磨削表面粗糙度预测系统

为解决磨削加工中影响因素多,难以实现自动化加工的困难,对磨削系统的表面粗糙度预测系统进行了研究。在分析目前常用预测方法的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。该模型采用等式约束,把原来求解一个二次规划问题转化成求解一个线性方程组,方法简单且有效。比较实验显示,该方法响应时间快、测量精度高,测量精度误差比BP神经网络预测方法小4%,比进化神经网络(BP+GA)预测方法小1.3%,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。将其应用于外圆纵向磨削智能系统中,实时计算预测值与给定粗糙度的差值,引导磨削专家系统修正磨削参数,实现智能控制,取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的面齿轮齿面粗糙度研究

以面齿轮齿面粗糙度为研究对象,考虑到影响其磨削表面粗糙度R_a的因素很多且不明确,运用BP神经网络原理构造预测粗糙度的数学模型,通过对比模型预测值与试验值验证预测模型的精度,结果表明此模型可精确地描述砂轮转速、工件进给速度和磨削深度对面齿轮磨削加工表面粗糙度的影响。实验验证,BP神经网络模型的预测精度较高,可获得最大相对误差为9.1%的高精度预测结果。     

基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测

表面粗糙度是评价磨削加工质量的重要指标,表面粗糙度预测是实现表面粗糙度在线控制的前提。针对现有神经网络方法在预测外圆纵向磨削表面粗糙度方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测方法。在分析了影响外圆纵向磨削表面粗糙度预测主要因素的基础上,建立了基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度。     

基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型

针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。     

WC-10Co4Cr涂层高速磨削表面粗糙度预测研究

为了优选WC-10Co4Cr高速磨削参数,实现高精度加工,满足实际生产的迫切需求,研究了一种基于响应曲面法的表面粗糙度预测方法。从高速磨削工艺系统特点出发,给出面向固定工艺系统的WC-10Co4Cr高速磨削表面粗糙度预测原理。结合正交试验数据,建立表面粗糙度预测模型。运用方差分析方法,检验预测模型的拟合度。以活塞杆再制造过程中的磨削加工为例,应用上述预测模型和BP神经网络分别进行了表面粗糙度预测,并同实际加工结果进行比较。结果表明,研究的表面粗糙度预测结果与实际加工结果之间相差0.02μm,BP神经网络预测结果与实际加工结果之间相差0.04μm,证明所提出的表面粗糙度预测方法是有效的,更加满足了实际生产的需求,为WC-10Co4Cr高速磨削参数优化、高精度加工提供了技术支持。     

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PSO算法改进BP神经网络的氟金云母点磨削工艺参数优化

通过氟金云母的高速点磨削试验,测试了加工表面硬度和表面粗糙度,分析了表面硬度和表面粗糙度随工艺参数的变化规律。基于单因素试验值和PSO算法改进的BP神经网络,利用最小二乘拟合,建立了氟金云母点磨削表面硬度和表面粗糙度关于各工艺参数的一元模型,以相关系数检验模型,证明模型具有较高可靠性。分析一元模型,提出表面硬度和表面粗糙度分别关于工艺参数的多元模型。基于正交试验值和PSO算法,对模型进行优化求解,并通过试验证明了模型具有较高可靠性。利用PSO算法对两个多元模型进行双目标优化,求解得到一组较为合理的工艺参数值。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于插值法的计量泵流量控制算法研究

针对目前国产计量泵实际流量显示不直观、计量精度低等问题,分别用分段插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值4种算法,对不同压力下多种型号的计量泵实际流量和频率之间的关系进行了理论研究,并用线性回归分析法对所得计算结果进行了分析。分析结果表明,分段插值算法所得标准误差最小,残差图中的离散性最明显,置信区间最小,更真实的反映了实际流量和频率的关系,可大大提高计量泵的计量精度,适合用作计量泵控制器流量控制算法。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。