超声滚挤压轴承套圈表面粗糙度响应曲面预测模型

为了降低轴承套圈表面粗糙度,对轴承套圈进行超声滚挤压加工试验研究,选取工件转速、工具头进给速度、预挤压力3个加工参数,采用单因素法分别研究各参数对轴承套圈表面粗糙度的影响规律。结果表明,预挤压力对试样表面粗糙度的影响最大,工件转速对试样表面粗糙度的影响次之,进给速度对试样表面粗糙度的影响较小。采用二阶响应曲面的方法,建立超声滚挤压3个加工参数与表面粗糙度之间的预测模型,并验证了模型的准确性;根据极值必要条件对轴承套圈表面粗糙度预测模型进行分析,确定了超声滚挤压加工最优加工参数,得出试验值与预测值之间的误差为2.32%。     

超声滚挤压轴承套圈表面残余应力预测模型建立

为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型。通过对三种预测模型进行对比分析,结果表明,轴承套圈表面残余应力预测模型预测精度由高到低依次是GA-BP、改进BP神经网络预测模型、传统BP神经网络预测模型;且GA-BP所建立的轴承套圈表面残余应力的预测模型的平均误差控制在2.58%,因此该预测模型可以进行不同参数下电轴承套圈表面残余应力的预测。     

超声滚挤压轴承套圈的表层性能预测模型建立及工艺参数优化

采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向基(RBF)神经网络预测模型,并采用方差分析法和田口算法分析了工艺参数对表层性能(表面粗糙度、残余应力和硬度)影响的显著性,获取了表层性能的3组最优工艺参数组合,并利用试验和预测模型对最优参数组合进行了验证。结果表明:最优参数组合比正交试验结果中的最大残余压应力和硬度分别增加了0.59%和4.09%,比正交试验结果中的最小表面粗糙度减小了12.9%。     

轴承套圈表面超声滚挤压加工硬化模型

为了提高轴承表层性能,获得较好的表面硬度,对超声滚挤压加工强化处理后的轴承套圈进行显微硬度测试,研究静压力、工件转速、进给量3个主要加工参数对轴承试样表面层硬度、硬化层深度的影响规律,建立了超声滚挤压轴承套圈表面加工硬化回归模型,并验证了模型的准确性。研究结果表明,轴承套圈表面硬化层深度可达250μm,表面硬度随静压力的增大而增大,随进给量的增大而减小,随转速的增大先增大后减小;其中静压力对硬度和硬化层深度的影响最大,进给量次之,转速影响相对较小;使用所建立的表面硬度模型进行预测的结果与试验结果最大误差为1. 29%,说明该模型可用于不同工艺参数下轴承套圈表面硬度的预测和优化。     

超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数敏感性研究

为了确定给定范围内的超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数的最优区间,以42CrMo钢风电轴承材料试样为研究对象,开展超声滚挤压表面粗糙度试验,基于试验结果构建表面粗糙度指数函数预测模型,分析加工参数对表面粗糙度及其灵敏度的影响,确定加工参数的稳定域和非稳定域,优选出最佳的超声滚挤压42CrMo钢表面粗糙度加工参数区...     

基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究

针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题，采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型，并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究，试验结果表明该模型可用于滚挤压加工表面质量的预测。     

超声滚挤压轴承套圈表层残余应力模型

通过超声滚挤压强化试验,检测了不同工艺参数下残余应力的数据,分析了轴承套圈表层残余应力的变化规律,探究了超声滚挤压工艺参数对轴承套圈表层残余应力的影响,建立了超声滚挤压残余应力的回归模型并验证了其可靠性。研究结果表明,超声滚挤压强化后试样表层残余应力为压应力,残余压应力随进给量和主轴转速的增大而减小,随静压力的增大均呈增大趋势,且随着静压力的增大,残余压应力峰值点由表层向基体方向移动;所建立的超声滚挤压残余应力回归模型的最大相对误差为3. 78%,可以对不同超声滚挤压工艺参数的残余应力进行预测及工艺参数优化。     

基于粒子群算法的超声滚挤压工艺参数多目标优化

为提高薄壁轴承套圈表层性能,延长其使用寿命,以42CrMo材料为研究对象,基于4因素5水平正交试验,采用逐步回归法分别建立表面粗糙度、表层残余应力和加工硬化程度预测模型。为获取较优的42CrMo材料表层性能,运用粒子群算法对工艺参数进行多目标优化,并对优化模型进行试验验证。结果表明,迭代次数为200次的优化效果最好,优化后的42CrMo材料超声滚挤压加工表面粗糙度、加工硬化程度和残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在10%以内,所建立的多目标优化模型具有较高的精度和应用价值,可实现对超声滚挤压工艺参数的优化,用于指导实际生产加工。     

滚锥轴承套圈滚道超精研工艺参数的选择

高速铁路的发展,对与之配套的铁路轴承提出了更高的要求,需进一步提高滚锥轴承的寿命,降低振动与噪声。通过对滚锥轴承套圈滚道终加工采用的超精研磨机理和超精研磨加工原理的分析,对滚锥轴承套圈滚道超精加工油石参数进行试验研究,选择出滚锥轴承套圈滚道超精加工合理工艺参数,从而有效的降低了滚锥轴承滚道表面粗糙度,提高了滚锥轴承滚道表面质量,取得了较好的效果。     

基于综合满意度函数的超声滚挤压加工参数优化

为提高轴承套圈表层性能，以42CrMo为研究对象，以表面粗糙度、残余应力及加工硬化程度为优化目标，以转速、进给速度、振幅和静压力为主要加工参数，进行了超声滚挤压正交试验。基于传统响应曲面函数，引入了熵权理论和满意度函数，构建了改进的响应曲面-满意度函数模型。通过降阶梯度法对模型进行优化得到最优加工参数组合，并与传统响应曲面优化结果进行金相组织对比分析。结果表明，改进的响应曲面-满意度函数的表层性能的综合满意度分别为0.75299、0.53618和0.74813,表明建立的模型稳健可靠。最优加工参数水平为转速355 r·min^-1,进给速度24 mm·min^-1,振幅24μm,静压力150 N。采用改进响应曲面-满意度函数优化参数加工的表面粗糙度降低、残余应力和硬度提高，表面晶粒细化程度较为明显，证明了优化结果的精确性。     

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。     

用“正交试验法”优化精超滚锥轴承滚道的工艺参数

高速铁路的发展,对与之配套的铁路轴承提出了更高的要求,需进一步提高滚锥轴承的寿命,降低振动和噪声.通过采用“正交试验法”对滚锥轴承套圈滚道精超工艺参数进行试验研究,选择出精超滚锥轴承套圈滚道的合理工艺参数,从而有效降低了滚锥轴承滚道表面粗糙度,提高了滚锥轴承滚道表面质量,取得了较好的效果.     

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。     

基于MOABC算法的超声滚挤压轴承套圈工艺参数优化

为找到超声滚挤压轴承套圈时加工参数的优化控制范围，通过设计正交试验，分析了加工参数对轴承套圈各表层性能的影响规律。建立了指数回归和二阶响应回归方程的预测模型，并验证了其准确性。通过MOABC算法对预测模型进行优化，得到最优的加工参数域及表层性能参数域。结果表明，加工参数对表面粗糙度的影响为转速>静压力>进给速度>振幅；对残余压应力影响的显著性为振幅>转速>静压力>进给速度；对硬度影响的显著性为振幅>静压力>进给速度>转速。通过试验值与预测值的对比，指数回归预测模型的误差均小于二阶响应回归。最后得到最优加工参数域：转速[280,350] r·min^-1、进给速度[14,20] mm·min^-1、振幅[20,25]μm、静压力[470,600] N;最优表层性能参数域：表面粗糙度[0.486,0.548]μm、残余压应力[910,1025] MPa、硬度[711,717] HV。     

纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削（OG）及纵-扭超声磨削（L-TUG）材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解。结果表明：在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小。BP神经网络模型预测误差在1.070%~9.396%内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测。     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

42CrMo钢超声滚挤压表面硬度有限元分析及参数优化

为了提高42CrMo钢零件的耐腐蚀性和抗疲劳性，基于ABAQUS建立了超声滚挤压有限元仿真模型，通过单因素试验和响应曲面法，分析了工艺参数对42CrMo钢表面硬度的作用规律和影响程度，同时对所建立的二阶响应曲面模型进行了显著性检验和工艺参数优化。结果表明，42CrMo钢的表面硬度随转速和进给速度的提高呈现先增加后下降的趋势，随着振幅和静压力的增大而增大。由响应曲面分析可知，振幅对表面硬度的影响最大，优化得到最优工艺参数组合为：转速为418 r·min^-1、进给速度为15 mm·min^-1、振幅为25μm、静压力为600 N。对优化结果进行超声滚挤压试验，将仿真优化结果和试验结果进行对比，误差在5%以内，验证了超声滚挤压仿真模拟对42CrMo钢的表面硬度进行预测的可行性。     

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.     

径向基函数神经网络在复合材料滚压加工中的应用

文章以滚压速度、进给量、滚压力、滚压次数为输入参数,建立了对表面粗糙度进行预测的径向基函数神经网络模型,利用该模型对高硅铝合金基复合材料的已加工表面粗糙度进行了预测.结果表明,预测值可达到满意的精度要求,对7组样本进行预测时最大相对误差不超过12%,且表面粗糙度值越大,模型的预测效果越明显;模型的学习速度和精度均优于传统的BP神经网络.此外,利用所建立的模型对滚压工艺参数进行了优化,得出了工艺参数的最佳范围.     

风电轴承套圈超声滚压强化残余应力形成规律分析

为提高风电轴承套圈的疲劳强度,以风电轴承套圈为研究对象,选取超声滚压强化的静压力、振幅、工件转速和进给速度为主要工艺参数,进行风电轴承套圈的超声滚压强化试验研究。分析了不同工艺参数强化后的表面残余应力变化规律。结果表明:静压力对超声滚压强化表面残余应力值影响最大,较大的振幅对静压力作用效果有显著增强,工件转速与进给速度对残余应力值的影响具有一定交互关系,且一定范围内低转速高进给速度能预置更大的残余应力。所建立的响应面模型拟合度可达94. 84%,单因素最大相对误差6. 88%,可作为强化后风电轴承套圈表面残余应力控制的参考。