基于遗传神经网络的铣削力预测方法

铣削过程的复杂性和铣削力产生的多因素性使得铣削力预测模型很难建立.论文在遗传算法与BP网络模型相结合的基础上,利用遗传算法训练神经网络权重的方法,建立了铣削力预测的遗传神经网络模型.最后将神经网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了该神经网络能够准确地预测铣削力的大小.     

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。     

基于支持向量机的铣削力预测

针对小样本、低泛化、过拟合和局部极小等问题,建立基于支持向量机(SVM)的铣削力预测模型,对铣削力进行预测,将其预测结果与试验值、BP神经网络预测值进行对比分析。结果表明:在训练样本较小情况下,得到的预测值与试验值吻合较好,且相对于BP神经网络预测模型的预测精度高。     

航空薄壁件铣削加工铣削力预测方法研究

铣削加工中铣削力是导致加工变形的直接原因,而航空薄壁件加工中,加工变形是加工误差产生的主要因素.本文以航空薄壁件铣削加工过程的铣削力为研究对象,通过确定铣削力模型和切削系数参数,建立了刚性和考虑刀具工件变形耦合的柔性预测两种模型.在柔性模型中,采用预扭Timoshenko梁单元的刀具/工件独立建模的方法建立有限元模型,利用Python语言在通用有限元软件Abaqus下迭代求解.实验验证表明预测模型具有很高的准确性和有效性.     

复合涂层刀具加工RuT500的铣削力研究及参数优化

为探究和改善蠕墨铸铁RuT500的铣削力,基于单因素试验,选用TiAlN/AlCrN、TiCN/Al₂O₃复合涂层硬质合金刀具对RuT500进行铣削加工,结合响应面探究涂层和铣削参数对RuT500铣削力的影响规律,并进行了铣削参数优化。结果表明：相比于TiAlN/AlCrN复合涂层硬质合金刀具,TiCN/Al₂O₃复合涂层硬质合金刀具铣削RuT500时会产生更大的铣削力;对蠕墨铸铁铣削力影响最显著的因素是背吃刀量,其次是进给量,铣削速度对蠕墨铸铁铣削力的影响程度相对较少;铣削参数交互作用对铣削力的影响具有一定的显著性;取较大的背吃刀量a_p、适当的进给量f和较大的铣削速度v_c时,可以获得较低的铣削力F和良好的加工效率。     

基于BP神经网络的数控加工铣削参数优化

以DMC60H数控机床为试验平台,以壳体类铝合金零件加工为研究对象,提取数控铣削加工试验数据,采用BP神经网络建立数控加工铣削参数优化模型,通过对数控加工铣削参数试验数据的分析与研究,提出了试验数据与样本数据的处理原则,实现了样本数据的优化,提高了BP神经网络模型的收敛精度、收敛速度与预测精度,并分析了验证数据的构成比例。经生产验证:提出的数控加工铣削参数优化方法具有较强的实用性和一定的先进性,能有效提高加工效率,对实现数控机床综合应用效率最优化,实现高效低成本加工具有重要意义。     

基于正交切削模型的铣削加工残余应力预测方法

提出了一种基于正交切削模型的铣削加工残余应力预测方法.针对直齿圆柱铣刀建立了铣削加工的平面应变有限元模型,并通过分段曲线限定不同温度下应力与应变间的关系,详细表明材料的加工硬化规律.有限元模型采用相关的实验数据进行了验证.在铣削用量确定的前提下,通过对航空铝合金70507451进行加工模拟,研究了直齿圆柱铣刀前角对已加工表面残余应力的影响.     

金刚石框架锯锯切花岗岩的锯切力实验研究

本实验对金刚石框架锯锯切花岗岩过程当中的刀具轨迹进行了分析,通过单因素法和正交试验法对锯切力进行了跟踪监测,研究了锯切力随飞轮转速、进给速度和锯切长度的变化趋势。实验结果表明:金刚石锯条按弧线运动轨迹进行锯切,且在一个锯切往复周期内刀具只有一半时间参与锯切,锯切力Fh和Fc随着飞轮转速的增大而减小,随着进给速度和锯切长度的增大而增加。通过回归分析建立了锯切力数学模型,得出进给速度对Fh和Fc影响最明显,锯切长度次之,飞轮转速影响最小,并可以通过该模型在实际生产中预测锯切力的大小。     

基于力最小的自由曲面铣削加工刀具路径优化

鉴于自由曲面在各领域的应用情况和其加工的难度,提出一种自由曲面铣削加工的刀具路径优化方法,结合铣削加工的机制,在方法中采用加工力最小为路径的评价指标,并通过仿真实例来说明文中方法的有效性,为自由曲面加工提供一种可行的刀具路径优化方法。     

基于支持向量机钛合金铣削力预测分析

钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。     

一种采用动态补偿的五轴机床铣削力预测方法

对五轴数控机床的铣削力进行精准预测,有利于提高工件的加工质量。因此,提出一种采用动态补偿的五轴机床铣削力预测方法。分析五轴数控加工中心结构,研究五轴数控铣削加工中心的进给传动动力学;通过测量切削扭矩,计算电机传递的总转矩,在冲击力激励的作用下,计算它与测量扰动频率响应间的传递函数。将实际切削扭矩分解成直流(静态)分量和交流(谐波)分量,在此基础上采用卡尔曼滤波器衰减噪声,并补偿结构动态模式对间隔采样的切削力矩的影响,从而减少结构动态模式引起的测量值失真。引入Denavit-Hartenberg方法,通过雅克比矩阵求取工件框架中刀具上的切削力和扭矩与驱动框架中驱动力和扭矩的转换关系,进而将刀尖力映射为驱动力矩,以实现对铣削力的预测。结果表明：所提方法预测的力信号与实测的力信号几乎一致,说明该方法能较精准地预测五轴机床的铣削力。     

铣削力系数试验建模方法的研究

本文以平均力法求铣削力系数为基础，采用二次回归方程，建立了铣削力系数模型。对铣削力试验的设计和数据处理技术进行了研究。     

Zr基大块非晶合金铣削力实验研究

为了了解非晶合金的切削力学特性,以Zr基大块非晶合金和45钢为对比试样,通过正交实验探明非晶合金的铣削力特点以及铣削参数对切削力的影响,并利用线性回归方法建立了实验条件下的铣削力经验公式。实验结果表明:非晶合金Y轴铣削力最大,X轴最小,而且Y轴铣削力受铣削参数变化影响最大,其次为X轴,Z轴则几乎不受影响;轴向切削深度和径向切削深度对铣削力的影响明显,进给量和切削速度的影响较小。     

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.     

基于人工免疫算法和RBF神经网络的板料成形变压边力优化

针对人工免疫算法搜索时间长、效率低等缺点,对其进行了改进,使其在保持种群多样性的同时,提高了收敛速度。为了减少板料成形工艺参数试错时间,运用数值模拟建立近似模型。以方盒件为例,利用Dynaform软件仿真获得训练数据,通过人工免疫算法优化RBF神经网络,获得隐层中心位置和数量,并采用伪逆法确定输出层的权值。利用改进后的人工免疫算法对该模型进行优化,获得变压边力加载曲线。研究结果表明,采用优化后的变压变力控制曲线能有效地提高板料成形质量。     

基于 BP网络的6-UPU开环并联机床误差预测

以6 UPU教学型并联机床为实验平台,以壳体铝合金零件加工为研究对象,提取加工尺寸误差样本数据,采用BP神经网络建立加工尺寸误差预测模型,通过分析6 UPU教学型并联机床误差,提出实验数据与样本数据的处理原则,全面考虑到加工过程中各种情况.提出的基于BP网络来预测加工误差具有较强的实用性和一定的先进性,能有效提高加工精度,为提高开环数控系统精度提供了新的途径.