基于MATLAB的无心磨削参数工艺优化

无心磨削是工业生产中一种重要的加工方式,传统的磨削参数都是由磨削工艺人员通过查询相关的工艺手册并结合自身的实际加工经验选择确定, 选择的好坏在很大程度上取决于工艺人员的水平,因此磨削参数不能达到最佳.在系统研究无心磨削参数的优化设计目标、设计变量和约束条件的基础上,建立了优化设计数学模型,利用MATLAB的优化工具箱,对无心磨削参数进行优化设计,得到了最佳磨削参数,简化了复杂的编程,提高了设计效率和质量.     

无心磨削工艺参数的非线性优化研究

为了选择无心磨削的最佳工艺参数,通过对其加工原理及工艺参数进行分析,在满足产品技术要求和磨削加工条件等设计约束的前提下,建立磨削工艺参数优化的非线性数学模型。应用MATLAB优化工具箱对工艺参数进行优化计算,得到最佳的工艺参数。优化后的工艺参数使得单位时间内的金属切除率大幅度提高,优化计算的结果验证了此方法的有效性。     

基于Marc与粒子群算法的焊接参数多目标优化

高效、低变形和低残余应力焊接技术对焊接质量至关重要.采用粒子群与有限元相结合的方式,以焊接残余应力、焊接变形量和焊接工时为优化目标,经过多目标粒子群算法全局寻优搜索,并结合有限元软件Marc的二次开发对关键参数组合的焊接过程进行了热力耦合分析,建立了焊接工艺参数与焊接质量的关系方程,得到了最优工艺参数组合.实验结果表明...     

基于HPSO算法的磨削加工参数优化

在标准粒子群算法的基础上,提出了一种混合粒子群算法,并将该方法用于磨削加工过程中的参数选择。以材料去除率最大为优化目标,在两种不同的加工性能下进行求解。结果表明:混合粒子群算法在求解效率和收敛性能上要优于粒子群方法,利用该方法优化求解磨削加工参数是可行的,且能获得较好的求解结果。     

无心磨削中参数设定与棱圆度状态之间的关系

在无心磨削中，棱圆度能引起很明显的工件圆度误差。本文揭示了参数设定和棱圆度状态之间的关系，为选择合适的参数以尽量减少棱圆影响提供了概要；棱圆度状态以波增长率范围和棱圆波环路的特性根分布为特征。对于已知的工艺设定值（Ｋ、α、β），磨前过程中的整个棱圆度稳定性是通过波增长率范围来评估。实验证明棱圆波环路的特性根分布是有周期性的，此周期由波峰的频率和正交干涉波的频率来决定的。这就产生出标称稳定性图以供选择工件中心高角度的大小。文中介绍了将棱圆度影响降低至最小程度的常用指南，其有效性经分析研讨并已经过试验获得证实。     

基于动态惯性权重粒子群算法的磨削低能耗加工方法

利用三层误差反向传播(back propagation, BP)神经网络建立磨削能耗预测模型,以砂轮线速度、进给速度和磨削深度为影响因素设计125组全因子试验,并取其中的75组试验数据作为该预测模型的训练样本与测试样本。采用动态惯性权重改进粒子群算法(adaption particle swarm optimization, APSO),以BP神经网络的预测作为适应度函数,以最小能耗为目标进行迭代寻优获取最优工艺参数。结果表明:模型预测结果较为准确,采用优化后的工艺参数能够有效降低磨削能耗。      

基于PSO算法的机械臂PID控制器参数优化

机械臂的工作环境复杂,对其工作的响应指标要求较高.PID控制受限于机械臂的数学模型的复杂性与不精确性,导致经典的参数整定方法在实际生产中适应性不良或性能欠佳.文章基于MATLAB/Simulink将PSO算法(粒子群优化算法)用于机械臂PID控制器的参数优化中,通过对3关节连杆机械臂单次拉伸动作的建模仿真研究,结果表明:使用此方法后,机械臂各关节响应的调节时间和超调童都得到明显的优化.     

基于灰色理论的凸轮轴摆动磨削工艺参数优化

摆动磨削作为一种精密磨削技术,在凸轮型面磨削中体现了较强的优越性。然而目前对摆动磨削技术研究不够深入,对摆动磨削方式下各磨削参数的匹配研究不够系统。为充分发挥摆动磨削的技术优势,实现摆动磨削参数和其他参数的深度融合,以40Cr钢凸轮轴为试验材料,采用灰色关联分析法探究摆动磨削加工表面粗糙度参数R_a、R_z和R_sm。基于灰色关联理论,对测得的粗糙度结果进行深入分析,将多工艺指标的优化问题转化为单一目标的灰色关联度优化问题,得出了最优工艺参数组合为磨削深度0.003 mm、工件转速2 600 mm/min、摆动频率60次/min和摆动幅度1.5 mm。经过试验验证,该工艺参数组合能够获得更理想的磨削表面质量。     

基于改进PSO算法的导叶式旋风分离器结构参数多目标优化

为了进一步提高旋风分离器性能,对导叶式旋风分离器结构进行多目标优化。首先构建旋风分离器参数化脚本模型,通过数值模拟与台架试验对模型准确性进行验证,再基于全局高灵敏参数,利用搜索能力强和收敛速度快的改进PSO算法,以分离效率和压降为性能目标对分离器结构进行优化。对比分析优化前后的参数变化率、静压力与湍动能,结合工程需求选取最优方案,并对最优方案进行试验验证。结果表明：优化后的参数配置可有效减弱内部湍流运动强度和能量损耗,最优方案的分离效率由原来85.10%提升到92.09%,压降降低30.45%。     

基于迭代LS-SVM生物氧化提金预处理工艺参数优化算法的研究

支持向量机(SVM)是一种新的具有优越特性的机器学习算法、最小二乘法支持向量机(LS-SVM)是SVM的一种改进算法,但是直接利用常规的LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数优化存在着一些问题。通过引入迭代算法和LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数离线数据进行参数预测相结合完成工艺参数的优化,此方法计算量相对较小,易于掌握,为企业生产提供了一个相对可靠的理论支持。     

基于遗传算法的不锈钢激光表面熔凝处理工艺参数优化

对1Cr18Ni9Ti不锈钢点蚀抗力和耐腐蚀敏感性进行测试,研究激光表面熔凝参数对1Cr18Ni9Ti不锈钢腐蚀性能的影响,采用遗传算法并结合BP网络对处理工艺进行优化。结果表明,遗传算法做为一种简单有效的工具,可以较好的对激光处理工艺进行优化。     

基于Taguchi方法的滑动轴承二道次旋压工艺参数优化

以QSn7-0.2锡青铜为试验材料,以减薄率、道次分配比、一道次进给比和二道次进给比为试验参数,设计正交试验,以成形件内外轴线直线度误差为评价指标,利用Simufact软件对二道次错距旋压进行数值模拟,利用Taguchi方法分析仿真结果的信噪比,优化试验参数,得到各参数对滑动轴承内外轴线直线度误差的影响程度顺序与最优工艺参数组合,并进行试验验证。结果表明,Taguchi方法可有效降低工件内外轴线直线度误差,提高产品性能。     

基于ProCAST消失模铸造磨球的工艺优化

通过采用ProCAST软件对消失模铸造中碳钢磨球的充型及凝固过程进行了数值模拟,预测其缺陷产生的部位,并分析其产生的原因。在此基础上,对生产磨球的工艺进行了优化,有效地避免了缩松、缩孔在其重要部位的产生,大大降低了废品率,提高了磨球的使用寿命和质量。