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为获得给定范围的冷滚打花键表面粗糙度加工参数的最优区间,以渐开线花键为研究对象,开展冷滚打花键表面粗糙度试验。构建冷滚打花键表面粗糙度指数函数经验模型,分析冷滚打花键表面粗糙度对加工参数的灵敏度,确定冷滚打花键加工参数的稳定和非稳定域,研究冷滚打花键表面粗糙度试验结果,对确定的稳定与非稳定域进行优选。研究结果表明:表面粗糙度对滚打轮转速的变化最敏感,对工件进给量的变化敏感较弱;滚打轮转速的优选范围为2032~2258 r·min~(-1),工件进给速率的优选范围为21~35 mm·min~(-1)。研究成果为控制冷滚打花键表面粗糙度提供了理论基础和试验依据。 相似文献
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以渐开线花键为研究对象,进行了高速冷滚打成形工件的显微硬度和扫描电镜试验,分析了同一工艺参数下花键不同位置表层硬度随深度的变化趋势,花键的表面硬化程度和微观组织随不同工艺参数的变化规律。试验结果表明:同一工艺参数下,齿顶、分度圆和齿根的表层硬度均随着与齿面距离的增大总体趋于减小,基体硬度为238.5 HV,花键表面形成明显的加工硬化层,齿顶处表面硬度值最小,且硬化层最浅;齿根部分表面硬度略低于分度圆处的表面硬度,硬化层达到1.5 mm;成形花键的表面加工硬化程度,在同一转速下,随着进给量的增大而上升,在同一进给量下,随着转速的增大而下降。 相似文献
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为了改善花键冷滚打表面粗糙度,提高花键冷滚打表面质量。根据花键冷滚打成形原理,以花键冷滚打表面粗糙度作为主要影响因素,滚打轮转速和工件进给量作为变量,进行花键冷滚打试验,利用花键冷滚打试验结果构建花键冷滚打表面粗糙灰色预测模型,对比分析表面粗糙度试验值与预测值,运用后验差比值和小误差概率验证构建的花键冷滚打表面粗糙度预测模型。研究表明:计算得到后验差比值为0.367,小误差概率大于0.95。将计算得到的后验差比值和小误差概率与灰色预测模型精度表进行对照,验证了所构建预测模型的正确性与可行性。 相似文献
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为提高冷滚打成形工件的表面性能,实现对冷滚打成形过程中残余应力的控制,以渐开线花键为研究对象,采用轮廓法测量冷滚打成形花键齿廓不同位置的残余应力,依据实验结果采用响应曲面法建立冷滚打成形花键齿廓齿根处、分度圆处和齿顶处的残余压应力峰值和残余压应力层深与冷滚打成形参数的关系模型,对比分析了实验结果与模型的预测结果。研究表明所建立的残余压应力峰值模型的最大预测误差为3.3%,残余压应力层深模型的最大预测误差为6.1%,预测结果具有较高的可信度,可以进行不同冷滚打成形参数的齿廓空间残余应力和残余压应力层深度的预测。 相似文献
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为了实现对20钢花键冷滚打成形表层物理力学性能的合理控制,以冷滚打转速、进给量和滚打轮圆角半径为试验参数,进行了冷滚打成形正交试验,分别测量花键分度圆处的表层加工硬化程度和残余应力,采用田口理论信噪比权衡各加工参数对花键表层物理力学性能的影响程度;运用熵权理论与田口过程能力指数设置各评价指标的权重,建立花键表层物理力学性能的改进田口过程能力指数优化模型,使用广义简约梯度法对模型进行优化,将得到的最优加工工艺参数组合通过冷滚打成形试验进行验证,并对其表层微观组织形貌进行观察和分析。结果表明:进给量对冷滚打花键表层物理力学性能影响程度最大,滚打轮圆角半径次之,冷滚打转速最小;花键表层物理力学性能最优加工参数组合为冷滚打转速1581 r·mm-1,进给量42 mm·min-1,滚打轮圆角半径2 mm;所对应的花键表层物理力学性能最优值为:表层加工硬化程度148. 92%,表层残余应力-85. 83 MPa。 相似文献
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为获得最优冷滚打花键表层性能(表面粗糙度、残余应力和表面硬化程度)加工参数组合,以渐开线花键为研究对象,基于冷滚打花键表层性能试验研究,将主观赋权层次分析法和客观赋权熵权法进行线性组合求取组合权重,构建组合权重理想点法,计算各试验次序对应的接近度,从而决策出冷滚打花键表层性能各指标最优加工参数组合。研究结果表明:组合法确定的冷滚打花键表层性能各指标重要程度依次是表面粗糙度残余应力硬化程度;在滚打轮转速为1428~2258 r·min~(-1),工件进给量为21~42 mm·min~(-1)的范围内,冷滚打花键表层性能最优的加工参数组合为滚打轮转速1428 r·min~(-1),工件进给量42 mm·min~(-1)。得到的最优加工参数组合能够提高冷滚打花键表层性能。 相似文献
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为确定外花键冷滚打的力能参数,分析了冷滚打金属变形区的特点,在一次冷滚打过程中,变形区参数和位置随滚打轮的移动不断变化,接触弧和压下量都很小,在冷滚打初始阶段存在不完整变形区。提出了计算冷滚打单位压力和变形力的解析方法,将一次冷滚打过程离散为无限多个复杂断面的冷滚轧过程,给出了冷滚打单位压力和变形力的解析公式,确定了冷滚打单位压力值及其分布特征。为验证解析方法,建立冷滚打有限元模型并计算了冷滚打成形力,改造卧式铣床进行冷滚打实验,测量了冷滚打成形力。将解析公式预测结果与仿真和实测结果进行对比,结果表明:冷滚打径向力最大值误差分别约为7%和4%,冷滚打径向力变化曲线基本相符,但一次冷滚打过程时间略短。解析方法正确地预测了冷滚打变形力的大小和变化过程。 相似文献
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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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于机器视觉的表面粗糙度测量方法主要通过图像特征信息与粗糙度的关联指标建立预测模型,但是样本量不足往往难以训练出有效的模型,导致测量准确率较低。针对以上问题,提出一种小样本磨削表面粗糙度测量方法。建立图像采集系统,采集不同粗糙度等级磨削表面图像作为原始样本;通过虚拟样本生成算法扩充样本量,采用灰度共生矩阵提取样本纹理特征;最后,通过神经网络建立预测模型。试验结果表明:样本量扩充后,表面粗糙度测量的准确率从80.4%提升到97.2%,证明了此方法的可行性,为小样本磨削表面粗糙度在机检测提供理论基础。 相似文献
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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... 相似文献
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静、动摩擦系数之间的差值对于超精密机床低速不稳定运动时的爬行临界速度影响显著,本文通过分析平面磨削加工表面形成的摩擦副之间的实际接触情况,根据Florida模型得出静摩擦系数与表面粗糙度关系的计算模型。 相似文献