基于灰色关联度的简形件热处理工艺参数优化

采用正交试验法,选取退火温度、保温时间、冷却方式3个工艺参数为试验因素,以热处理后工件的抗拉强度和布氏硬度为评价指标,并按正交试验表进行了9组试验。通过对灰色关联系数和灰色关联度的计算和分析,进而实现多目标参数优化,获得了优化的热处理工艺参数组合及热处理工艺参数对评价指标的影响程度顺序。结果表明:影响锡青铜筒形件力学性能的工艺参数顺序依次为:退火温度保温时间冷却方式,工件采用优化的工艺参数组合进行热处理后,其力学性能比一般热处理后的更高。     

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。     

基于灰色关联度筒形件强力旋压工艺参数优化

错距旋压成形过程中,工艺参数的选取对其尺寸精度的好坏至关重要。采用正交试验法,选取减薄率、错距、旋轮圆角半径、进给比为试验因素,以工件圆度、直线度和内径扩径量为尺寸精度评价指标,获得9组试验数据。采用灰色关联度法对所得的正交试验数据进行分析处理,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并得出了优化的连杆衬套工艺参数组合方案。试验结果表明,采用优化的工艺参数对连杆衬套进行旋压,可有效地减小圆度误差、直线度误差和内径扩径量,提高旋压件的尺寸精度。     

基于灰色系统理论的推挤成形工艺参数优化

以推挤成形过程中压料力、冲头速度、摩擦因数和顶件力工艺参数为自变量,以零件底部膨胀厚度、成形载荷为目标函数,进行正交试验,模拟异形孔推挤成形,获得成形工艺参数与零件底部膨胀厚度、成形载荷的多目标函数值。采用灰色系统理论,分析各成形工艺参数与多目标的平均关联度,优化成形工艺参数,获得较优的成形工艺参数组合。结果表明,优化后的工艺参数减少了零件底部膨胀厚度,降低了成形载荷。     

金刚石线锯超声切割二氧化锆陶瓷的实验研究

本文采用电镀金刚石锯超声振动切割加工方法研究了磨粒度、线往复运动频率、侧向压力等工艺参数对二氧化锆陶瓷材料去除率的影响及表面粗糙度的关系.实验结果表明该种加工方法与相同实验条件下的未施加超声振动相比当磨料粒度为180#、线锯往复运动频率450 Hz、侧向压力10 N时,其加工材料去除率为21.8 mm/min;而未施加超声振动,其加工材料去除率仅7.5 mm/min;提高了近3倍.表面粗糙度也由Ra1.3-1.51μm降低到Ra0.7-0.8μm.从其加工表面的形貌特征可以清楚地看到,施加超声振动的切割表面与未施加超声振动的切割表面相比,其加工表面没有明显的切割条纹,是一种云雾状表面.这一点与测得的表面粗糙度的结果一致.     

环形电镀金刚石线锯锯切工艺参数的优化

电镀金刚石线锯为环形，无惯性力，适于高速切削。本文对环形电镀金刚石线锯锯切花岗岩时的工艺参数进行了正交试验研究。分别分析了金刚石粒度、进给压力和锯丝速度对锯切效率、锯切力和锯切比的影响，分析结果表明：采用较大的金刚石粒度不会大幅度提高锯切效率，金刚石的粒度对切向锯切力的影响不大．锯切花岗岩时，要保证较高的锯切效率和锯切比，在本试验范围内，最佳工艺参数为：采用金刚石粒度为200～230^#的锯丝，进给压力为9N，锯丝速度为20m／s。     

基于灰色关联度的筒形件二道次强力旋压工艺参数优化

为使锡青铜筒形件具有更高的尺寸精度,对二道次强力旋压加工工艺参数进行优化。减薄率、道次分配比、第1道次进给比和第2道次进给比为主要影响筒形件成形质量的工艺参数,以筒形件的内径扩径量和壁厚偏差为优化目标。采用正交试验和灰色关联度分析法对Simufact仿真模拟软件得到的二道次仿真结果进行工艺参数优化,结果表明:各工艺参数对筒形件成形质量的影响程度依次为:减薄率>道次分配比>第1道次进给比>第2道次进给比。优化后的工艺参数组合为:减薄率为40%、道次分配比为5∶5、第1道次进给比为0.6 mm·r^-1、第2道次进给比为0.6 mm·r^-1,所获的筒形件尺寸精度最优。     

基于灰色理论的切削参数优化系统

切削参数的合理选择是保证零件加工质量的重要环节.应用灰色系统理论,用不完全、不确定的少量数据建立切削参数预测的GM(1,4)模型,可对切削参数进行较准确的分析预测.实际应用结果表明,该模型对切削参数的预测精度高.     

基于灰色关联理论的空冷辅助车削钛合金端面的工艺参数优化

以TC4钛合金棒料为试验对象,以数控车床作为试验平台,对空冷辅助车削钛合金端面的切削速度、背吃刀量、进给量等主要工艺参数进行正交试验研究。采用灰色关联分析法,对工件表面粗糙度、刀具磨损量以及工件表面硬度等工艺目标进行综合评价,使多工艺目标转化为单一考察指标,得到了最佳的工艺优化组合方案,并提高了试验效率。研究结果证明:用灰色关联分析法优化后的工艺参数能够有效降低工件表面粗糙度,减少刀具磨损,使工件硬度更符合切削要求。     

挤压切削加工工艺参数的多目标优化

高速重载制动盘表面需要具有高抗疲劳性能和接触强度,且摩擦接触时提供较大的摩擦力。为实现以上性能,提出采用挤压切削工艺对制动盘表面进行加工的方法,以获得高质量的接触表面。基于挤压切削原理,建立挤压切削力学模型。以制动盘常用材料Q345B作为试验材料,考虑切削速度、切削深度、刀具前角、刀具后角、刃口圆弧半径5个因素,以表面粗糙度、残余应力、显微硬度为评价指标进行正交试验。采用信噪比法和灰色关联度法进行多目标参数优化,获得了制动性能好、使用寿命长的制动盘表面。     

基于灰色关联分析的直齿轮冷挤压成形工艺参数优化

针对直齿轮通过式冷挤压成形后端面加工余量大和齿顶塌角大等多目标优化问题,利用基于FORGE软件的模拟分析,对直齿轮通过式冷挤压成形工艺参数进行优化.采用中心复合实验方法设计了4因素5水平的直齿轮通过式冷挤压成形数值模拟方案,基于灰色关联分析和主成分分析法将多目标优化问题转化为关于灰色关联度的单目标优化问题,并应用响应面...     

基于灰色理论和神经网络的轧制力预测

针对热轧带钢轧制力预测精度不准确问题,建立了灰色轧制力预测模型,通过对比灰色轧制力预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点,进一步提出将灰色理论和BP神经网络组合应用到热轧带钢轧制力预测中,并分析比较了轧制力预测模型的相对误差。同时,在相同的轧制条件下,对灰色神经网络轧制力预测模型的预测值和在线平整轧制的实测轧制力值作了比较,所得轧制力预测误差小于±5%。由此可以看出,灰色理论和BP神经网络组合应用的方法能够较准确地实现平整轧制力的预测。     

基于灰色系统理论的筒形件变薄拉深工艺优化与预测

为探究减薄率、凹模锥角与拉深速度3个工艺参数对筒形件变薄拉深成形质量的影响,以变薄拉深筒形件的力学性能(抗拉强度、屈服强度与布氏硬度)为目标函数,设计多组正交试验方案。基于灰色关联度,计算各个目标函数的关联系数与关联度,对工艺参数进行多目标优化,并得到最优参数组合;利用灰色系统理论建立GM (0,N)灰色预测模型对目标函数进行预测。结果表明:当减薄率为45%、凹模锥角为15°、拉深速度为10 mm·s~(-1)时,变薄拉深后筒形件的抗拉强度为679 MPa,屈服强度为623 MPa,布氏硬度为221 N·mm~(-2);工艺参数对变薄拉深筒形件力学性能的影响顺序为:减薄率凹模锥角拉深速度;利用GM (0,N)灰色预测模型对筒形件力学性能能实现较为精确的快速预测,预测误差较小,建模简单快速。     

基于田口法的钛合金微电阻点焊焊接参数优化

为了获取最优的钛合金点焊接头性能,选取了焊接时间、焊接电流和电极压力为影响焊点性能的工艺参数,对厚度为0.4 mm的TC2钛合金进行焊接试验. 以焊点熔核直径、焊点拉剪试验中的最大拉剪力、最大位移值与失效能量值作为表征焊点性能优劣的指标. 采用灰色关联分析将多个表征焊点性能的指标转换为一个综合评判焊点质量的灰色综合关联度. 通过方差分析获得了使焊点质量达到最优的焊接工艺参数组合. 结果表明,综合利用灰色关联分析法与田口试验法优化微电阻点焊焊点质量的方法是有效的,可以应用于实际生产中.     

基于响应面法的台阶式凸模冲裁工艺参数优化

采用台阶式凸模冲裁,可有效提高6061铝合金板的冲裁断面质量。为建立冲裁速度、冲裁间隙、凸模圆角半径、凸台高度、凸台宽度对光洁率和塌角率的影响模型,通过2水平析因试验设计和有限元仿真相结合的方法对设计变量进行显著性筛选,对筛选后的设计变量采用Box-Behnken试验设计和有限元仿真,建立光洁率和塌角率的响应面模型,并进行方差分析,结合遗传算法对响应面模型进行修正,求解上述模型确定最佳的工艺参数并进行仿真验证。修正后响应面模型的预测值与试验结果误差较小,为工艺参数的确定提供了有效的方法。     

基于灰色系统理论的7075铝合金板材疲劳寿命研究

在航空用飞机蒙皮制造过程中,7075铝合金是十分理想的材料。为了更精确地研究并预测7075铝合金的疲劳寿命,对7075-T-651铝合金板材进行了疲劳试验,在应力比R=0.1条件下,测得120~320 MPa不同应力下7075-T-651铝合金板材的疲劳寿命。以试验数据为基础,将灰色系统理论运用到7075-T-651铝合金板材的疲劳寿命预测中,生成GM(1,1)模型,在与试验相同的条件下进行疲劳寿命预测,并将得到的疲劳寿命预测模型S-N曲线与试验数据S-N曲线进行对比。研究表明,所建立的灰色系统理论GM(1,1)模型S-N曲线与试验所得S-N曲线基本吻合,因此,可以通过GM(1,1)模型来预测7075铝合金板材的疲劳寿命。     

基于正交试验和灰色系统理论的拼焊板前纵梁成形优化

影响拼焊板冲压成形的工艺参数较多,难以精确建立工艺参数与成形质量之间的关系。以压边力、拉延筋高度、凸筋圆角半径、凹筋圆角半径为自变量,进行四因素四水平正交试验,模拟拼焊板前纵梁拉延成形过程,获得最大减薄率和最大焊缝移动量的数据。利用灰色系统理论,分别计算成形工艺参数对单目标函数的关联系数和多目标函数的关联度,将多目标转换为以关联度为目标的单目标。进一步计算各成形工艺参数的平均关联度,将优化的压边力、拉延筋截面几何参数进行有限元模拟验证,指导设计、试模,成形的质量得到明显提高。     

基于小波神经网络和粒子群算法的铝合金板冲压回弹工艺参数优化

针对铝合金复杂件冲压后出现的较大回弹缺陷,同时为减少冲压成形工艺参数的优化时间,使用有限元仿真软件DYNAFORM对冲压成形及回弹过程进行数值模拟,在确保数值模拟与试验结果基本一致的基础上,利用代理模型对回弹进行了优化研究。以NUMISHEET'96 S梁为研究对象,凸模圆角半径、凹模圆角半径、压边力、板料厚度作为影响因素,成形后最大回弹值作为成形目标,运用拉丁超立方抽样,通过数值仿真获得样本数据,建立影响因素与成形目标之间的小波神经网络代理模型,利用粒子群算法对该模型迭代寻优获得最优工艺参数。结果表明:小波神经网络能较好地描述板料工艺参数与回弹之间的映射关系,优化后成形件的回弹量大大减小。