铣削加工表面粗糙度的智能预测

为丁在加工中预测表面粗糙度,在保证铣削的同时提高生产率,将人工神经网络技术引入到铣削加工领域,利用BP神经网络,寻找切削参数和工件表面粗糙度之间的规律,建立起铣削加工表面粗糙度的预测模型.实验和仿真的结果表明,该方法能够得到较好的预测情度.     

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.     

铣削7075铝合金表面粗糙度试验研究

为进一步探究加工参数与7075铝合金表面粗糙度之间的变化关系。开展铣削7075铝合金表面粗糙度试验,基于单因素试验结果分析加工参数与表面粗糙度之间的影响规律,基于含有交互作用的正交试验结果,分析各加工因素最优参数水平,构建表面粗糙度二、三阶响应曲面预测模型。研究表明:表面粗糙度随着切削速度、进给量、切削深度的逐渐增加而增大;表面粗糙度各因素的最优参数水平为A2B1C1;对比分析F值、复相关系数,表面粗糙度三阶响应曲面预测模型优于二阶。确定的最优预测模型为深入研究加工参数与表面粗糙度之间变化关系奠定了理论基础。     

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。     

端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的 针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法 首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果 CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度Rsm和支承长度率Rmr(c)的预测结果与实验值吻合。结论 考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。     

基于模糊神经网络的表面粗糙度建模研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性,提出了一种基于模糊神经网络的表面粗糙度预测建模方法,并以外圆车削加工为例,建立了车削加工参数与工件表面粗糙度的预测模型。试验表明,所提出的模糊神经网络建模方法可对零件表面粗糙度进行有效预测。     

面齿轮高速铣削表面粗糙度建模与实验分析

根据对面齿轮高速铣削齿面表面粗糙度的形成机理,分析了面齿轮高速铣削加工中的面齿轮齿面方程,建立了面齿轮高速铣削加工中的铣刀运动轨迹方程。根据高速铣削加工过程中球头铣刀刀刃实际扫成面的交点方程的坐标系,求出高速铣削残留高度。根据球头铣刀受力偏心和弯曲变形,求出面齿轮高速铣削瞬态铣削高度,进而编写M文件计算不同参数变化时对表面粗糙度的影响,通过计算值与实测值的对比,其最大误差在12.8%,结果表明,粗糙度数学模型计算值和实测值基本一致。     

基于人工智能算法的最优加工表面粗糙度预测研究

以切削速度、进给量、切削深度、刀尖圆弧半径为设计变量,采用正交试验法进行了立方氮化硼(CBN)刀具干式车削冷作模具钢Cr12MoV的试验研究。利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了加工表面粗糙度预测模型并获得了使表面粗糙度达到最优的切削用量与刀尖圆弧半径组合。利用遗传算法获得的最优表面粗糙度值比田口方法和切削试验所获得的最佳表面粗糙度值分别降低了7.1%和17.2%。文中所采用的方法也为切削加工中刀具磨损、切削力和残余应力等问题的建模与参数优化提供理论参考。     

高速铣削P20模具钢表面粗糙度预测模型研究

正交试验法分析了高速铣削P20模具钢时铣削速度、每齿进给量、铣削深度和行距等参数对表面粗糙度的影响.采用回归分析方法建立表面粗糙度预测模型,用方差分析验证了该模型的显著性和可靠性.     

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。     

基于改进神经网络算法的螺杆砂带磨削表面粗糙度预测研究

目的 探究工艺参数对螺杆转子砂带磨削表面质量的影响规律.方法 采用工件轴向进给速度为100～300 mm/min、砂带线速度为4.4～13.1 m/s、砂带张紧压力为0.2～0.3 MPa、磨削压力为0.4～0.5 MPa、砂带粒度为120～800目的工艺参数进行螺杆转子砂带磨削正交实验,基于改进的神经网络算法,建立螺...     

7075-T651铝合金铣削参数与刀具几何参数的多目标同步优化方法

目的 降低铣削力和铣削热,以减小7075-T651铝合金工件的加工变形,并提高金属去除率。方法 提出一种面向2类参数（铣削参数和刀具几何参数：转速、进给量、径向切深、轴向切深、前角、后角）旨在实现多个目标（铣削力、铣削温度和金属去除率）同步优化的方法。基于偏最小二乘法回归模型和7075-T651铝合金工件铣削有限元仿真模型,建立关于2类参数的铣削力、铣削温度及金属去除率的函数关系,并采用8种典型多目标优化算法进行求解。结果 通过Pareto前沿曲面的可视化和HV性能指标,筛选出适合解决本文问题的优化求解算法,获得的部分铣削参数,转速为5 966.30 r/min,进给量为0.08 mm/z,径向切深为4.53 mm,轴向切深为4.99 mm。刀具几何参数分别为前角17.95°、后角2.00°,此时对应的铣削力为232.12 N、铣削温度为22.56℃、金属去除率为33.08 mm3/min。结论 上述优化结果可实现较低铣削力和铣削温度以及较高金属去除率等综合控制目标,对7075-T651铝合金工件铣削加工时降低工件变形量和提高加工效率等方面具有实际应用价值。     

钛合金TC18铣削表面粗糙度预测模型的研究

依据正交试验结果,利用线性回归分析方法,建立了硬质合金立铣刀铣削钛合金TC18材料时表面粗糙度的预测模型,并进行了该模型回归方程和回归系数显著性检验。该模型预测表面粗糙度具有可靠性:主轴转速和进给量对表面粗糙度的影响显著,而轴向切深和径向切深对表面粗糙度的影响不显著。     

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.     

基于人工神经网络的铣刀破损监测

在对众多反映刀具信息的信号选取中,选择了振动信号作为研究对象.根据试验数据,对切削过程中产生的振动信号进行了分析与处理,提出了能够反映刀具破损的特征量.讨论了一种适合于变切削参数铣削加工中刀具破损的监控方法,建立了基于人工神经网络的铣刀破损振动监控仿真系统.仿真实验表明:BP网络能够有效地用于铣刀破损监控系统中.建立的刀具破损监控系统能够达到预期效果,有很好的使用价值.     

冷滚打花键表面粗糙度神经网络预测模型建立

为降低冷滚打花键表面粗糙度,获得冷滚打加工最优参数组合,以滚打轮公转转速和工件进给量两个影响表面粗糙度的主要因素作为变量,设计了冷滚打花键及测量实验方案,采用白光共聚干涉显微镜测量冷滚打花键分度圆处表面粗糙度,依据实验数据通过试凑法建立了冷滚打花键表面粗糙度BP神经网络预测模型,最终确定的神经网络结构为2-6-2-1,对预测值与训练样本值及测试样本值进行了对比分析,结果表明:预测值与训练样本最大误差6.5%,与测试样本最大误差7.9%,预测值与训练样本之间的相关系数为0.996,与测试样本之间的相关系数为0.973,进一步说明了神经网络预测模型的有效性和精确性。     

Microstructure-Sensitive Computational Estimates of Driving Forces for Surface Versus Subsurface Fatigue Crack Formation in Duplex Ti-6Al-4V and Al 7075-T6

Statistical realizations of three-dimensional digital microstructures with different crystallographic orientation distributions, grain shapes, and grain size distributions are subjected to uniaxial cyclic straining to compare the cases of bulk and free surface on driving forces for fatigue crack formation. Crystal plasticity finite element simulations are conducted using both fully periodic (more representative of the bulk) and traction-free (i.e., free surface) boundary conditions for duplex Ti-6Al-4V and rolled Al 7075-T6.Following elastic–plastic shakedown, mesoscale volume-averaged fatigue indicator parameters (FIPs) are computed within fatigue damage process zones of grains and are fit to known extreme value distributions (EVDs). Owing to differences in crystallographic slip symmetry, FIPs for fcc Al 7075-T6 statistically occur much closer to the traction-free surface than for hcp Ti-6Al-4V.Additionally, surface versus bulk EVDs of FIPs vary differently for the two material systems, indicating a coupled role of microstructure and surface proximity that had not been previously elucidated.

     

Modular Neural Networks for Medical Prognosis: Quantifying the Benefits of Combining Neural Networks for Survival Prediction

This paper describes a medical application of modular neural networks (NNs) for temporal pattern recognition. In order to increase the reliability of prognostic indices for patients living with the acquired immunodeficiency syndrome (AIDS), survival prediction was performed in a system composed of modular NNS that classified cases according to death in a certain year of follow-up. The output of each NN module corresponded to the probability of survival in a given year. Inputs were the values of demographic, clinical and laboratory variables. The results of the modules were combined to produce survival curves for individuals. The NNs were trained by backpropagation and the results were evaluated in test sets of previously unseen cases. We showed that, for certain combinations of NN modules, the performance of the prognostic index, measured by the area under the receiver operating characteristic curve, was significantly improved (p 0.05). We also used calibration measurements to quantify the benefits of combining NN modules, and show why, when and how NNs should be combined for building prognostic models.     

高速精加工表面粗糙度值预测模型研究

通过试验设计的方法系统研究了高速加工中加工参数的合理选择对于零件表面质量的影响.建立了工件的表面粗糙度预测模型.实验结果表明:径向切深对粗糙度影响最为显著,每齿进给量次之,而轴向切深和切削速度影响不显著.但是轴向切深和切削速度是加工效率的保证.     

波信号的解调和人工神经网络的损伤识别算法(英文)

讨论了基于波信号的解调和人工神经网络的损伤识别算法,以及其在Lamb波信号的应用。Lamb波与损伤相互作用,将修改回波信号,从该信息提取相关的损害信息可用于自动损伤检测。然而,由于该波与损害相互作用的复杂性,波信号的反应是不容易解释。反应的波信号被认为是一个高频率载波信号调制的低频信号。基线减法后,频域卷积和滤波,原来的信号解调成一个新的简单的信号,其与因损伤发生的能量变化有关。随后进行特征提取,通过寻找新信号的局部极大值和所取得的峰值和位置将作为人工神经网络的损伤特性的输入。这种损伤检测验证算法的有效性,通过一个带缺口复合材料层压板缺损模型利用有限元进行验证。对不同缺口深度和位置的反应波信号用于模拟和训练和测试的样本。最后,对网络的精度和泛化能力进行评估,结果是令人满意的。