基于响应面法与粒子群算法的石油管螺纹激光清洗工艺参数优化

为了探究激光功率、离焦量、扫描速度等工艺参数对石油管螺纹激光除锈效果的影响规律并获得最优工艺参数组合,以表面粗糙度值为指标,采用正交实验法进行石油管螺纹激光清洗实验,得出影响激光清洗效果因素的显著性排序。通过单因素实验法,得出不同工艺参数下的表面粗糙度值和氧元素含量的变化规律。以氧元素含量衡量清洗样件的表面损伤程度,以表面粗糙度为优化目标进行工艺参数优化。基于响应面法建立优化目标与激光工艺参数之间的数学模型,将数学模型与优化后的粒子群算法结合,得出优化工艺参数组合,即激光功率为488 W,离焦量为+3 mm,扫描速度为3000 mm/s。在优化后的工艺参数下进行管螺纹激光清洗加工,实验结果表明,管螺纹表面锈蚀层被去除,基底表面清洗效果良好,且熔池周围无熔融物,证明了方法的有效性。     

基于CNN-GRU组合神经网络的数控机床进给系统热误差研究

热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。     

盘铣刀铣削过程中刀具磨损研究

为实现对盘铣刀铣削转子过程中刀具磨损率预测,达到预测刀具有效加工时间的目的,采用线性回归方法建立了刀具磨损率预测模型,并验证了模型的准确性;基于该模型分析了工艺参数对刀具磨损率的影响规律。研究结果表明：当主轴转速增加时,刀具磨损率逐渐增大;当间歇进给量增加时,刀具磨损率先减小后增大;当加工倍率增加时,刀具磨损率逐渐增加。     

基于隐式Adams方法的螺旋曲面铣削系统稳定性预测研究

针对螺杆转子铣削过程中的铣削系统稳定性进行研究。首先通过模态试验获取刀具的模态参数。其次,根据盘铣刀铣削螺杆转子曲面原理建立三自由度铣削力模型和以线性时滞微分方程表示再生型颤振影响的铣削加工动力学模型,并对刀齿铣削周期进行离散。然后,提出基于隐式Adams对螺旋曲面铣削系统稳定性进行预测的方法,在利用隐式Adams方法对动力学方程进行数值求解的基础上,依据Floquet理论判断系统的稳定性,获得螺旋曲面铣削系统的稳定性叶瓣图。最终,根据稳定性叶瓣图选取加工参数进行试验,验证隐式Adams方法在螺旋曲面铣削系统的适用性。试验结果表明：数值求解结果与试验结果吻合程度较高,即采用的隐式Adams方法适用于螺旋曲面铣削系统的稳定性预测。     

基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。 在进给速度为 10 m/ min、环境 温度 20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。 为提高预测精度,采用 Tent 混沌改 进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。 利用热误差测量实验获得的数据进行验证, 结果表明改进前的神经网络预测误差为 12. 23% ,改进后的模型预测误差为 8. 92% ,精度有较大提升。 利用预测模型针对不同 进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而 增加。 因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。     

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...     

铣削螺杆钻具转子有限元模态分析

为了分析螺杆钻具中转子的动态特性,对螺杆钻具中转子进行模态分析十分必要。以某型螺杆转子为研究对象,建立螺杆转子的三维模型,通过有限元分析软件对不同加工长度的螺杆转子进行模态分析。根据实际加工情况,将螺杆转子设置为一端固定的悬臂结构,进而计算螺杆转子的固有频率及对应的模态振型,此研究对振动特性分析具有重要的意义。     

基于响应面和人群搜索算法的固井泥浆流量计叶轮结构参数优化

切向式涡轮流量计应用于油田固井工程,叶片结构会对计量的效果产生直接影响。为了提升流量计计量的精度以及叶片结构的可靠性,对叶轮结构参数进行优化。将响应面与人群搜索算法相结合,设计三因素四水平正交实验,通过响应面法建立出流量计仪表系数K的线性度误差δ和流量计叶轮叶片半径、边缘厚度、倾斜角度的二次回归模型,以线性度误差最小为优化目标,基于人群搜索算法对叶片结构参数进行寻优求解,得到叶片结构最优的参数组合。优化后仪表系数线性度误差由3.106 0%减小为0.445 2%,提升了固井泥浆流量计的计量精度以及稳定性,为后续优化设计提供理论支撑。     

基于响应面法的分级注水泥器结构优化

分级注水泥器在实际使用过程中结构刚度不能完全达到固井需求，经常由于结构变形造成循环孔打开或关闭失败。为此，采用响应面优化方法对分级注水泥器本体和滑套的5个关键尺寸参数进行改进，以达到提高结构刚度的目的。优化结果表明：采用拉丁超立方试验设计法的计算结果拟合出滑套最大变形量与质量，本体总变形、径向变形及质量的响应曲面；根据拟合的响应面，通过多目标遗传算法预测出滑套和本体设计变量的最优参数组合，并进一步构建了相应的优化模型；通过对滑套及本体进行热流固耦合分析可得，优化后滑套最大变形量减少了47.3%,本体最大总变形量减少了32.0%,本体最大径向变形量减少了62.7%。所得结论可为分级注水泥器设计提供理论参考。