基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。     

CBN磁性磨料磁力研磨TC4钛合金工艺参数优化

为提高磁力研磨TC4钛合金的研磨效果,采用了一种新型CBN磁性磨料,通过正交试验法对磁力研磨TC4钛合金试验中各工艺参数进行优化,并通过试验评价新型CBN磁性磨料的结合强度和研磨能力。结果表明:优化工艺参数为:进给速度1mm/min、主轴转速1500r/min、加工间隙1mm和磨料填充量2.5g。在采用CBN磁性磨料和最优工艺参数组合下,钛合金工件经过30min研磨表面粗糙度从0.330μm下降到0.098μm,表面质量明显提高。研磨60min后磁性磨料未出现磨料脱落和破碎现象,磨料结合十分牢固。     

水导激光去除不锈钢表面漆层的温度场仿真与试验

为了在水导激光去除不锈钢表面漆层试验中获得能够不损伤基体表面且完全除漆的加工参数,基于材料热物理性参数与温度变化的关系,运用Ansys建立了水导激光对不锈钢基体表面除漆的三维瞬态模型.在仿真加工过程中进行数值模拟研究,得到了加工过程中温度场的分布情况.通过单因素仿真试验找到了激光峰值功率、脉冲宽度和加工速度对温度场分布...     

甜菜的三种烹调技法——拔丝、挂霜、蜜汁(上)

在甜菜中比较突出的烹调方法并不多,口味也较单纯,但甜菜往往做为筵席或者是一般席面的压尾菜而出现.尤其是在高级的筵席上,目的是为了体现席面的高雅,同时也起着清口解腻,调换口味的作用.甜菜虽然口味比较单纯,但是在技术上要求是很高的.真正能代表甜菜烹调的有三种技法,即拨丝、挂霜和     

基于AMESim的水束发生系统设计与仿真

针对利用水射流加工的设备容易出现水束不稳定及脉动现象,影响其实际应用。设计搭建了水束发生系统实验平台,利用AMESim软件搭建水束发生系统的HCD模型,通过设置相应参数,对系统的主要性能进行分析。分析结果表明:选择合适转速能够减小水束的脉动率,蓄能器对不同转速下的水束脉动吸收作用明显,该系统最终出口压力可调且稳定,能够满足产生不同压力水束的需求。通过实验验证了仿真结果的正确性,为后续水射流实验提供了依据。