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基于人工神經網絡-遺傳算法的展成法球面精密磨削參數優化
關鍵詞：展成法 球面磨削 正交試驗 人工神經網絡 遺傳算法
摘要：航空制造業的迅速發展對球面磨削加工精度提出了更高的要求,國內目前廣泛依靠加工者經驗選取磨削參數,工件球面輪廓度最高僅為2.2μm。為實現球面高精度加工,針對GCr15材料柱塞零件的展成法球面磨削加工,提出一種可靠的工藝參數優化方法。以砂輪速度、工件轉速、進給速度為影響因素,以磨削后球面輪廓度和磨削加工時間為目標函數,設計了正交試驗,分析了各磨削參數對球面輪廓度的影響程度。考慮到各磨削參數和球面輪廓度之間關系的復雜性,在正交試驗的基礎上利用遺傳算法優化的BP(backpropagation,反向傳播)人工神經網絡建立了球面輪廓度和各磨削參數之間的非線性映射關系,并進一步利用遺傳算法進行極值尋優,得到最優的磨削參數組合。最后,根據最優磨削參數組合進行了多組驗證實驗。結果表明,使用優化后的磨削參數能夠在保證加工效率的前提下將工件球面輪廓度提高到1.4μm,較傳統經驗法提高了36%。所提出的磨削參數優化方法可靠、有效,可直接應用于實際工程,對實現球面精密加工意義顯著。
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