模糊神经网络在焊接性能预测中的应用现状

通过将模糊推理系统与人工神经网络技术的结合,建立了模糊神经网络预测模型,可以实现对焊接性能的预测。焊接性能预测系统的建立,缩短了焊条研发周期,提高了焊接性能。介绍了人工神经网络和模糊推理系统在焊接领域的应用,综述了模糊神经网络在焊接性能预测中的应用与研究现状,并探讨了其在应用研究中的问题以及未来的发展趋势。

牙科氧化锆陶瓷增塑性铣削机理研究

为了研究氧化锆陶瓷的切削机理,提高刀具使用寿命,在不同温度下选用PCD刀具进行了氧化锆陶瓷铣削试验。对比分析了切削力变化规律,刀具磨损状况,切屑形态。基于灰色系统理论GM(1,1)模型,建立了刀具磨损预测模型。实验结果表明:在预热状况下氧化锆陶瓷材料主要以塑性流动型方式去除,切削力降低,PCD刀具后刀面磨损减小,所建立的刀具磨损预测模型有效可靠。

PCD刀具铣削牙科氧化锆陶瓷切削力的试验研究

为了揭示氧化锆陶瓷的防裂切削机理,改善加工表面的质量,提高刀具使用寿命,进行了PCD刀具铣削氧化锆陶瓷的切削力试验。通过正交试验设计,建立了切削力与进给速度、切削宽度、主轴转速的数学模型,并进行了方差分析,验证了模型的可靠性。分析了切削用量的变化对切削力的影响。研究表明:切削宽度对切削力的影响程度最大,切削力随切削宽度、进给速度的增加而变大,随主轴转速的提高呈下降趋势。试验的结果将对牙科氧化锆陶瓷等脆硬材料的加工工艺进一步优化提供参考。