基于神经网络的数控超声加工效果建模与仿真

为精确地预测数控超声加工效果,应用神经网络理论建立了数控超声加工切削率BP、RBF两种神经网络模型。根据实际情况,进行了网络结构设计,比较了不同特征参数时网络模型的性能,并对所建模型进行了仿真验证。验证结果表明,预测数据与实测数据有较好的一致性,RBF网络数据比BP网络数据稳定,性能更优,当RBF网络中分布密度spread取2时,性能最优。说明可以使用神经网络模型对数控超声加工切削率进行预测。

基于BP神经网络的数控超声加工性能研究

采用正交试验方法对数控超声加工效率进行了分析,建立了数控超声加工效率BP神经网络模型,并对所建模型进行了仿真验证。验证结果表明,该模型预测的工艺参数"加工效率"与实测值具有很好的拟合关系,在此基础上拓宽了各因素水平的取值,利用神经网络的非线性映射能力仿真了各参数对加工效率的影响。

数控超声加工效率仿真控制平台界面设计

在数控超声加工效率正交试验、数据分析、人工神经网络建模与仿真基础上,基于MATLAB的图形用户界面设计工具和超声加工的影响因素,设计了数控超声加工效率仿真控制平台。在此平台上,集成了数控超声加工效率研究内容:对数控超声加工效率进行了极差分析、方差分析、回归分析、神经网络建模与仿真、加工效率预测等。为数控超声加工研究创建了友好的人机交互使用系统。

超声磨粒冲击加工去除模型建立与仿真

运用脆性材料的临界切削深度理论,结合Hertz弹性接触理论和运动学方程对超声波磨粒冲击去除机理进行了理论分析,并采用光滑质点流体动力学(SPH)方法,研究了加工过程中磨粒冲击对脆性材料裂纹形成及扩展的影响。结果表明:光学石英玻璃的临界切削深度为0.013μm。采用粒度为W7的磨粒,加工间隙一定,超声工具头端面振幅在约低于23.87μm加工时,可实现在延性模式下研抛出高质量的石英玻璃表面;当振幅高于23.87μm时,可实现在脆性断裂模式下对玻璃表面的高效率研磨。仿真结果表明:脆性材料在磨粒冲击过程中首先表现为弹塑性变形,当达到材料的临界断裂应力时,材料内部开始出现裂纹。