AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度(Ra)的预测准确性和便捷性,本文基于天鹰优化器算法(AO)对最小二乘向量机(LSSVM)进行优化,以4个铣削参数作为输入值,R_(a)作为输出值构建铣削铝合金R_(a)预测模型,通过与粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)和LSSVM两种算法进行对比,采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建Ra预测系统。结果表明:基于AO LSSVM的Ra预测模型的预测误差为4.2876%,拟合优度达到0.93864,优于其他算法;每齿进给量与Ra的相关性最大,灰色关联度值为0.764;通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测R_(a)值。

机械设计中零件表面粗糙度的应用研究

表面粗糙度,直接影响机器的使用寿命。正确理解表面粗糙度的概念,合理地选择表面粗糙度的评定参数及数值对保证机器的功能要求、提高经济效益十分重要。本文详细阐述了表面粗糙度的选择、应用及在图样上的标注。

基于激光散斑图像多特征参数的表面粗糙度建模研究

散斑法是表面粗糙度测量领域的研究热点之一,该方法可以通过建立散斑图像特征参数与表面粗糙度评定参数之间的关系,实现对工件表面粗糙度的高效和无损测量。然而,该方法在特征参数选取阶段缺乏统一的标准,工件的机加工方法也会对特征参数和表面粗糙度评定参数之间的关系产生影响。这可能导致选取的特征参数仅适用于某种加工工艺下的表面粗糙度测量,并且特征参数之间还可能存在冗余问题。针对以上问题,文中从采集的激光散斑图像中提取了多个特征参数,引入斯皮尔曼相关系数,制定简约规则对提取的特征参数进行预筛选,提出了改进的序列后向选择算法以剔除冗余特征。实验结果表明:文中提出的方法筛选出了一组与不同加工工艺的表面粗糙度均强相关的特征,并解决了特征冗余问题,利用这组特征建立的表面粗糙度测量模型能100%识别试件的加工类型,并实现对其表面粗糙度较高精度的测量,改进的序列后向选择算法将平磨、卧铣、立铣和研磨试件表面粗糙度测量模型的平均绝对百分比误差分别降低了1.22%、0.62%、4.99%和1.61%,解决特征冗余问题的同时建立的模型性能更优。

金属表面粗糙度对太阳能选择性吸收涂层性能的影响

对金属表面粗糙度与制备太阳能选择性吸收涂层性能(吸收比α(AM1.5),发射比ε_(n)(80℃))之间的关系进行实验,在对实验数据进行分析后得出,金属表面粗糙度与制备涂层发射比间存在线性关系,对制备涂层吸收比影响较小。实际生产中,选择粗糙度值在0.10μm较为合适。

神经网络技术在表面粗糙度检测中的应用

物体表面的粗糙度不同 ,则对光的反射与散射强度不同 ,因此利用光纤传感器检测反射光强和散射光强 ,建立表面粗糙度检测的神经网络模型。该模型以反射光强、散射光强、反射与散射光强之比、测量距离为输入信号 ,以 Ra、Rz为输出信号 。

表面粗糙度对零件工作的影响及其选择

表面粗糙度是判断零件加工制造是否合格的一项重要指标,对零件工作过程中的耐磨性、配合质量、运动精度、工作寿命具有明显的影响,因此,正确选择表面粗糙度和获得正确的表面粗糙度值是机械加工过程必须考虑的问题。

机械零件表面粗糙度的选择

介绍了在机械零件设计工作中如何合理地、科学地选择零件表面粗糙度。

表面粗糙度的测量方法及参数的正确应用

0引言 随着机械加工行业的不断发展，表面粗糙度测量技术也取得了长足的进步，它在机械、电子、光学等精密加工行业中的地位也显得越发重要。表面粗糙度是指加工表面上具有较小间距和峰谷所组成的微观几何形状特征，其产生是由于在加工过程中，刀具与制件表面之间的摩擦、切削或压制时产生塑性变形，以及工艺系统中高频振动等因素的作用，使被加工表面产生微观几何变形。

单片机在工件表面粗糙度测试中的应用

本文介绍了一种工件表面粗糙度测微仪，叙述了利用ＭＣＳ－５１单片机对工件表面粗糙度进行测试的原理及其实现。

冷轧钢板表面粗糙度测量技术及应用

冷轧钢板表面粗糙度作为冷轧钢板加工过程中的最重要技术控制参数之一,它主要影响着钢扳与模具之间的摩擦因数、储油条件及钢板冲压时的成形性能、耐腐蚀性、变性行为、以及钢板表面的反射性和着色性等性能,而对这些性能的影响最终又会归结到钢板的实际使用性能。因此,如何更好地测量这一技术参数在冷轧钢板实际加工过程的技术控制中起着非常重要的作用。在此就是从这一问题出发来研究探讨冷轧钢板表面粗糙度的测量技术及相关应用。

表面粗糙度国家标准的演变理解和应用

从应用的角度出发,阐述了表面粗糙度国家标准的演变,现行表面粗糙度国家标准在应用时应注意的几个问题;着重介绍了表面粗糙度国家标准评定参数的选择及各参数之间的关系。

单板机在表面粗糙度测试中的应用

本文介绍了用TP-801单板机为核心构造的测试工业制品表面粗糙度的系统,详细地叙述了系统的工作原理以及接口电路和软件的设计。

基于PSO-LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

表面粗糙度标准的应用

2000年，GB／T3505表面粗糙度标准进行了重新修订。新标准对表面粗糙度所涉及的术语及参数作了全新的定义。本文根据实际使用情况，有针对性地提出了应用表面粗糙度标准应注意的问题。

机械零件表面粗糙度的选择

介绍了在机械零件设计工作中,如何合理地、科学地选择零件表面粗糙度。

表面粗糙度及其在胶印版材检测中的应用

胶印是平版印刷的一种主要形式。胶印印刷是根据印版版面空白区域的水（润版液）与图文区域的油墨互不相溶、并能不断地达到水墨平衡的原理来实现图文信息转移的。也就是说，版面空白区域通过粗糙不平的砂目凹坑来亲水、保水，以使版面空白区域不被油墨所污染；版面的图文区域则是通过物理力（范德华力）牢固地附着于版基砂目峰谷上氧化膜表面的感光树脂层（网点）来亲合一定量的油墨，进而实现图文信息转移的。

频率选择表面(FSS)在雷达吸波材料中的应用及最新进展

研究了频率选择表面(FSS)在雷达吸渡材料中的应用,阐述了其原理和研究现状。重点介绍了频率特性可调的含主动式 FSS 的吸波结构。从研究的情况来看,经过恰当的材料选取以及结构设计,FSS 可以改进雷达吸波材料的性能。最后展望了 FSS 在雷达吸波材料中的应用前景。

用于表面粗糙度检测的双波长光纤传感器研究

论述了用于表面粗糙度测量的双波长光纤传感器的工作原理和实验装置,实验结果表明该系统具有线性好、抗干扰性强、测量精度高、可测微小面积等特点。推导了该传感器系统的测量误差公式,数值计算了温度变化造成的测量误差并据此做出了温度-测量误差关系曲线,分析了双波长传感器方案对于温度误差的改善程度。

脉冲Nd:YAG激光增加牙齿表面粗糙度的实验研究

目的研究在不同能量和不同频率的脉冲Nd∶YAG激光照射下牙齿表面粗糙度的变化。方法选择一致性较好的离体牙150颗,分为5组,每组30颗,用牙用高速转头制备各类洞型。然后1组用磷酸腐蚀,另4组以不同能量和频率的脉冲Nd∶YAG激光进行照射,用自行设计及制作的测定装置来测量并计算表面粗糙度。结果与磷酸腐蚀相比,脉冲Nd∶YAG激光在特定参数下照射,可增加离体牙表面粗糙度,有利于增加牙齿和光敏树脂之间的粘结力。结论用脉冲Nd∶YAG激光照射代替磷酸腐蚀进行牙表面处理可增加牙表面的粗糙度。