基于MATLAB的切削表面质量预测软件开发

LMBP神经网络具有性能稳定、收敛快的特点,可应用于切削加工表面质量的预测。在MATLAB中设计用户界面,实现对工艺试验数据的读取和对神经网络输入输出的设置;设计了基于LMBP算法神经网络程序,完成软件的编译和验证。将软件应用在切削表面质量预测,预测结果与试验结果误差较小,具有较高精度;软件操作简单,适合现场工作人员使用。

基于改进自适应模糊推理系统的YG3硬质合金精密外圆磨削表面质量预测

为提高硬质合金材料精密外圆磨削的表面完整性和加工质量,研究其表面质量的预测技术,建立了基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的YG3硬质合金精密外圆磨削表面粗糙度预测模型,并引入混合田口遗传算法(HTGA)对预测模型进行了改进。采用工艺试验中所用的磨削参数及相应条件下测得的表面粗糙度数据作为训练样本和测试样本,通过对BP神经网络模型、传统ANFIS预测模型及改进ANFIS预测模型的预测结果进行对比分析,对三种模型的有效性和预测精度进行了验证。结果表明,所提出的改进ANFIS预测模型从预测值相对误差Er的分布及均方根相对误差EMSRE的大小来看,均优于其他两种预测模型,预测精度较高,是一种有效的表面质量预测方法。

基于DEFORM-3D的慢刀伺服车削加工表面粗糙度预测

以慢刀伺服车削加工过程为研究对象,基于Lagrange插值理论,通过对DEFORM-3D软件的二次开发完成表面粗糙度的预测。采用局部网格细化以及自适应网格划分方式,库伦(Coulomb)摩擦力模型以及物理分离准则建立预测模型。此模型弥补了常用有限元软件只能模拟简单切削运动的缺陷,可以更加直观的研究慢刀伺服车削加工的加工过程,同时借助表面位移量这一参数对加工表面质量进行预测。最后通过试验验证了模型的正确性以及预测结果的准确性。