本文選題：慢走絲線切割　切入點：工藝參數(shù)優(yōu)化　出處：《機械科學(xué)與技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：慢走絲電火花線切割中工藝指標與工藝參數(shù)之間具有高度非線性關(guān)系,難以實現(xiàn)電火花多工藝參數(shù)優(yōu)化,針對此問題,以電火花線切割SKD11模具鋼為試驗對象,選用水壓、脈沖寬度、脈沖間隔、峰值電流和進給速度為可變因素,表面粗糙度(Ra)和材料去除率(MRR)為工藝指標,設(shè)計田口試驗,采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法研究加工參數(shù)對工藝指標的影響關(guān)系;建立改進的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對Ra和MRR預(yù)測,其平均相對誤差分別為7.92%和8.13%。結(jié)果表明,該模型能反映出電火花線切割SKD11模具鋼的工藝規(guī)律并能成功預(yù)測出Ra和MRR,為電火花線切割SKD11模具鋼工藝參數(shù)的選擇提供了依據(jù)。尋找的一組優(yōu)化參數(shù)對SKD11模具鋼的線切割加工具有一定的參考意義。
[Abstract]:There is a highly nonlinear relationship between the process parameters and the process parameters in WEDM, so it is difficult to optimize the multi-process parameters of EDM. In order to solve this problem, the SKD11 die steel for WEDM is used as the test object and the water pressure is selected. The parameters of pulse width, pulse interval, peak current and feed speed, surface roughness Raand material removal rate (MRR) are variable factors to design Taguchi test. The influence of processing parameters on process parameters was studied by grey correlation analysis, and the average relative errors of Ra and MRR were 7.92% and 8.13, respectively, and the improved grey neural network model was established to predict Ra and MRR, respectively. The results show that the average relative errors of Ra and MRR are 7.92% and 8.13 respectively. The model can reflect the process law of WEDM SKD11 die steel and can successfully predict Ra and MRR, which provides a basis for the selection of process parameters of WEDM SKD11 die steel. A set of optimized parameters for SKD11 die steel is found. It has certain reference significance for WEDM.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院;廣東省制造裝備數(shù)字化重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51175207)資助
【分類號】：TG48

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本文編號：1621370