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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的表面偏斜度和峰度預測建模

發(fā)布時間:2019-07-11 19:54
【摘要】:目的當前實際生產(chǎn)中對表面形貌的表征主要利用表面算術平均偏差Sa,而通過不同加工方式獲得的表面有時盡管具有相同的Sa值,而其表面紋理結構、表面輪廓幅度值的對稱程度及凸峰尖銳程度往往存在較大的差異,所以此時引入表面偏斜度Ssk和表面峰度Sku來共同表征表面形貌更為精確可信。方法利用正交試驗和極差分析的方法研究各磨削參數(shù)如何影響表面偏斜度和表面峰度的變化。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡引入到對表面偏斜度和表面峰度的預測建模中,利用其自學習的特性,有效克服了表面粗糙度建模的多輸入、非線性復雜問題。結果獲得了磨削參數(shù)對表面偏斜度和表面峰度的影響規(guī)律,當v_s=20 m/s,v_f=27 m/min,f=5mm/min,ap=0.005 mm時Ssk最小,當v_s=29 m/s,v_f=23 m/min,f=25 mm/min,ap=0.002 mm時S_(ku)最小;分別建立了磨削參數(shù)對S_(sk)和S_(ku)的精確神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。結論 v_f和f對S_(sk)影響較大,而f和vs對Sku的影響最大。為獲得凹谷較多、尖銳凸峰較少的表面,必須選擇合適的磨削工藝參數(shù)。建立的預測模型可以對磨削工藝優(yōu)化起到有效的指導作用。
文內圖片:表面輪廓偏斜度Fig.1Surfaceprofileskewness
圖片說明: 并針對其特性提出磨削工藝的優(yōu)化思路;然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立對表面偏斜度和表面峰度較為精確的預測模型,為磨削工藝的優(yōu)化提供理論支持。1表面偏斜度和表面峰度輪廓偏斜度Ssk為取樣長度l內n個輪廓偏距的三次方的平均值,如式(1)所示[9,15]。它是衡量輪廓幅度分布曲線不對稱性的一種評定參數(shù)。研究證明:如果偏斜度為0,則表示幅度分布對稱均勻,如高斯曲線;如果偏斜度小于0,它可能是具有較多深谷的表面;如果偏斜度大于0,,則該表面可能具有較多尖峰。所以,一個好的加工表面,其偏斜度應為負值,如圖1所示。113sk300q1[]MNijijSz(x,y)MNS(1)圖1表面輪廓偏斜度Fig.1Surfaceprofileskewness表面峰度Sku是縱坐標值概率密度函數(shù)銳度的測定,其定義如式(2)所示。它表征輪廓幅度分布曲線變化的尖銳程度。當輪廓偏距服從高斯分布時,峰度值約為3。以高斯分布曲線形狀為基準,峰度值大于3時,幅度分布曲線形狀較為陡峭,稱為尖峰態(tài)曲線;峰度值小于3時,幅度分布曲線較寬、較平坦,稱為低峰態(tài)曲線,如圖2所示。研究表明:表面的峰圖2表面峰度曲線Fig.2Surfacekurtosiscurves
文內圖片:表面峰度曲線
圖片說明: 大于0,則該表面可能具有較多尖峰。所以,一個好的加工表面,其偏斜度應為負值,如圖1所示。113sk300q1[]MNijijSz(x,y)MNS(1)圖1表面輪廓偏斜度Fig.1Surfaceprofileskewness表面峰度Sku是縱坐標值概率密度函數(shù)銳度的測定,其定義如式(2)所示。它表征輪廓幅度分布曲線變化的尖銳程度。當輪廓偏距服從高斯分布時,峰度值約為3。以高斯分布曲線形狀為基準,峰度值大于3時,幅度分布曲線形狀較為陡峭,稱為尖峰態(tài)曲線;峰度值小于3時,幅度分布曲線較寬、較平坦,稱為低峰態(tài)曲線,如圖2所示。研究表明:表面的峰圖2表面峰度曲線Fig.2Surfacekurtosiscurves
【作者單位】: 佛山廣播電視大學;
【分類號】:TG580.6

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1 潘桂軍;淺析PP機用打包帶的偏斜度[J];塑料科技;1990年06期

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本文編號:2513437

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