【摘要】：通過低膨脹微晶玻璃點(diǎn)磨削實(shí)驗(yàn),測試了加工表面粗糙度、表面硬度,分析了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)變化趨勢。通過最小二乘擬合,建立了關(guān)于粗糙度、表面硬度的一元數(shù)值模型,并將模型預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行了比較,以驗(yàn)證模型的精確性,結(jié)果表明模型具有較高的精度。根據(jù)正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法,建立了粗糙度、表面硬度的多元數(shù)值模型并以此作為目標(biāo)函數(shù),以表面硬度最大和表面粗糙度最小作為優(yōu)化目標(biāo),基于遺傳算法進(jìn)行了工藝參數(shù)的雙目標(biāo)優(yōu)化,獲得了一組點(diǎn)磨削工藝參數(shù)的最優(yōu)解范圍,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明優(yōu)化結(jié)果是合理的。
【圖文】：

圖１遺傳算法流程圖３表面質(zhì)量數(shù)值擬合３．１表面硬度ＨＶ單因素?cái)?shù)值擬合圖２所示為砂輪速度對表面硬度的影響�；趯�(shí)驗(yàn)值與ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，通過數(shù)值擬合，可解得表面硬度與砂輪速度ｖｃ的模型表達(dá)式：Ｈ＝－０．７８３２ｅ－３．１９５×１０－３（ｖｃ－４１）２＋５．５８５（７）式中，Ｈ為表面硬度ＨＶ。式（７）中的模型決定系數(shù)Ｒ為０．９４５９。同理，表面硬度與進(jìn)給率ｆ、磨削深度ａｐ、傾斜角α、偏轉(zhuǎn)角β的數(shù)值模型可分別表示為Ｈ＝－１１１．１ｅ６．０２×１０－６（ｆ－２２．１）２＋１１７．３（８）Ｈ＝（－４４５０ａ２ｐ＋２１８．４ａｐ－４．０４９）ｅ－４４．３４ａｐ＋６．７（９）Ｈ＝０．４２６９αｅ－０．０４１１１α２＋６．１１（１０）Ｈ＝－０．２６８６βｅ－０．０１５３β２＋６．３８２（１１）圖２砂輪速度對表面硬度的影響式（８）～式（１１）模型的決定系數(shù)Ｒ分別為０．９４３５、０．８５３５、０．９４６、０．８９３６。圖３～圖６所示分別為ｆ、ａｐ、α、β參數(shù)對表面硬度的影響曲線。圖３進(jìn)給率對表面硬度的影響３．２表面硬度多元模型３．２．１模型假設(shè)基于單因素?cái)?shù)值擬合結(jié)果（式（７）～式圖４磨削深度對表面硬度的影響圖５傾斜角α對表面硬度的影響圖６偏轉(zhuǎn)角β對表面硬度的影響（１１）），提出了低膨脹微晶玻璃點(diǎn)磨削表面硬度關(guān)于點(diǎn)磨削參數(shù)的多元模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為Ｈ（ｖｃ，ｆ，ａｐ，

圖１遺傳算法流程圖３表面質(zhì)量數(shù)值擬合３．１表面硬度ＨＶ單因素?cái)?shù)值擬合圖２所示為砂輪速度對表面硬度的影響�；趯�(shí)驗(yàn)值與ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，通過數(shù)值擬合，可解得表面硬度與砂輪速度ｖｃ的模型表達(dá)式：Ｈ＝－０．７８３２ｅ－３．１９５×１０－３（ｖｃ－４１）２＋５．５８５（７）式中，Ｈ為表面硬度ＨＶ。式（７）中的模型決定系數(shù)Ｒ為０．９４５９。同理，表面硬度與進(jìn)給率ｆ、磨削深度ａｐ、傾斜角α、偏轉(zhuǎn)角β的數(shù)值模型可分別表示為Ｈ＝－１１１．１ｅ６．０２×１０－６（ｆ－２２．１）２＋１１７．３（８）Ｈ＝（－４４５０ａ２ｐ＋２１８．４ａｐ－４．０４９）ｅ－４４．３４ａｐ＋６．７（９）Ｈ＝０．４２６９αｅ－０．０４１１１α２＋６．１１（１０）Ｈ＝－０．２６８６βｅ－０．０１５３β２＋６．３８２（１１）圖２砂輪速度對表面硬度的影響式（８）～式（１１）模型的決定系數(shù)Ｒ分別為０．９４３５、０．８５３５、０．９４６、０．８９３６。圖３～圖６所示分別為ｆ、ａｐ、α、β參數(shù)對表面硬度的影響曲線。圖３進(jìn)給率對表面硬度的影響３．２表面硬度多元模型３．２．１模型假設(shè)基于單因素?cái)?shù)值擬合結(jié)果（式（７）～式圖４磨削深度對表面硬度的影響圖５傾斜角α對表面硬度的影響圖６偏轉(zhuǎn)角β對表面硬度的影響（１１）），提出了低膨脹微晶玻璃點(diǎn)磨削表面硬度關(guān)于點(diǎn)磨削參數(shù)的多元模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為Ｈ（ｖｃ，ｆ，ａｐ，

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本文編號：2582614