安全阀关闭件研磨修复粗糙度预测与实验研究

• 作者: 华鹏 张茂力 施晓敏 朱海清 邓俊秀
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 安全阀关闭件 研磨 BP神经网络 表面粗糙度 预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 242-248
• 页数: 7页
• 分类号: TG580.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2018.01.038

摘要

目的 优化安全阀关闭件研磨工艺参数,提高安全阀密封面研磨质量.方法 采用Al2O3砂纸为磨具,通过正交试验研究了磨粒细度、研磨时间、研磨转速、研磨压力对阀座和阀瓣表面粗糙度的影响规律.采用粗糙度测量仪对阀座和阀瓣的表面粗糙度进行检测,初步获得了较好的研磨工艺参数.采用MATLAB中BP神经网络解决非线性映射逼近问题,建立表面粗糙度预测模型,分析安全阀研磨工艺实验得来的16组真实样本数据,并对不同工艺参数下的粗糙度进行预测.结果 通过正交试验可以初步获得较好的研磨工艺参数,分别是:磨粒细度1500目、研磨压力100 N、研磨转速100 r/min、研磨时间10 min.进一步设计更全面的正交试验,验证粗糙度模型的预测结果,得到最好的研磨方案是:砂纸细度1500目、研磨压力120 N、研磨转速80 r/min、研磨时间12 min.结论 粗糙度预测模型能够很好地预测表面粗糙度,并得到最佳工艺参数,表面粗糙度可以降低到0.074 μm,有效地提高了研磨质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱海清	江南大学机械工程学院	50	124	5.0	9.0
2	邓俊秀	江南大学机械工程学院	7	21	3.0	4.0
3	张茂力	江南大学机械工程学院	5	15	2.0	3.0
4	施晓敏	江南大学机械工程学院	7	8	2.0	2.0
5	华鹏	江南大学机械工程学院	2	4	1.0	2.0