基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

• 作者: 刘宁 刘广新 宋盼盼 张勇 赵传营 赵玉刚 高跃武
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 磁粒研磨 TC4 正交实验 神经网络 遗传算法 表面粗糙度
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 316-321
• 页数: 6页
• 分类号: TG580.68
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2020.02.040

摘要

目的 利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合.方法 使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果 训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系.使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果 ,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优.使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比.结果 BP神经网络的预测误差在1.5％以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测.遗传算法优化的结果 ,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm.使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21％.结论 采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵玉刚	山东理工大学机械工程学院	123	628	15.0	19.0
2	张勇	山东理工大学机械工程学院	68	242	8.0	11.0
3	刘宁	山东理工大学机械工程学院	15	49	4.0	6.0
4	高跃武	山东理工大学机械工程学院	10	54	4.0	7.0
5	赵传营	山东理工大学机械工程学院	6	2	1.0	1.0
6	宋盼盼	山东理工大学机械工程学院	4	2	1.0	1.0
7	刘广新	山东理工大学机械工程学院	5	3	1.0	1.0