采用神经网络和遗传算法优化磁粒研磨TC4弯管工艺参数

• 作者: 吕旖旎 李文龙 赵杨 陈燕
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 磁粒研磨 弯管 内表面 表面粗糙度 BP神经网络 遗传算法 TC4钛合金
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 330-336
• 页数: 7页
• 分类号: TG356.28
• 字数: 2837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2020.06.040

摘要

目的 提高研磨TC4弯管内表面质量及加工效率,对磁粒研磨加工工艺参数进行优化.方法 首先设定最优表面质量为优化的目标,然后将影响磁粒研磨TC4弯管内表面质量的四个主要工艺参数作为优化对象,对所要建立的神经网络隐含层节点数的个数进行试验,并选择最优值,之后建立反映TC4弯管内表面粗糙度和主要工艺参数的非线性映射模型,最终使用遗传算法得到TC4弯管内表面粗糙度最优值和磁粒研磨加工TC4弯管内表面的最优工艺参数组合,并且通过试验验证其预测结果的精确性.结果 通过建立结构为4-5-1的BP神经网络,并利用遗传算法的预测,得到了磁粒研磨加工TC4弯管最优工艺参数配置组合:磁极转速为570 r/min,加工间隙为2.0 mm,磨料粒径为178μm(80目),进给速度为80 mm/min.结论 使用BP神经网络创建的反映TC4弯管内表面粗糙度与加工TC4弯管内表面工艺参数之间的映射模型具有较好的精度,同时应用遗传算法全局寻优得到了最佳的工艺参数,是一种准确度较高的优化磁粒研磨TC4弯管内表面加工工艺参数的新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈燕	辽宁科技大学机械工程与自动化学院	81	464	12.0	18.0
2	赵杨	辽宁科技大学机械工程与自动化学院	11	9	2.0	3.0
3	吕旖旎	辽宁科技大学机械工程与自动化学院	7	0	0.0	0.0
4	李文龙	辽宁科技大学机械工程与自动化学院	4	0	0.0	0.0