基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化

发布时间：2020-02-25 03:10

【摘要】：通过低膨胀微晶玻璃点磨削实验,测试了加工表面粗糙度、表面硬度,分析了实验数据变化趋势。通过最小二乘拟合,建立了关于粗糙度、表面硬度的一元数值模型,并将模型预测值与实验值进行了比较,以验证模型的精确性,结果表明模型具有较高的精度。根据正交实验结果,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立了粗糙度、表面硬度的多元数值模型并以此作为目标函数,以表面硬度最大和表面粗糙度最小作为优化目标,基于遗传算法进行了工艺参数的双目标优化,获得了一组点磨削工艺参数的最优解范围,实验验证结果表明优化结果是合理的。
【图文】：

图１遗传算法流程图３表面质量数值拟合３．１表面硬度ＨＶ单因素数值拟合图２所示为砂轮速度对表面硬度的影响。基于实验值与ＢＰ神经网络预测值，通过数值拟合，可解得表面硬度与砂轮速度ｖｃ的模型表达式：Ｈ＝－０．７８３２ｅ－３．１９５×１０－３（ｖｃ－４１）２＋５．５８５（７）式中，Ｈ为表面硬度ＨＶ。式（７）中的模型决定系数Ｒ为０．９４５９。同理，表面硬度与进给率ｆ、磨削深度ａｐ、倾斜角α、偏转角β的数值模型可分别表示为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）图２砂轮速度对表面硬度的影响式（８）～式（１１）模型的决定系数Ｒ分别为０．９４３５、０．８５３５、０．９４６、０．８９３６。图３～图６所示分别为ｆ、ａｐ、α、β参数对表面硬度的影响曲线。图３进给率对表面硬度的影响３．２表面硬度多元模型３．２．１模型假设基于单因素数值拟合结果（式（７）～式图４磨削深度对表面硬度的影响图５倾斜角α对表面硬度的影响图６偏转角β对表面硬度的影响（１１）），提出了低膨胀微晶玻璃点磨削表面硬度关于点磨削参数的多元模型，其数学表达式为Ｈ（ｖｃ，ｆ，ａｐ，

图１遗传算法流程图３表面质量数值拟合３．１表面硬度ＨＶ单因素数值拟合图２所示为砂轮速度对表面硬度的影响。基于实验值与ＢＰ神经网络预测值，通过数值拟合，可解得表面硬度与砂轮速度ｖｃ的模型表达式：Ｈ＝－０．７８３２ｅ－３．１９５×１０－３（ｖｃ－４１）２＋５．５８５（７）式中，Ｈ为表面硬度ＨＶ。式（７）中的模型决定系数Ｒ为０．９４５９。同理，表面硬度与进给率ｆ、磨削深度ａｐ、倾斜角α、偏转角β的数值模型可分别表示为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）图２砂轮速度对表面硬度的影响式（８）～式（１１）模型的决定系数Ｒ分别为０．９４３５、０．８５３５、０．９４６、０．８９３６。图３～图６所示分别为ｆ、ａｐ、α、β参数对表面硬度的影响曲线。图３进给率对表面硬度的影响３．２表面硬度多元模型３．２．１模型假设基于单因素数值拟合结果（式（７）～式图４磨削深度对表面硬度的影响图５倾斜角α对表面硬度的影响图６偏转角β对表面硬度的影响（１１）），提出了低膨胀微晶玻璃点磨削表面硬度关于点磨削参数的多元模型，其数学表达式为Ｈ（ｖｃ，ｆ，ａｐ，

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2582614