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《基于砂带磨削铝合金曲面粗糙度的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华中科技大学硕士学位论文AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringResearchontheroughnessofA-alloycurvedsurfacebasedonbelt-grindingCandidate:ChangJianmingMajor:MechanicalDesign&TheorySupervisor:Prof.WuChanglinHuazhongUniversityofScience&Tec
2、hnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaMay,2008独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允
3、许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月华中科技大学硕士学位论文摘要砂带磨削技术作为一种磨削和抛光相结合的新工艺,因其具有加工效率高、冷态磨削、磨削速度稳定、磨削精度高和磨削成本低等优点,在实际中应用日益广泛,并已经被应用到铝合金轮毂抛光中。然而对砂带磨削的表面质量方面的研究却很少见于报道。随着仿
4、真技术的发展,人工神经网络在磨削领域得到了应用。正是基于这样的背景,本文通过BP网络建立砂带磨削的铝合金曲面粗糙度预测模型,并将遗传算法和BP网络相结合,优化BP网络模型。为了研究砂带磨削的铝合金曲面粗糙度与磨削参数的关系,采用正交实验法进行实验,减少了实验次数,节省了实验费用,并且得到了比较精确的实验结果。研究表明,砂带线速度V对表面粗糙度值R的影响最大,磨削深度a次之,横向进给速度V再次Sapw之,工作台转速n对表面粗糙度值R的影响最小。wa在总结近几年来神经网络在磨削中的应用的基础上,选用BP网络建立了砂带磨削铝合金曲面粗糙度与磨
5、削用量的关系模型,并且用该模型对测试样本的表面粗糙度进行了预测,实际预测精度较高,证实了利用BP网络预测表面粗糙度的可靠性和准确性。针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,将遗传算法和BP算法相结合,采用遗传算法训练BP神经网络,设计了基于进化神经网络的学习算法(即GA-BP算法)。实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络可以很好地避免局部极小,能有效加速学习过程的收敛,并且预测的精度也得到相对提高。关键词:砂带磨削表面粗糙度正交实验BP神经网络遗传算法I华中科技大学硕士学位论文AbstractBel
6、t-grindingtechnologyasapolishingandgrindingcombinationofnewtechnology,becauseofitshigherefficiencyandcoldgrinding,grindingspeedstability,highprecisiongrindingandlowcostofgrinding,isconsideredasahigh-quality,efficient,lowenergyconsumptionmethodandusedasawiderangeofprocess
7、ingmethod.Nowbelt-grindingisusedina-alloymotorwheelcurvedsurfacepolishing,buttheresearchonsurfacequalityofbelt-grindingisfewlyreported.Withthedevelopmentofcomputersimulationtechnology,theartificialneuralnetworkisappliedingrindingfield.Basedonthat,thispaperestablishedanan
8、alysismodelwhichcanpredictgrindingsurfaceroughnessbyusingBPneuralnetworks,andageneticalgorithmwasusedto