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时间:2020-03-28
《不锈钢切削之表面粗糙度预测及参数最佳化模式之探讨.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、不銹鋼切削之表面粗糙度預測及參數最佳化模式之探討TheInvestigationonthePredictiveModelfortheRoughnessandtheOptimizedModelforParametersbasedonCuttingStainlessSteel研究生:呂建宏Chien-HungLu指導教授:簡文通Wen-TungChien【摘刻本研究是針對ATSI316不銹鋼的切削進行理論分析及實驗操作,目的在建立有關表面粗糙度的預測及切削參數的最佳化模式,以取代傳統的試誤法。並根據此模式的基本架構,擴充加入其它輸入參數與輸岀結果的關係,建構出一個完整的切削加工資
2、料庫,可運用到各穫切削加工中以決定其最佳製程參數的組合。本研究之架構主要有三部份:實驗程序、表面粗糙度預測模式及切削參數最佳化模式。在實驗程序方面,利用田口法規劃切削速度、進給率、切削深度與刀鼻半徑等四穫切削參數的選擇進行實驗,以求得表面粗糙度預測模式所需之訓練範例與驗證數據。此預測模式是利用倒傳遞類神經網路原理,以Fortran程式語言自行撰寫一個預測程式,並應用田口法求得類神經網路所需參數的最佳值而建構岀。模式建立後,只要輸入一組上述四種切削參數值,即可得到表面粗糙度的預測輸岀值,驗證結果顯示其平均誤差為7.47%o切削參數最佳化模式則是利用遺傳學演算法程式,並應用田口法
3、求得其程式參數之最佳值後所建構而得。在滿足所要求的表面粗糙度小於或等於1.0pm限制條件下,求取獲得最大金屬移除率時所對應的最佳切削參數組合,結果顯示此模式有很好的成果。關鍵字:不銹鋼、表面粗糙度、最佳化[Abstract]TheInvestigationonthePredictiveModelfortheRoughnessandtheOptimizedModelforParametersbasedonCuttingStainlessSteelAbstractInthisstudy,thetheoryanalysisandtheexperimentoperationswere
4、investigatedoncuttingAISI316stainlesssteel.Thepurposeistobuildapredictivemodelforthesurfaceroughnessandtheoptimizedmodelforthecuttingparameters,andtoreplacethetraditionaltrialanderrormethod・Furthermore,itcanbeexpandedtobeacompletecuttingdatabasebyincludingmorerelationsofotherinputandoutputc
5、uttingparameters.Thus,itcanbeappliedtovariouscuttingmanufactureprocessestodecidetheoptimumcombinationofparameters.Thestructureinthisresearchcontainsthreeparts;thatis,theexperimentalwork,thepredictivemodelforsurfaceroughnessandtheoptimizedmodelforcuttingparametersinturningoperations・Tnexperi
6、mentalwork,theTaguchimethodwasusedtoschemethesuitableparametersincludingcuttingspeed,feedrate,depthofcutandradiusoftoolnosetoimplementexperiments.Thereforethetrainingdataandverifyingdatarequiredinthepredictivemodelforthesurfaceroughnesswereobtained.TheBack-propagationNetworkofartificialneur
7、alnetworktheorywasusedandtheFortranlanguagewasselectedinthepredictivemodel.WhilethetaguchimethodwasusedtofindtheoptimumvalueofparametersforBack-propagationNetwork.Therefbre,ifanygroupoffourabove-mentionedcuttingparametersareselected,thepredictiveroughnes
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