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时间:2020-04-17
《工程陶瓷数控磨削加工工艺参数优化及BP网络建模研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、硕士研究生:王春风导W-王振波申请学位级别:工学硕士学科、专业:所在单位:答辩日期:授予学位单位:车辆工程机械动力工程学院2011年3月哈尔滨理工大学及BPCandidate:1一●●J1‘EnglneerlngLeramicsSupervisor:WangChunfengWangZhenboAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:VehicleEngineeringDateofOralExamination:March,2011University:HarbinUniversityofSci
2、enceandTechnology§0H*,哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《工程陶瓷数摔磨削加工工艺参数优化及BP网络建模研究》,是本人存导师指导下,存哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除己注明部分外刁i包含他人己发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体,均已存文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名:三彳眷I丸日期:勘7f年≥月,7日哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书《工程陶瓷数控磨削加工工艺参数优化及BP网络建模研究》系本人在哈
3、尔滨理工大学攻读硕士学位期间存导师指导下完成的颂士学位论文。论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有,本论文的研究内容1i得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本,允许论文被查阅和借阅。授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密口存年解密后适用授权书。彳i保密团。(请在以上相应方框内打√)作者签名:≥乃泰l丸日期:幽,f年多月,7日别磴轹孑绌坶蝴㈣"刖7u崩边量的因素及程度。首先,设计正交实验表,选择主轴转速、进给速度、
4、进给量、磨头粒度作为影响因素,加工时间、磨头磨损和崩边量三个工艺效果作为目标。其次,根据正交实验结果,运用信噪比方法分析工程陶瓷数控磨削加工中各工艺参数对每个工艺效果的影响规律。再次,根据单目标信噪比分析,运用灰色关联度法求得数控磨削加工多目标要求下的优化参数组合。试验结果表明,基于信噪比和灰关联度优化方泫能够同时提高工程陶瓷数控磨削加工效率、磨头磨损和崩边量。最后,采用BP神经网络,以工程陶瓷数控磨削加工工艺参数正交实验结果作为神经网络的学爿样本,建立数控磨削加工多目标的预测模型。并结合试验数据对预测模型进行仿真,试验验证模型具有很好的预测效果,同时,仿真多
5、目标下的优化参数组合,并与任意参数仿真结果进行比较,进一步证实了优化参数组合为最优组合。关键词工程陶瓷;加工工艺;参数优化;BP神经网络Thefactoranddegreearestudiedtoaffectthemachiningtime,grindingheadwearandbreakageoftheCNCgrindingforengineeringceramicsthroughexperimentinthepapenFirstofall,selecttheaffectingfactorsthatarethespindlespeed,feedrateand
6、grindingheadpanicle,andselecttheprocesseffectsthatarethemachiningtime,grindingheadwearandbreakagetodesigntheonhogonalexperimentandbuildtheonhogonalarray.Thesecond,accordingtotheresultsofonhogonalexperiment,thesignal-to-noiseratioisusedtoanalyzetheaffectingregularityoftheprocessparam
7、eterstotheprocesseffects.Thethird,accordingtotheanalysisofsignal—to-noiseratio,thegreyrelationalgradeisusedtogetparametersoptimizationunderthemultitargetsonCNCgrinding.Thetestresultindicatesthatthemethodcanimprovethemachiningtime,grindingheadwearandbreakagebasedonsignal-to—noiserati
8、oandgreyrelationgra
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