采用神经网络和遗传算法优化磁粒研磨TC4弯管工艺参数

发布时间：2025-05-08 03:12

　　 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。

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【文章目录】：
1 试验
    1.1 原理
    1.2 装置及条件
    1.3 试验设计
2 神经网络的建立与测试
    2.1 算法流程
    2.2 BP神经网络模型的建立
    2.3 BP神经网络模型的测试
3 遗传算法设计及验证
    3.1 遗传算法设计
    3.2 试验检验
4 结论



本文编号：4044228