电火花加工工艺效果建模

研究了电火花加工（ＥＤＭ）技术的加工机理。以峰值电流、脉冲宽度、脉冲间隔、抬刀时间和加工时间为输入参数,并以加工速度和表面粗糙度为输出参数,分别用神经网络技术与非线性回归技术建立了ＥＤＭ工艺模型。经过实验数据的比较,认为这两种模型均能较精确地预测出给定条件下的加工速度和表面粗糙度,反映了该机床的加工工艺规律。其中,利用神经网络建立的模型具有更高的预测精度。     

基于GRNN的电火花线切割加工工艺预测

将广义回归神经网络(GRNN)应用到电火花线切割多次切割加工预测中,减少参数选择的盲目性.采用正交试验的方法,进行放电脉宽、脉间、峰值电流、运丝速度、工作液及每次切割的偏移量对切割速度、表面粗糙度的影响试验,将实验数据作为神经网络的训练样本;将误差序列的均方差作为广义回归神经网络性能的评价指标.实验发现:利用GRNN网络的切割速度预测误差小于4％,表面粗糙度预测误差小于2％,预测精度较高,可以有效地指导加工参数的选择.     

钛合金复杂型腔电火花加工工艺参数的试验研究

基于电火花成形加工的特点,对TC4钛合金复杂型腔的电火花加工进行了试验研究,分析了脉冲宽度、脉冲间隔及峰值电流等工艺参数对加工速度及电极损耗等工艺指标的影响.结果表明,峰值电流对工艺指标的影响较大,加工速度随峰值电流的增大和脉冲间隔的减小而增大.电极损耗随峰值电流和脉冲间隔的增大而增大,并随脉冲宽度的减小而增大.     

快走丝电火花线切割加工工艺参数的优化选取

基于快走丝电火花丝切割加工机床性能的发挥在很大程度上依赖于操作人员的技术水平,用神经网络技术建立快走丝线切割加工工艺模型,与实验数据的比较表明,模型能精确地预测出给定条件下的切割速度和表面粗糙度,反映了该机床的加工工艺规律,在此基础上根据工件的实际厚度和表面粗糙度要求得到最优的加工参数组合,克服了工艺参数的局限性。     

电火花线切割加工参数对加工效率的影响

为了科学、合理地设定电火花线切割加工参数,采用正交设计实验分析法,研究了电火花线切割电加工参数与加工效率的关系,确定了合理的加工参数范围.结果表明:功率管数Ip对加工效率的影响程度最大,占空比q的影响次之,脉冲宽度ti的影响最小;功率管数Ip在3～5,占空比q在1/3～1/4,脉冲宽度ti在18～30μs时,能够获得较好的加工质量.该研究为实际生产中加工参数的快速选取提供了参考.     

混粉电火花加工工艺特性的研究

为了进一步完善混粉电火花加工工艺,对混粉电火花加工的一些工艺特性进行了研究。通过实验探讨了峰值电流、加工极性和工具电极转速对加工效率和表面粗糙度等性能指标的影响规律。结果表明,在加工能量较小的情况下,混粉电火花加工与普通电火花加工相比,兼备加工效率高和加工质量好的优点;而且,选择恰当的加工极性并适当地伴以工具电极的转动,可以获得更优的表面加工质量。     

铝材电火花线切割加工工艺的改进

为了解决铝材电火花线切割加工中馈电块磨损严重、铝屑粘丝、断丝及工件表面质量差等问题,以铸造铝合金ZL102为样品,通过与碳素工具钢T8的对比实验,对铝合金线切割工艺技术参数进行了优化.研究表明,适当加大脉冲宽度、增加脉冲间隙、提高皂化油乳化液浓度以及设置合理的进给速度,能够很好地解决铝材线切割中存在的问题.     

应用正交试验法优选电火花成型加工电参数的研究

用正交试验法研究了电火花或型加工中电参数与工件加工速度、表面粗糙度和工具电极损耗比等工艺指标的关系,提出了优选的电参数方案.     

电火花电解复合加工最佳电参数的选择

本文采用正交试验设计方法对电火花电解复合加工工艺进行实验研究,用二次模型和指数模型(转化为线性模型)相结合获得了数学模型,用优化方法对最佳工艺指标进行预测,效果令人满意。     

电火花加工智能控制算法研究

设计开发了一种基于模糊控制与人工神经网络控制相结合的电火花加工智能控制系统。利用模糊神经网络控制,实时调节控制系统参数,校正不完善规则的不利影响,提高了控制系统的快速响应能力,从而提高了加工速度,并通过典型工艺实验,验证了设备的可行性。     

磨削工艺参数智能优化系统设计

在实际磨削加工过程中,技术人员凭借经验和参考手册来选取磨削工艺参数,导致正确性难以保证.为了克服这个缺陷,在分析用户需求的基础上采用模块化设计方法对磨削工艺参数智能优化系统进行总体设计.介绍了各模块功能以及设计思路,并对系统的智能优化技术进行了详细分析,经分析论证后选用BP神经网络作为工艺参数优化的智能算法.此外,还就BP神经网络模型的建立以及网络结构的确定过程做了详细阐述.将模型优化参数进行试验验证,参数优化预测准确率超过85%,体现了其工程应用价值.     

基于遗传算法参数优化的纱线质量预测技术

纱线的质量对纺织品的生产加工至关重要,现有的纱线质量预测方法存在一些不足.基于遗传算法(GA)的搜索寻优技术,对支持向量机(SVM)纱线质量预测模型的参数进行了优化.讨论了参数对SVM模型泛化性能的影响,给出了GA优化策略及相应的算子设计.实例显示,GA可以进一步改善纱线质量预测精度,为小样本下工艺决策提供了新的途径.     

混合粒子群算法的电火花成型加工工艺参数优化

针对电火花成型加工机床工艺参数难以确定以及工件表面质量差的问题,在CTM450机床上探究了脉冲电流、脉冲宽度、脉冲间隔对成型加工中MPR和Ra的影响,在正方实验的基础上,以提高材料去除率和工件表面质量为优化目标,设计了混合粒子群算法,将仿真优化后的结果与实际加工效果进行验证,表面该算法准确有效.     

数控系统动态特性参数的智能辨识

以8031为主机设计了测定电机从稳定运转到静止过程中角位移变化的硬、软件系统，并基于该系统的测量结果对数控系统动态特性参数如转动惯、负载转矩、阻尼系数等进行计算；提供了该系统的硬、软件设计与参数估计方法；通过一个以直流伺服电机驱的半闭环数控系统的实验分析，表明比传统的计算结果有更高的精度和可靠性。     

智能型轮毂形位检测系统的设计与实现

针对传统的轮毂形位检测采用直接接触式测量存在测量功能单一、效率和精度较低、测量工具复杂等缺点,提出一种基于CMOS成像和计算机图像处理技术的智能型轮毂形位检测系统,在此基础上可实现轮毂形位参数的非接触、自动化测量.     

棱镜单目立体视觉系统的参数最优化

针对基于棱镜的单目立体视觉系统，提出了一种分析和选择系统参数的最优化方法.该方法可以使系统拍摄到的图像以最佳的位置满足立体视觉算法处理的需要.从系统的建立和参数的选择角度分析了单目立体视觉系统的组成.引入了一种计算系统成像区域的数学方法，使用空间直线来表示光线的传播，利用光的折射定理的向量计算方法，解出光线经过棱镜折射后的直线方程，通过空间直线的关系确定系统的成像区域.通过对该系统成像区域的重新定义，将成像区域与捕获的图像联系起来，从而选择最佳系统参数配置.     

摩托车发动机VVT系统参数的设计与优化

针对中小排量摩托车发动机的特点,研制了可切换双进气正时参数VVT系统.以发动机工作过程循环模拟为基础,通过嵌入VVT机构运行模式和控制策略的系统参数,分析了VVT结构参数、控制参数、以及相应运转参数对发动机性能的影响,对VVT系统高速和低速工况的进气迟闭角、气阀升程、切换转速等参数进行了优化设计.研究表明,在JH125摩托车发动机上装载所设计的可切换双进气正时参数VVT系统,可有效提高其整个转速工况范围的动力性指标.     

基于Kriging-PSO智能算法优化焊接工艺参数

焊接工艺参数是影响焊接成型质量的关键因素.由于工艺参数和焊接接头的力学性能之间的关系是多维隐式的,因此,提出了一种Kriging模型和粒子群相结合的优化算法,解决了在交流钨极氩弧焊中3.5mm厚镁合金薄板的工艺参数优化问题.首先通过田口正交法构建样本集,其次建立输出和输入之间的Kriging代理模型,并通过提出的算法获得最优工艺参数组合及其力学性能.结果表明:通过该算法获得的最优工艺参数组合,其对应的焊接接头的抗拉强度、屈服强度和平均显微硬度分别达到母材的97.6%,98%和91.5%,减少了经济和时间成本,提高了焊接工艺设计能力.     

最优化技术在地下水水质预测中的应用

一个合理的地下水水质模型必须充分考虑地下水环境系统和各种水文地球化学平衡对污染迁移的影响，这在数学处理上是个难点。本文采用最优化技术给出了这类问题的一种有效解法，并对沈阳市地下水水质进行了预测。     

地表沉陷预测参数可靠性分析及取值优化研究

分析了用概率积分法进行开采沉陷预测过程中参数的可靠性,针对预测参数为具有一定分布规律的随机变量在计算时仅取固定值的问题,首次提出了采用随机变量来动态确定预测参数,并用随机模拟计算开采沉陷预计的参数变量。采用该方法对潞安司马矿1101工作面进行了预测,预测结果与实测值具有很好的吻合性。为地表沉陷预测提供了可靠的理论依据。